当前我国居民消费价格指数的变动

近年来,随着我国经济的发展,人民生活水平、收入水平的不断提高,居民的消费水平也有所增长。而居民的消费价格指数是衡量一个国家是否通货膨胀的重要指标之一。因此,政府和许多学者都将研究影响居民消费价格指数的因素作为关注的重点。     

居民消费价格指数的分析统计与预测

本文将运用ARIMA模型进行安徽省月度CPI的短期预测。文章采用2005年1月至2016年7月安徽省的居民消费价格指数月度数据,借助Eviews软件对数据进行拟合分析,建立了ARIMA(12,1,12)模型,模型检验结果表明模型的准确性高,预测误差较小;并对未来安徽省居民消费价格指数进行预测,研究结果表明安徽省2017年3月到2017年8月的CPI波动幅度较小,趋于稳定。     

中国居民消费价格指数变动影响因素分析

本文着重以社会经济因素中农产品生产、商品住宅以及衣着类工业品的价格等因素,通过建立回归模型,讨论其对居民消费价格的影响。在数据处理过程中,通过对数据异方差检验、序列自相关性检验、多重共线性检验,并用逐步回归分析法克服了多重共线性的影响,最终得到了能够解释居民消费价格指数的回归方程,发现农产品生产价格和衣着类工业品价格对居民消费价格影响显著。     

居民消费价格指数

10月份,北京居民消费价格同比上涨5．9％,涨幅比上月回落O．6个百分点：1～10月指数累计上升5．9％,与三季度持平：环比价格上涨0．4％,比上月缩小0．1个百分点。     

居民消费价格指数

5月份,在鲜果价格走低和翘尾因素减少的共同作用下,北京市居民消费价格指数今年首次出现下行。5月份指数同比上涨5.5%,比上月低0.3个百分点;环比下降0.1%,比上月低0.8个百分点。     

居民消费价格指数

CPI是消费者价格指数（Consumer Price Index）的英文缩写,我国常称为居民消费价格指数。它是度量一篮子消费品及服务项目价格随时间而变动的相对数,反映居民家庭购买消费品和服务项目的价格变动情况。     

我国居民消费价格指数基本现状及地区差异分析

本文分别从全国居民消费价格指数和八大类居民消费价格指数的基本现状和地区差异这两个方面出发,对2005-2015年共11年的我国居民消费价格指数数据进行分析总结,以探求在以往近十年时间我国居民消费价格指数的基本走势以及地区差异情况,分析我国31个地区的消费价格指数的波动差异.     

基于灰色模型的铁路客流预测方法

铁路客流量的预测对于铁路交通业具有重要的实际意义,本文探讨应用灰色预测方法来预测铁路客流量的方法,并且通过对我国2007-2009年铁路客运量预测的实证分析,证明了此方法的可行性,并且检验了此方法的精确度,为准确预测铁路客流量提供了一种简便可行的分析预测方法。     

居民消费价格指数

地区：北京时间：2010年1～12月趋势：阶梯型上升2010年,受输入型通胀压力、成本上升、国家宏观调控政策、供求关系变化等因素影响,北京市CPI进入上升通道。前9个月温和上涨,四季度大幅攀升,全年呈阶梯型上升趋势,阶段性特征明显。     

居民消费价格指数

正地区:北京时间:2012年4月趋势:涨幅回落在猪肉、鲜果价格走低,上年停车费调价翘尾因素消除的影响下,4月份北京市居民消费价格涨势继续放缓,同比上涨3.5%,涨幅低于上月和上年同月;环比上涨0.5%,比上月略高0.1个百分点。1～4月,居民消费价格总水平比上年同期平均上涨3.9%。     

基于灰色理论和BP神经网络的房地产价格指数预测

房地产价格指数反映房地产市场价格波动的方向和趋势,是有效地进行房地产市场分析的一种必要工具,对其的预测直接影响到众多干系人的决策,关系到各干系人的切身利益,因而对预测结果的精确度要求很高。本文运用灰色GM(1,1)模型和BP神经网络模型相结合的灰色BP神经网络模型,以Matlab为工具,对房地产价格指数进行预测。此组合模型融合了灰色预测和BP神经网络预测的优点,既克服了数据波动性大对预测精度的影响,也增强了预测的自适应性。并且,以中国房地产价格指数为例进行预测,结果证明了该组合模型的优势,为房地产价格指数预测研究提供参考依据。     

灰色模型的预测与应用研究

本文通过建立灰色预测的GM(1,1)模型对全国人均储蓄存款额进行预测,并且通过实际预测的效果说明灰色模型在时间序列预测中的应用。     

浅析陕西居民消费价格指数(CPI)变化趋势

近期,居民消费价格指数(CPI)持续上涨,物价问题成为社会各界密切关注的热点和焦点问题。本文通过回顾陕西居民消费价格运行轨迹,全面解析物价变动与经济发展的关系,判断当前物价特征并预测发展趋势,指出陕西居民消费价格上涨的结构性特征十分明显,食品价格是其最重要的拉动因素,并据此提出相关宏观调控建议。     

基于灰色残差模型的我国财政收入预测

为提高我国财政收入的预测精度,更好地实现财政收入的资源配置、收入再分配和宏观经济调控的职能,在传统灰色预测技术的基础上,本文建立了残差灰色预测模型预测我国财政收入,并通过实例分析验证了该模型的实用性和精确性。     

物流需求量灰色马尔科夫模型预测

针对物流信息的不确定性与复杂性,用灰色马尔科夫模型对黑龙江省物流需求的指标量"货运量"与"货物周转量"进行了预测。预测结果为黑龙江省物流产业的发展政策及物流基础设施的规划和设计提供了决策依据,对提高黑龙江省物流产业的发展水平具有一定的参考意义。     

国家统计局启用新的居民消费价格指数编制方法——访国家城调总队消费价格调查处处长庞晓林

2001年,国家统计局已经正式启用了一套新的居民消费价格指数编制方法.为什么要对原有的居民消费价格指数计算方法进行改革,新方法有什么优势,如何执行,对此,记者采访了国家城调总队消费价格调查处处长庞晓林.     

物流需求量灰色马尔科夫模型预测

针对物流信息的不确定性与复杂性,用灰色马尔科夫模型对黑龙江省物流需求的指标量"货运量"与"货物周转量"进行了预测.预测结果为黑龙江省物流产业的发展政策及物流基础设施的规划和设计提供了决策依据,对提高黑龙江省物流产业的发展水平具有一定的参考意义.     

基于灰色模型的怀来公路货运量预测的研究

为了把怀来建设成为京西物流港,以系统工程学、交通规划为基础,采用灰色预测模型法,先对怀来公路货物运输量进行实地调查．通过把调查的数据整理聚类分析,以数据为依据构造怀来公路货运灰色模型,用该模型对怀来的货运量进行预测,并对灰色模型进行了验证,最后确定了近期怀来公路货运量,同时也为交通部门制定相关政策和科学决策提供了强有力的依据。     

灰色GM(1,1)模型在南京居民消费预测中的应用

灰色系统理论的研究对象是"部分信息已知,部分信息未知"的"小样本"、"贫信息"不确定性系统。它通过对"部分"已知信息的生成、开发去了解、认识现实世界,实现对系统运行行为和演化规律的正确把握和描述。GM(1,1)灰色模型是其中应用最为广泛的一个模型。本文以2003～2007年南京地区城市居民消费数据为依据,建立了南京市2003～2007年城市居民人均消费支出的GM(1,1)灰色模型,并应用该模型对南京市城市居民人均消费变化趋势做了预测,预计2009年南京地区城市居民消费为18093元。     

灰色GM(1,1)模型在南京居民消费预测中的应用

灰色系统理论的研究对象是“部分信息已知,部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统。它通过对“部分”已知信息的生成、开发去了解、认识现实世界,实现对系统运行行为和演化规律的正确把握和描述。GM（1,1）灰色模型是其中应用最为广泛的一个模型。本文以2003-2007年南京地区城市居民消费数据为依据,建立了南京市2003～2007年城市居民人均消费支出的GM（1,1）灰色模型,并应用该模型对南京市城市居民人均消费变化趋势做了预测,预计2009年南京地区城市居民消费为18093元。