我国居民消费价格指数的分析和预测

本文介绍了居民消费价格指数的概念以及在我国物价体系中的重要作用,并根据1951年到2003年53年我国居民消费价格指数的统计资料,对我国的居民消费价格指数进行预测和分析。     

基于ARMA模型的我国居民消费价格指数预测

居民消费价格指数(CPI)是用于反映居民家庭一般购买的商品和服务物价变动情况的宏观经济指标,对展示经济运行的平稳性,表现经济发展的质量和效益有重要意义。因此本文建立了一个ARMA模型,选取我国2001年1月到2015年12月的CPI环比月度数据作为样本,运用R3.4.3软件对居民消费价格指数时间序列的自相关系数与偏相关系数进行统计,进行模型定价并估计出其参数,并对2016年1月至5月的居民消费价格指数进行预测。实证结果显示MA(2)模型能较好地拟合商品指数的动态路径,模型的预测值与实际观测值非常接近,表明ARMA模型在居民消费价格指数的预测中效果较好。通过ARMA模型合理预测我国的居民消费价格指数,能够对未来经济发展有初步的了解,为国家有关政策的制定提供理论支持。     

中国居民消费价格指数预测

2012年下半年,中国居民消费价格指数将保持在2%左右,不会发生大的通货膨胀和通货紧缩。为避免价格大起大落,实现经济可持续发展,要坦然面对居民消费价格指数的低位运行,积极扩大消费需求;通过立法和政策引导,鼓励企业诚信经营,生产出消费者需要且信赖的产品;大力淘汰落后产能,促进行业结构调整优化和整体竞争力的提升。     

基于ARMA模型的居民消费价格指数预测分析

居民消费价格指数(CPI)是反映通货膨胀程度的重要指标,也是国民经济核算中的缩减指标。运用时间序列ARMA模型,以近年来的月度数据为分析对象,用Eviews软件来拟合模型,预测2008年底至2009年第一季度我国居民消费价格指数,以使人们更好地预期未来经济。     

基于新陈代谢GM（1，1）模型的居民消费价格指数预测

影响居民消费价格指数的因素很多.一般的回归模型难以全面涵盖这些因素并预测其未来走势,而运用新陈代谢GM(1,1)模型对未来我国居民消费价格指教进行预测的结果表明.在2009年~2015年间我国CPI年平均涨幅为3.75%,超过3%的警戒线,我国将长期处于温和通胀阶段.使用新陈代谢GM(1,1)模型预测的CPI未来走势还较为精确.     

准确把握我国居民消费价格指数

要化解我国现阶段对居民消费价格指数认识的误区，必须认识到我国现行的CPI指数反映的是全国居民平均水平的消费价格变动趋势和程度的相对数，而不能准确反映各地区和不同收入水平居民消费价格变动趋势和程度；CPI指标是反映物价总水平进而判断通货膨胀和通货紧缩现象的重要指标，但不是唯一指标，不是万能的；CPI是消费价格指数，不是资产价格指数，但两者之间有密切关系；我国现阶段CPI统计方法有局限性，不需重构，但应及时加以边际修正。     

浅析居民消费价格指数

居民消费价格指数是宏观经济分析和决策、价格总水平监测和调控以及国民经济核算的重要指标.本文从居民消费价格指数的定义、内容、作用等方面分别进行了分析.     

基于改进回声状态网络的居民消费价格指数预测研究

对居民消费价格指数(CPI)做出准确的预测,能够为国家或地区相关部门在制定合理的发展规划以及对资源进行优化配置时提供重要依据。早期研究者主要采用计量经济模型、时间序列模型对CPI进行预测。本文分析了回声状态网络预测模型和小世界网络结构。包括ESN的训练过程、储备池的关键参数和小世界网络的数学模型。然后,构建具有小世界特性的小波回声状态网络预测模型(SW-W-ESN)。同时,储备池是ESN的核心部分,改进回声状态网络对CPI的预测更为准确,在宏观经济调控方面更具有科学性和可行性。     

基于马尔科夫链的房价预测研究

近年来中国房价持续高涨,引起了社会各界的广泛关注。本文视房屋价格动态过程为马尔科夫链,根据北京市2009年1月至2012年5月商品住宅销售价格的月度统计数据,进行时间序列的平稳化处理,并利用数理统计方法计算得到其马尔科夫链状态转移概率,由此对北京市2012年6-12月房屋价格走势进行预测分析,从而对居民进行房屋消费引导,并为政府房价调控提供政策建议。     

基于ARIMA模型的居民消费价格指数的预测方法研究

本文根据时间序列相关知识,利用2000年1月到2010年12月的居民消费价格指数历史数据建立了一个ARIMA预测模型,分析2011年的居民消费价格指数的短期走势,对未来的政策提出了相关建议。     

我国居民消费价格指数的预测分析——基于残差修正的改进GM(1,1)模型

我国居民消费价格指数受到诸多因素的影响,导致数据波动性较大,单纯地采用灰色预测模型无法更加准确地进行预测,因此本文提出了基于残差修正的改进GM(1,1)模型。首先,本文介绍了改进GM(1,1)模型的建立方法与步骤;接着结合2007²011年我国居民消费价格指数建立新的预测模型,并用2012年数据对模型进行验证合格,可以用来预测未来几年我国居民消费价格指数,便于对我国未来居民消费价格指数的宏观调控。结果表明,该预测方法是可行的,为相关预测提供了理论依据。     

关于居民消费价格指数编制的研究

居民消费价格指数是衡量通胀程度、影响经济主体决策的重要指标之一。本文对国外CPI编制过程进行系统梳理,从理论框架、编制方法、数据质量、信息公布四方面介绍了国外实践经验及理论动态;同时分析我国现行CPI编制工作中存在的问题,就完善我国CPI相关指数编制提出建议。     

我国居民消费价格指数的混沌特性分析及预测研究

根据我国居民消费价格指数的非线性特征,建立了基于混沌理论的消费者价格指数神经网络模型,同时运用所建模型对我国居民消费价格指数进行估计和预测。计算结果表明,该模型能够很好地解决居民消费价格指数估计和预测这一问题,预测精度较传统的方法要高,具有一定的应用价值。     

基于质量指数的居民消费价格指数编制修正

随着我国经济的快速发展,产品质量的变化对于产品价格的影响越来越明显,对居民消费价格指数的编制方法进行质量上的调整和修正也显得越来越重要。本文对产品的质量指数进行了讨论,并对居民消费价格指数的核算公式进行了修正,以消除产品价格中由于质量变化而非供需变化所引起的变动。     

居民消费价格指数ARCH族模型检验

居民消费价格指数(CPI)在一定程度上反映了通货膨胀或紧缩程度,往往成为各种研究关注的重点。应用GARCH类模型对月度CPI的波动性进行了建模.结果表明该模型能有效拟合月度CPI的波动性特征;并根据分析得出我国市场经济还不成熟。     

北京市居民消费价格指数波动的驱动因素定量分析

本文以北京市居民消费价格指数为分析样本,运用投入产出价格影响模型和向量自回归模型,分析不同种类影响因素的作用机理和产生的效应,从而找出北京市居民消费价格指数波动的主要驱动因素。从农产品价格上涨、居民居住成本上涨、资源能源类产品价格上涨、劳动力成本上涨和其他因素等驱动居民消费价格指数波动的原因,分析各个驱动因素的价格波动情况及其对居民消费价格指数的影响。     

我国畜肉类居民消费价格指数的波动分析及短期预测——基于Census X-12模型和H-P滤波法

畜肉类产品在国计民生中发挥着越来越重要的作用,畜肉类居民消费价格指数的波动影响居民日常生活以及整体物价水平。文章基于2016年2月到2021年11月的“畜肉类居民价格消费定基指数”,采用Census X-12季节调整模型、H-P滤波法以及预测模型,探寻畜肉类居民消费价格趋势性和周期性的变化特征。研究发现：畜肉类居民消费价格定基指数基本处于上升趋势。趋势因素呈现出“平缓上升-快速上升-趋于平缓”的规律,季节性因素在畜肉类居民消费价格波动中影响程度较深,突发事件、极端天气、政策措施等不确定性因素对价格波动也产生重要影响,而循环因素对畜肉类居民消费价格指数影响最小;预测结果显示畜肉类居民消费价格指数符合季节变动的特征。     

货币供应量对居民消费价格指数滞后效应研究

调节货币供应量是国家宏观调控的重要手段,货币供应量的变动对我国居民的消费价格水平有着重要的影响。本文采用2000年1月至2010年11月的月度数据,针对我国广义货币供应量M2对居民消费价格指数CPI的影响进行了实证分析。结果显示,M2的变化对CPI的影响具有9个月左右的滞后。     

我国居民消费价格指数时间序列研究

2011年以来,我国的居民消费价格指数不断创新高,国内通胀压力很大,这主要是因为2008年底以来执行的投资拉动经济的方针,使得信贷投放大量增加,流动性过剩导致。对居民消费价格月环比指数(上月=100)时间序列进行研究,使用AR(P)模型进行实证分析。结果说明了本期居民消费价格月环比指数受前4期居民消费价格月环比指数的影响,并且受上一期的影响最大。这反映出通胀预期对居民消费价格的推动作用,要控制居民消费价格,一定要改变居民的通胀预期。