2009年二季度以来CPI变动趋势分析

本文采用ARIMA模型,以2001年1月至2009年3月的CPI数据为基础,分析了我国物价水平的非平稳受动及变化原因,并用所得到的ARIMA（2,1,2）模型对2009年4、5月CPI进行预测,结果表明,我国的物价水平仍有下降的迹象,井在此基础上分析了相关原因,提出了相应对策。     

广东2010年CPI分析及2011年趋势预测

本文分析了广东2010年居民消费价格指数（CPI）的变动情况,并对2011年广东CPI的走势进行预测,提出相关建议和措施。     

基于SARIMA-GARCH模型的CPI预测

CPI是一个滞后性的数据,但它在整个国民经济价格体系中具有重要的地位,它是进行经济分析和决策、价格总水平检测和调控及国民经济核算的重要指标,对CPI进行预测有利于政府宏观调控。本文基于我国近20多年来共324个月的CPI数据,应用时间序列分析中SARIMA模型和GARCH模型,进行分析拟合,得出了较为精确的拟合曲线,并应用该曲线对2014年1月至2015年3月共15个月的CPI进行预测,得到了较为理想的预测结果。     

我国CPI预期实证分析

本文运用ARIMA模型对我国2006年1月到2014年2月的月度CPI数据进行实证分析,建立了一个相对误差不超过1%的与预测模型。最后,本文对2014年3月到6月的CPI数据进行预测。     

2009年水泥价格分析及2010年走势预测

2009年,我国水泥价格先降后升,全年价格水平略低于2008年。预计2010年水泥价格会稳中趋强,价格水平将高于2009年。     

基于压力测试的我国2010年12月CPI走势分析

CPI作为衡量居民家庭购买的消费商品和服务价格水平变动的指标．最近几月一直在3％的通胀红线上运行,11月CPI同比涨幅更是破5达到5．1％,本轮物价上涨对人们的生活方式和理财观念产生了显著影响。本文运用压力测试方法对我国2010年12月CPI走势进行建模分析,在此基础上对2010年12月CPI给出预测估计,结论认为我国12月CPI同比涨幅在4．3％左右,波动幅度主要依赖于政府对食品类、居住类价格的调控力度。     

广东省2009年CPI形势分析

本文分析了广东2008年居民消费者价格指数（CPI）变动情况，并对2009年广东CPI提升原因、抑制物价上涨条件及走势进行预测。     

2009年副食品价格分析及2010年走势预测

2009年畜牧业稳步发展,猪肉价格先降后升。牛羊肉和禽蛋价格稳中上涨。受极端天气和灾害影响,蔬菜价格大幅波动,上涨明显。预计2010年生猪供应仍较为充足,价格呈低位运行,特别是上半年价格下行压力较大,要做好市场调控和稳定工作。     

2009年节能形势分析及2010年节能重点工作建议

一、2009年节能形势好于去年,年度单位GDP能耗下降率有望超过5％继2006年全国单位GDP能耗下降1.79％、2007年下降4.04％、2008年下降4.59％后,2009年上半年累计下降3.35％,降幅同比提高0.47个百分点。2009年度单位GDP能耗下降率有望超过5％。主要依据如下：     

基于百度搜索指数的CPI预测研究

在数字经济时代的背景下,高效地从大数据中提取有用信息用于预测,具有重要的理论意义和现实意义。基于高维宏观经济数据和百度搜索指数构建监督因子模型,分别利用缩放主成分分析（s-PCA）和偏最小二乘（PLS）提取因子预测我国的CPI。在此基础上,进一步利用LASSO筛选变量,对因子估计施加“双重监督”,考察“双重监督”因子模型的信息提取效率。实证结果表明：相比于无监督因子模型,监督因子模型对CPI及其“拐点”具有更强的预测能力;采用LASSO筛选变量的“双重监督”因子模型具有更高的信息提取效率,变量筛选能有效提升监督因子的预测能力;百度搜索指数对CPI具有显著的预测能力,可作为信息补充源为CPI预测提供额外的信息。     

基于多元回归模型的CPI影响因素分析——以2009、2010数据为例

本文基于2009、2010年月度数据,建立CPI与货币供给量M2、房地产价格指数、社会零售商品总额、固定资产投资总额、进出口总额的多元回归模型,并对回归模型进行统计检验。结论显示:货币供应量、房地产价格指数与CPI有较好的线性关系,模型显著性较高。短期内,货币供应量是影响我国CPI持续走高的主要原因。     

我国物价上涨因素分析及2011年物价走势预测

自2010年1月份以来我国CPI指数月度同比涨幅不断攀升。此轮物价上涨主要是由生产成本提高、货币超发、自然灾害、热钱的投机炒作等四个方面的原因造成的。针对这一情况,国务院各部委及地方政府都积极出台一系列平抑物价措施。2011年物价水平仍面临上涨压力,但预计不会发生严重通货膨胀。     

CPI波动结构分解与短期预测研究——基于EEMD模型

正确理解CPI的结构特征和波动趋势,是宏观经济决策的重要依据之一。本文基于EEMD方法首先将CPI分解成6个频率不同的分量,再针对6个分量,建立相应的ARIMA预测模型,各分量预测值叠加作为EEMD-ARIMA方法的预测值。结果表明:①CPI可由代表着核心CPI的趋势项、重大事件带来的低频分量和短期不均衡导致的高频分量构成。趋势项和低频分量对CPI的影响强烈,而高频分量对CPI的影响较弱。②EEMD-ARIMA预测精度比未分解的ARIMA模型有较明显提高。     

浅谈CPI上涨原因及如何解决的合理建议

近日,国家统计局将公布5月份经济数据,居时包括CPI,PPI等在内的重要经济数据将被披霉.5月CPI达到5.5%,预计全年CPI上涨率可能要达到5%.本论文阐述了我国近期CPI指数持续上涨的主要原因是食品、教育、居住占CPI权重过高,并据此提出三条实际合理化建议,如:减少反季节消费,解决择校问题所带来的家庭支出以及如何以最少的支出购买新房的问题.     

2012年上半年价格形势分析及全年CPI预测

在经济增长趋缓、猪肉等食品价格回调、前期紧缩政策持续作用下,上半年物价总水平上涨压力已明显缓解。经过计量模型拟合与预测,综合考虑供需结构性因素,预计今年物价水平总体较为平稳,呈现"两头高、中间低"走势,上半年CPI预计是3.4%,全年CPI预计是3.2%。即使考虑输入性通胀的不确定性以及公共事业价格调整等政策性涨价因素,今年物价水平也可以控制在4%以内。对今年价格调控工作的建议是,抓住难得的机遇期,把握节奏、积极推进价格调整与改革;监测重点商品库存和产量变化,防范输入性通胀反弹;完善农产品稳定供应保障机制,及时发布农业种养殖信息。     

2010年中国经济八大预测

刚刚过去的2009年是进入新世纪以来中国经济最为困难的一年。在一揽子经济刺激计划和一系列改善民生措施的作用下,中国奇迹般地抵御了外需骤降带来的巨大冲击,中国经济企稳回升并成为拉动全球经济复苏的重要因素。     

关于我国CPI影响因素的实证分析及预测

居民消费价格指教(CPI)是衡量通货膨胀的重要指标,在社会经济发展和国民经济核算中起着重要作用.本文首先介绍了CPI的概念及作用,对正确认识CPI提出了一些自己的看法,然后通过回归分析以CPI为被解释变量建立多元回归模型,根据模型进行短期预测,并得出相关结论.     

2008年下半年CPI趋势预测——基于二次指数平滑的研究

近年来,CPI上涨成了人们最关注的问题。本文分析构成CPI的八大类中,影响CPI上涨的最主要因素是食品和居住类,文章还通过二次指数平滑预测了未来的CPI走势,提出相关政策建议。     

荆门市2009年价格形势分析及2010年价格预测判断

2009年,荆门市物价部门监测的381种重要商品和服务价格与上年相比,粮食、蔬菜等123种商品价格上涨,占32．28％;食用油、猪肉等206种商品价格下降,占54．07％;价格基本稳定的有52种,占13．65％。统计资料显示,2009年荆门市的居民消费价格总水平（CPI）比2008年涨0．1％,是全省率先走出负增长的6个市州之一,降幅分别高于全国0．8个和全省0．5个百分点。