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CPI涨幅交通银行金融研究中心1月8日在北京发布的《2014年中国宏观经济金融展望》预计,2014年中国CPI同比涨幅相比2013年将略有扩大,涨幅在5％左右。清华大学中国与世界研究中心宏观经济预测课题组预计,2014年的CPI从5月份开始会持续在一个较高的水平,年中六七月份达到4％左右之后会有所回落,年底收尾时将会再次上涨,预计2014年全年CPI为5．2％。     

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。     

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。     

2013年广东CPI回顾与2014年展望

<正>据国家统计局初步核算,2013年国内生产总值(GDP)568845亿元,比上年增长7.7%,国民经济整体呈现稳中有进,稳中向好的发展态势。其中拉动经济的"三驾马车"中最终消费的贡献率占50%,可见物价的稳定运行对经济的健康发展尤为重要。而广东作为经济大省,2013年全省GDP增长8.5%。对此,本文旨在回顾分析2013年广东CPI基础上,对2014年价格走势做出判断。一、2013年广东CPI走势回顾居民消费价格指数(CPI)是反映居民家庭购买     

数字

2.2％——CPI上涨 国家统计局3月9日发布数据显示,2014年2月份,全国居民i肖费价格总水平（CPI）同比上涨2％,创一年来新低。1—2月平均,CPI比去年同期上涨2．2％。     

我国CPI与宏观经济景气指数关系的实证分析

CPI和宏观经济景气指数都是反映经济运行情况的重要指标,本文以2001年1月—2014年9月的CPI和宏观经济景气指数数据为研究对象,对二者进行相关分析、协整检验及误差修正。实证分析的结果表明,宏观经济景气指数是CPI变动的格兰杰原因,两者之间存在长期均衡关系,且短期内宏观经济景气指数对CPI的影响小于长期。     

2013年CPI形势分析及价格工作建议

2013年CPI上涨会在2.0%-2.5%之间。能打破这种局面的是为"保增长"而实施的过度积极的财政政策和过度宽松的货币政策。目前的CPI统计存在较大误差,CPI的真实涨幅被严重低估。建议改进CPI统计,将2013年的CPI调控目标定为低于3.0%,避免为"保增长"而采取过度宽松的货币政策。     

对我国CPI与PPI关系的实证研究

本文主要探讨CPI与PPI的关系。选取中国2014年1月-2018年10月近5年来消费者价格指数和生产者物价指数的月度数据,运用VAR模型,格兰杰因果检验,脉冲响应分析等实证方法研究了CPI和PPI的相关性。从长期看,两者存在长期的均衡关系,PPI的变动会引起CPI的变动。     

原油价格、黄金价格与CPI的相关性研究

本文以2000年1月到2014年12月原油、黄金价格的月度数据为基础,运用协整分析、格兰杰因果分析、VEC模型、脉冲响应和方差分解对原油价格、黄金价格与CPI的相关性进行实证分析,结论得出:原油价格与CPI、黄金价格与CPI之间均存在双向引导关系,原油价格较黄金价格对CPI的影响要大;同时我国CPI对原油价格、黄金价格的影响也在逐步加强,并且对原油价格的影响较大。最后,本文根据研究结论提出相应的对策建议。     

CPI破2:房地产开发商降价动力消失

国家统计局公布了2012年7月份居民消费价格变动指数(CPI)。2012年7月,CPI同比上涨1.8%,环比上涨0.1%。此前所有的机构预测几乎全部"命中",CPI毫无悬念地重回"1时代"。CPI"破2"——为未来房地产市场的政策微调提供了更多空间。此前,央行调降存款准备金率的窗口已经悄然打开,这为房地产市场信贷政策针     

2013年物价形势分析与2014年展望

2013年以来居民消费价格平稳上涨,工业生产者价格降幅稳步收窄。1-11月,CPI同比上涨2.6%,PPI同比下降2.0%,预计2013年全年CPI上涨2.6%,PPI下降2.0%。展望2014年,国内经济增速稳中略降、产能过剩、输入性通胀压力较轻和粮食丰收等将抑制物价涨幅;但通胀预期增强、蔬菜和猪肉价格回升、劳动力成本上升、货币环境稳中偏松和翘尾因素增加将支撑价格上涨。综合考虑各种因素的影响,预计2014年CPI上涨3.2%,PPI下降0.5%。2014年物价调控工作的重点应着重管理通胀预期,稳定农产品供给,推进资源价格改革,执行中性略紧的货币政策。     

基于季节调整的核心通货膨胀度量

本文在消费者物价指数(CPI)的基础上,对2001年1月至2014年4月的核心通货膨胀进行度量。采用X-1 2-A R I M A对定基比C P I做季节调整,以及TRAMO/SEATS对春节因素进行过滤,提取长期稳定趋势作为核心CPI。实证发现,核心CPI较好地反映了C P I的趋势变动,效果明显。     

数字

<正>2.2%——CPI上涨国家统计局3月9日发布数据显示,2014年2月份,全国居民消费价格总水平(CPI)同比上涨2%,创一年来新低。1-2月平均,CPI比去年同期上涨2.2%。数据显示,2月份,食品价格同比上涨2.7%,影响CPI同比上涨约0.9个百分点。鲜果价格上涨19.7%,鲜菜价格上涨3.3%。肉禽及其制品价格下降3%,影响CPI下降约0.23个百分点,其中,猪肉价格下降8.7%,影响CPI下降约0.29个百分点。从环比来看,2月CPI环比上涨0.5%。国家统计局城市司高级统计师余秋梅表示,CPI环比上涨,主要原因是食品价格有所上涨。     

基于VEC模型的猪肉价格影响因素分析——以重庆市为例

本文采用2008年1月至2014年4月重庆市猪肉价格、CPI、玉米价格、鸡肉价格及生猪价格的月度数据,通过VEC模型研究发现:短期来看,前一期猪肉价格、玉米价格、CPI、鸡肉价格及生猪价格对当期猪肉价格有正的影响,其中前一期猪肉价格和CPI对当期猪肉价格影响最大;从长期来看,生猪价格、CPI及鸡肉价格对猪肉价格有正效应,玉米对猪肉价格有负效应,其中生猪价格对猪肉价格的正效应影响最大。     

对我国CPI权重调整的经济学思考

遵循我国CPI调整"五年一大调、一年一小调"的基本原则,今年1月份国家统计局对我国CPI构成权重作出相应调整,以期更好地适应我国经济社会发展和城乡居民消费结构的变化。本文从我国CPI权重调整后的运行现状出发,客观分析这次权重调整的利弊,并提出权重继续调整的方向与建议,为CPI更好地反映客观经济现实提供参考。     

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。     

经济新常态下2015年物价三大指数预测分析

本文首先分析了2014年我国物价总体走势变化特征及其原因,其次结合新常态下经济背景环境对影响我国2015年物价的众多因素进行了探究,在此基础上,本文利用先行合成指数与一致合成指数、向量自回归(VAR)模型对我国2015年CPI、PPI以及PPIRM三大物价指数作出预测分析,结果显示:2015年全年CPI将上涨1.8%、PPI与PPIRM与2014年相比大约下降1.9%,即消费物价保持温和上涨,工业生产与购进价格指数继续保持小幅下跌。     

数字看经济

CPI创34个月新高食品"功"不可没2011年6月14日,国家统计局发布5月份我国居民消费价格(CPI)数据,同比涨幅为5.5%,创下最近34个月来新高。据悉,食品价格同比上涨11.7%,对CPI上涨的"贡献"达到63.6%;其中,猪肉价格涨幅达到40.4%,对CPI的"贡献"将近20%。有专家表示,本轮物价上涨是在经济增速适度回调、粮食连续丰收的背景下发生,具有成本推动加流动性过剩的新特点。     

网购拉低了CPI探析

我国自2012年以来,CPI的涨幅一直都在2%、3%左右徘徊,而2015年全国CPI上涨仅为1.4%,2016年上半年的统计数据也已出炉,基本上是处于"2时代",仍然延续了慢跑状态,持续低迷的CPI指数似乎更加印证了社会上流行的所谓"我国实体经济不景气"的说法,打击了国人的信心,从而也加大了经济发展陷入恶性循环的可能性。网购已成为人们非常熟悉和经常使用的购物方式,其广受欢迎的原因除了可以足不出户购物之外,最大的原因恐怕就是便宜低廉,其价格远低于实体店。网购价格的数据虽尚未被统计在CPI内,但其却从各方各面牵连拉低了实体经济中的CPI。     

进口商品价格指数对CPI和PPI的传导机制研究——基于小波多分辨率分析

本文基于2005年1月至2014年12月进口价格指数(IPI)及基于广义经济分类的分类价格指数、居民消费价格指数(CPI)、工业品出厂价格指数(PPI)月度数据,采用小波多分辨率分析将原始序列分解为短期分量和中长期分量,从时域和频域两个维度研究IPI对CPI和PPI的传递效应。结果显示:在短期和中长期内,三个价格指数呈现相同的变动趋势。通过Granger因果检验、协整检验、VAR和VEC等方法进行实证检验发现,短期内IPI及其子成分都是CPI和PPI变动的Granger原因,而在长期内IPI是CPI和PPI的Granger原因,且存在协整关系,但IPI的不同子成分与CPI和PPI之间的关系却存在差异,IPI对CPI和PPI的影响在长期内较短期内更为显著。