基于VAR模型的CPI与PPI关系的实证研究

本文选取我国1993年1月至2010年9月的CPI和PPI月度数据,建立VAR模型,通过格兰杰因果检验发现CPI和PPI互为格兰杰原因。通过脉冲响应含函数进行分析,发现CPI对自身的增长起着推动作用,CPI对PPI的增长有着正向的作用,但影响有2个月的滞后期;PPI的变动对CPI有着正影响,并且有2个月的滞后期。方差分解的结果说明CPI的变动90%是由本身引起的,10%是由PPI引起的;PPI变动40%是由CPI引起的60%是由自身引起的。     

基于VAR模型的CPI与PPI关系的实证研究

本文选取我国1993年1月至2010年9月的CPI和PPI月度数据,建立VAR模型,通过格兰杰因果检验发现CPI和PPI互为格兰杰原因。通过脉冲响应含函数进行分析,发现CPI对自身的增长起着推动作用,CPI对PPI的增长有着正向的作用,但影响有2个月的滞后期;PPI的变动对CPI有着正影响,并且有2个月的滞后期。方差分解的结果说明CPI的变动90%是由本身引起的,10%是由PPI引起的;PPI变动40%是由CPI引起的60%是由自身引起的。     

中国的通货膨胀预测：基于ARIMA模型的实证分析

通货膨胀预测已经成为中央银行制定货币政策的一个关键性变量。我们在研究国外学者对通货膨胀预测研究的基础上,根据我国1990年1月到2007年11月的CPI月度数据,运用ARIMA模型,对我国通货膨胀进行分析和短期预测。实证结果表明,运用ARIMA(1,1,10)模型为我国的通货膨胀提供了较好的预测,如果央行能依据通货膨胀预测的结果制定相应的货币政策,将有助于避免货币政策的时滞,有利于正确地引导和稳定市场预测,最终提高货币政策的有效性。     

基于VAR模型对CPI与房地产价格关系的实证分析

随着经济的不断发展,物价波动与房地产价格之间的关系逐渐成为关注的焦点。本文选取我国2006年1月至2010年12月的CPI和房屋销售价格指数月度数据,建立VAR模型。通过格兰杰因果检验发现:房地产价格和物价波动之间存在单向的因果关系。通过脉冲响应函数进行分析,表明房屋销售价格指数对CPI有着正向的作用。方差分解的结果说明在长期CPI的变动很大程度是由房屋销售价格指数引起的,房地产市场价格波动受自身因素的影响较大。     

基于VAR模型的CPI与PPI关系的实证研究

本文选取我国1993年1月至2010年9月的CPI和PPI月度数据,建立VAR模型,通过格兰杰因果检验发现CPI和PPI互为格兰杰原因.通过脉冲响应含函数进行分析,发现CPI对自身的增长起着推动作用,CPI对PPI的增长有着正向的作用,但影响有2个月的滞后期;PPI的变动对CPI有着正影响,并且有2个月的滞后期.方差分解的结果说明CPI的变动90%是由本身引起的,10%是由PPI引起的;PPI变动40%是由CPI引起的60%是由自身引起的.     

基于VAR模型的2012年CPI预测

<正>2011年11月CPI同比上涨5.1%创28个月新高,新一轮的通货膨胀已经触及消费领域,在此背景下,我打算从影响CPI变动的诸多因素入手,采用VAR模型分析CPI的影响因素,并在此基础上预测2012年3月-2012年12月共10个月的CPI值。     

湖北省CPI时间序列分析及预测

本文利用湖北省2002-2009年这8年96个月的月度数据,建立求和自回归移动平均模型(ARIMA)对2010年1-4月的湖北CPI进行了预测,结果表明,ARIMA(1,1,0)是描述我省CPI变化趋势相对较优的时间序列模型。     

基于ARIMA模型的湖北省CPI时间序列分析及预测

金融危机后,伴随着世界经济的快速增长,通货膨胀问题越来越严重,物价上涨厉害。本文利用湖北省2008年9月至2011年这4年(32个月)的月度数据,对湖北省CPI序列建立求和自回归移动平均(ARIMA)模型。结果表明,疏系数模型ARIMA((1,3,10),1,(2,3))是描述湖北省CPI变化趋势较优的时间序列模型。本文利用此模型对2011年5、6、7月的湖北省CPI指标进行了预测并提出了相应的建议。     

基于ARIMA模型的湖北省CPI时间序列分析及预测

金融危机后,伴随着世界经济的快速增长,通货膨胀问题越来越严重,物价上涨厉害。本文利用湖北省2008年9月至2011年这4年(32个月)的月度数据,对湖北省CPI序列建立求和自回归移动平均(ARIMA)模型。结果表明,疏系数模型ARIMA((1,3,10),1,(2,3))是描述湖北省CPI变化趋势较优的时间序列模型。本文利用此模型对2011年5、6、7月的湖北省CPI指标进行了预测并提出了相应的建议。     

基于VAR模型的山东省通货膨胀与经济增长实证分析

基于通货膨胀与经济增长关系理论,选用1980-2011年山东省经济增长和通货膨胀数据,构建VAR模型,并进行检验.得出结论:山东省经济增长与通货膨胀之间存在格兰杰因果关系,并且经济增长是通货膨胀的格兰杰原因.而且滞后一期的经济增长每增加1％,会引起通货膨胀比率上升0.39％,滞后二期的经济增长每增加1％,通货膨胀比率降低0.02％.     

CPI的“未来”

毋庸置疑,CPI是当下的一个热点字眼,即消费物价指数,它是根据与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的。不管它是反映物价变动的指标,还是作为观察通货膨胀的一个衡量指标,更为核心的是它联动着国计民生中的很多方面。关于它的稳定与否,上至国家政策下至百姓生活,都是不可不关注的。     

CPI的“未来”

毋庸置疑,"CPI"是当下的一个热点字眼,即消费物价指数,它是根据与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的。不管它是反映物价变动的指标,还是作为观察通货膨胀的一个衡量指标,更为核心的是它联动着国计民生中的很多方面。关于它的稳定与否,上至国家政策下至百姓生活,都是不可不关注的。     

我国货币增长与通货膨胀关系研究——基于VAR模型的脉冲响应和方差分解分析

基于VAR模型,文章运用脉冲响应函数方法和方差分解技术,对我国1996年第一季度至2011年第二季度共62个季度的货币增长与通货膨胀观测值进行了经验研究。研究结果表明：我国货币增长不仅是通货膨胀的格兰杰原因,而且对通货膨胀的影响具有滞后性和衰退性;我国民众对通货膨胀具有后顾预期性。     

如何正确解读CPI

CPI即居民消费价格指数,是用来反映居民消费商品和服务的价格变动幅度的指标。它不仅反映了一个国家消费品价格变化情况,也反映了一个国家通货膨胀程度,更与居民实际收入息息相关,是一个非常重要并且广受关注的统计指标。因此,正确解读CPI,就显得尤为重要。     

电子货币与通货膨胀的非线性关系--基于VAR模型的实证分析

互联网技术的发展使得以电子支付为基础的现代支付体系逐渐趋于成熟,电子货币的使用也逐渐开始替代传统货币成为主要的支付手段和流通手段。不同于过去以银行卡、信用卡等卡基为主的电子货币,基于第三方支付的电子货币的广泛应用开始对加速货币流通速度,并扩大了货币乘数,从而导致由于货币超发带来的通货膨胀问题。通过对2015-2018年48个月的月度数据建立VAR模型发现,电子货币的使用使得现金比率下降,从而对通货膨胀带来上升的压力。这对于我国当前以货币供应量为主的货币政策有效性带来了挑战。     

基于VAR模型的财政支出关于财政收入的预测分析

本文首先通过Granger因果关系检验证明财政收入是财政支出的决定因素.在此基础上,建立财政支出关于财政收入的VAR模型,对未来5年即2017---2021年的财政支出数值进行预测.由结果可知,未来5年我国财政支出将呈稳步增长态势,为我国合理控制财政支出规模提供了客观依据.在分析的过程中,我们同时可以看出此VAR模型预测的相对误差较小,预测精度较高.     

通货膨胀对主要影响因素的动态响应：基于向量自回归模型（VAR）的实证研究

本文对30多年来中国的通货膨胀对主要宏观影响因素冲击的动态响应进行了定量研究。研究发现：通胀本身具有持续效应,GDP增长率、货币供给M2增长率、固定资产投资能够造成通货膨胀压力。通货膨胀率自身的传导效应很大,通货膨胀一旦出现将会持续一段时期。     

基于乘积季节模型的陕西省CPI的分析与预测

居民消费价格指数(简称CPI)是综合反映居民购买的生活消费品和服务价格水平的变动情况的重要指标。本文基于乘积季节模型对陕西省2001年1月至2012年12月144个月份的CPI数据进行实证分析,建立ARIMA(p,d.q)×(P,D.Q)12模型,结果表明该模型为反映CPI变化规律较优的模型,最后利用该模型对陕西省2013年各月CPI进行预测。     

基于ARMA乘积模型的CPI指数分析及预测

CPI指数是一个相对滞后的数据指数,通常是反映市场经济的一个重要指标。本文选取我国1990年1月至2013年11月共287个月份的CPI指数数据,对CPI序列建立乘积模型ARMA(1,1,1)×ARMA(0,1,1)12。结果表明,该模型是描述全国CPI变化趋势较优的时间序列模型。最后,本文利用此模型对2013年12月、2014年1-4月份的全国CPI指标进行了预测,并提出了相应的政策与建议。