如何认识中国当前的CPI

近来,人们对CPI的涵盖范围以及CPI的上涨幅度议论较多,有人对CPI没有包含房地产价格表示疑义。我国目前的CPI存在着一系列严重不足,国内能源和运输价格受到政府控制且CPI的构成和计算方式缺乏透明度,最终消费占GDP的比例偏低等。应上调各构成在CPI中所占的权重,以更好的反映CPI的真实度,保持经济平稳发展。     

我国CPI与PPI非线性调整的实证解释

本文基于两区制门槛误差修正模型对我国CPI与PPI倒挂现象进行实证解释.研究结论表明,CPI与PPI之间存在非线性协整关系,只有当偏离达到一定程度时,系统才会开始向长期均衡状态调整.在调整过程中,CPI与PPI对误差修正的调整速度并不相同,PPI的调整速度要高于CPI的调整速度,而且调整主要是通过倒挂期PPI的变化来完成.两个区制的差别还反映在Granger因果关系上;在区制一时仅存在从CPI到PPI的单向Granger因果关系;而在区制二时存在CPI和PPI的双向Granger因果关系.     

PPI、CPI倒挂与通货膨胀调控——基于非对称供求结构与价格决定机制的实证研究

物价不断上涨引起了业界对通货膨胀问题的关注。近期PPI、CPI再次出现倒挂使物价问题更加复杂,PPI、CPI倒挂之谜成为人们争论的热点。为此,本文结合我国具体的市场结构,对价格决定机制作长时段考察。研究发现。非对称供求结构是造成PPI、CPI倒挂的主要原因。①我国消费市场具有供给过剩与稀缺并存二重性特征。工业消费品属于买方市场,厂商转嫁商品生产成本的能力很弱;食品及居住类消费品短期内供给缺乏弹性而难以迅速调整供求缺口,外部冲击造成该类商品出现短缺现象。由于该类商品消费需求缺乏价格弹性导致消费价格水平迅速攀升.从而主导CPI上涨及消费支出总量同向波动。②长期以来,我国经济增长的投资驱动特征促使投资总水平不断高企.加大对生产资料的需求,从而推动PPI的不断上涨。因此,投资需求的拉动是PPI总体增幅不断高企的主要原因。③PPI几乎不向CPI传导。而PPI、CPI倒挂的主要原因在于投资驱动和消费持续低迷综合作用的结果。为此。当前以要素价格管制及货币紧缩的反通货膨胀政策可能无法有效解决物价长期的深层次矛盾。宏观通货膨胀调控必须兼顾要素市场与消费市场的非对称供求结构。必须着力于投资需求与消费需求的结构性调整。     

从部门出厂价格指数看我国的价格形成机制

影响我国工业品出厂价格指数的主要因素分别是采掘业和农产品相关工业,以这两类行业为代表的因子可以解释整个部门体系价格变动近90%的信息。政策制定者不要只关注整体的价格指数,更要关注采掘业和农产品相关工业这两个部门的价格指数变动,尽量控制这两个因子的同时上升。     

我国GDP平减指数与CPI、PPI关系研究

居民消费价格指数反映了居民生活领域的价格波动,工业品出厂价格指数反映了生产领域价格变动的情况,而GDP平减指数则反映了全社会物价总水平的变动情况,三者之间存在着一定的内在联系。通过建立模型可以探究三种价格指数的数量关系,根据模型可以看出我国2011年仍然面临着较大的通货膨胀压力。     

我国物价总水平波动路径研究

利用时间序列分析方法研究了PPI和CPI的结构突变特征,并通过建立时间序列模型刻画了我国物价水平(CPI)的波动路径。结果表明,CPI序列在2003年7月、2007年5月以及2008年7月三个时间点上存在结构突变现象,从而将CPI的运行过程分为四个阶段。另外,PPI的结构突变时点一般较CPI滞后1-2个月,这说明CPI触发了PPI的上涨,而PPI又会给予CPI以上涨支撑。最后,分别对以上四个子样本区的CPI序列波动性进行了建模研究,结果表明1997年1月至2003年6月间的CPI波动具有条件异方差性,可由GARCH(1,1)模型来描述。而其他阶段的CPI波动均可由AR(1)模型描述。     

消费者价格指数和生产者价格指数相关性研究——基于Copula函数

利用Copula函数,基于2004.1-2012.3的消费者价格指数(CPI)和生产者价格指数(PPI)数据,文章实证分析CPI和PPI的相互关系;通过平方欧式距离检验,认为t-Copula函数是所有Copula函数中对CPI和PPI的拟合程度最优,计算结果表明CPI、PPI存在对称的尾部相关性,两者表现出同时上涨或同时下跌的状态;全国消费者价格指数NCPI、城市消费者价格指数UCPI和农村消费者价格指数RCPI与PPI的尾部相关系数分别为0.4192、0.4560和0.2136,农村相对城市自给自足成分较高和消费结构的差异,PPI对RCPI的影响程度要弱于对UCPI的影响程度。     

消费物价指数与生产者价格指数:谁带动谁?

The consumer price index (CPI) and producer price index (PPI) are interrelated but significantly different concepts. Relationships between the two indices may be that of causality or non-causality. The paper conducts a Granger-causality test on China’s CPI and PPI data for the period from January 2001 to August 2008, and finds that CPI Granger causes the change in PPI, and the latter reacts to the former with a time lag of 1–3 months. The result may suggest that in contemporary Chinese economy, demand-side factors have played a more important role than supply-side factors, although the two sides both have influences on domestic inflation trend which is measured by CPI. __________ Translated from Jingji Yanjiu 经济研究 (Economic Research Journal), 2008, (11): 16–26     

对我国CPI与PPI关系研究——基于季节调整后的数据分析

选取1997年1月～2011年12月间我国月度CPI和PPI数据进行了定基处理和季节调整,然后在其基础上建立了VAR模型。该模型分析的结果表明CPI和PPI之间存在协整关系。格兰杰因果检验分析结果表明,在5%的显著性水平下,CPI与PPI互为格兰杰因果。方差分解的结果表明,CPI和PPI自己对自己的变化的贡献率比较大。     

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.