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我国当前食品价格与CPI变动关系研究——基于VAR模型的实证分析 总被引:1,自引:0,他引:1
居民消费价格指数(CPI)与食品价格之间变动关系十分密切。在从理论方面研究二者之间相互影响的基础上,运用VAR模型、协整检验及向量误差修正模型研究二者的相关关系。结果表明,食品价格和CPI相互之间有正向推动作用。针对定性和定量分析得出结论,对控制食品价格和CPI提出相应的5个建议。 相似文献
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商品房价格的变化极大地影响一个国家宏观经济的健康发展及国民的生活质量,对商品房价格的预测直接影响政府的宏观调控政策。同时商品房价格的研究,预测和控制是关乎国计民生的大事,通过建立ARIMA模型并运用它预测广州市商品房价格。 相似文献
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食品价格与CPI互动关系分析——基于VAR模型的实证研究 总被引:2,自引:0,他引:2
本文采用VAR模型对食品价格与CPI之间的互动关系进行了实证研究,结果表明:CPI和食品价格之间存在双向因果关系,即两者是相互影响的,且CPI对食品价格指数的影响比食品价格指数对CPI的影响要大。基于此,笔者认为食品价格的提高和农民收入的提高是相辅相成的关系。 相似文献
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价格对食品加工业的影响主要表现在供求两个方面:农产品价格的波动影响到食品加工品的供给,食品加工品价格的变化影响到食品加工品的需求,从而影响到食品加工业的发展.以下就这两方面进行分析. 相似文献
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农产品在我国社会经济发展过程中扮演着举足轻重的基础性作用,如水稻、小麦、玉米、花生等农产品与我们的日常生活息息相关,其是社会经济发展、人们丰衣足食与百姓安居乐业的基础性保障工程。本文主要在农产品定义与内涵的基础之上,针对ARIMA模型基本思想及数学模型重点分析农产品价格影响因素,最终分析了AR[MA模型在农产品价格预测中应用及作用。 相似文献
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通过构建VAR模型、脉冲响应函数,对农资价格、食品生产者价格和食品消费价格指数之间的关系进行了实证分析.结果表明,农资价格与食品消费价格指数互为因果关系,食品消费价格指数是食品生产者价格的格兰杰原因,农资价格和食品生产者价格对食品消费价格具有重要影响. 相似文献
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食品价格在居民消费价格中占较大比重,其走势对CPI存在较大影响。本文运用Granger因果关系检验、误差修正模型等时间序列分析方法,以2005年7月至2010年12,9的月度数据为样本数据,对食品价格与CPI进行了实证分析。结果表明食品价格对CPI指数具有显著的影响,在此基础上提出了控制食品价格上涨的几点政策性意见。 相似文献
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食品价格是居民消费价格指数的重要组成部分,食品价格波动直接影响居民生活成本和农民收入,是关系国计民生的重要战略问题。本文提出,现阶段我国食品价格的上涨在很大程度上是经济增长和城市化进程的特征之一,是多种因素综合作用的结果。因此,不能为了抑制CPI过快上涨而一味地打压食品价格。建立稳定食品价格的长效机制要立足于保障食品有效供给、减少流通费用、完善宏观价格调控政策、健全城市低收入居民的价格补贴制度,以及探索科学合理的城市化道路等。 相似文献
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本文依据北极星光伏商务通网站多晶硅组件价格相关数据,采用时间序列分析法,对2012年4月20日至9月20日多晶硅组件价格周数据进行了分析。通过对数据的平稳性检验、模型的确认、模型检验等综合分析,建立了ARIMA(0,2,4)时间序列模型,对预留最后3周的数据进行预测。预测结果表明,实际值与预测值之间的绝对误差均在1.43%以内,误差率均在2.46%内,该模型有较好的短期预测效果,能较好地模拟并预测多晶硅组件价格变化的趋势,为光伏企业产品价格的准确预测提供了重要方法。 相似文献
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本文以2008年5月至2010年9月贵州省菜椒月价格为例,构建了拟合指标优良的ARIMA(1,1,0)模型,且发现该模型能很好地预测菜椒月价格趋势,从而为地方政府调控菜椒市场的供求关系、农户调整生产结构以及菜椒交易商掌握较准确的交易信息提供依据和参考。 相似文献
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本文利用安徽2002—2009年的月度数据,建立求和自回归移动平均模型(ARIMA),结果表明,ARIMA(1,1,0)是描述安徽CPI变化趋势相对较优的时间序列模型。 相似文献
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采用2001年1月~2011年1月的月度数据,运用相关分析、格兰杰因果检验等方法,研究国际食品市场与国内食品市场之间的关系,结果表明:两者之间的相关性较强,且表现为单向传导关系.从长期看存在着均衡稳定的关系,国际食品价格每变动1%大约会引起国内食品价格变动0.62%;从短期看,国内食品价格受国际食品价格影响较大.在此基础上,提出了减少国际市场影响、稳定国内食品价格的相关对策. 相似文献