ARIMA模型在居民消费价格指数预测中的应用

将ARIMA模型应用于居民消费价格指数的拟合和短期预测中,采用2001年1月至2013年10月中国居民消费价格指数的月度数据,借助EViews 6.0软件对数据进行拟合分析,建立了乘积季节ARIMA（5,0,6）（1,1,0）12模型,并讨论了模型的准确性,对未来中国居民消费价格指数进行了预测,该模型具有较高的理论与实际价值。     

基于灰色模糊理论的“十二五”期间河南省物价趋势预测及影响因素研究

以灰色理论为基础,通过创建模型预测到河南省“十二五”期间居民消费价格指数的变动趋势表现为2011-2015年居民消费价格指数有升有降,总体呈现平稳上升状态.同时,运用Eviews6.0软件对影响CPI变动的原因进行了研究,结果表明,作为居民消费价格指数重要组成部分的食品、居住类商品价格的上涨是影响居民消费价格指数的主要因素,翘尾因素和虚拟财产是次要因素.     

基于EGARCH模型的居民消费价格指数波动分析

文中基于1994年1月～2011年12月的月度数据,运用EGARCH模型检验了狭义货币、利率与居民消费价格指数的关系.结果表明,狭义货币、利率和居民消费价格指数对居民消费价格指数变动有显著的滞后效应,存在非对称性的＂杠杆效应＂,正面消息对消费价格指数波动性的影响比负面消息更大.     

居民消费价格指数及其30年变动分析

居民消费价格指数（CPI）是我国物价指数体系中极其重要的一个指数。该指数的计算有一系列的规定和步骤,学习这些内容是大家了解、应用居民消费价格指数的基础。我国改革开放30年以来,社会经济的各方面发生了巨大变化,居民消费价格指数的变动也显示出自身的特点,对其过程进行分析,有利于我们认识它与社会经济发展相联系的变动规律。     

我国居民消费价格指数的FAR模型

根据我国居民消费价格指数的非线性特征,基于多项式样条估计,并利用AIC准则和逐步回归方法选择门限变量和滞后变量,建立了函数系数自回归（FAR）模型,同时运用所建模型对我国居民消费价格指数进行估计和预测,计算结果表明：FAR模型能够很好地解决居民消费价格指数估计和预测这一问题,而且预测精度较高.     

人民币汇率与通货膨胀关系实证研究

采用计量经济分析方法对中国2005年6月至2011年6月的人民币汇率与居民消费价格指数之间的关系进行了检验。结果表明：人民币汇率与居民消费价格指数之间存在协整关系,即长期均衡关系;但短期均衡会偏离长期均衡。得出结论：中国需要适当控制人民币汇率升值幅度,才能从根本上治理通货膨胀。     

劳动力价格变化对物价水平的影响研究——基于VAR模型的实证分析

利用VAR模型、 Johansen协整检验和脉冲响应函数等方法,选取1985年至2018年我国城镇单位就业人员工资总额指数和居民消费价格指数年度数据,验证劳动力价格变化对物价水平的影响效应.通过实证研究得出,劳动力价格与居民消费价格指数具有长期均衡关系和短期波动关系,且长期效应(0.434 291)略大于短期效应(0.385 822),居民消费价格指数的变动来自于其自身扰动及劳动力价格的扰动.在此基础上,从建立健全劳动力价格增长机制、供需协调一致、提高生产效率等角度提出相应的对策建议.     

基于向量误差修正模型的我国农村居民消费分析

对我国农村居民人均消费支出和消费价格指数进行Granger因果检验和协整检验,并在此基础上建立误差修正模型,对模型进行脉冲响应和方差分解分析。实证结果表明,我国农村居民人均消费支出和消费价格指数之间存在双向Granger因果关系、长期动态均衡关系。进一步由脉冲响应分析和方差分解分析表明,2008年来我国消费快速上升不是因为物价上涨造成的,而是由于居民消费需求的提高;物价上涨主要因为居民消费水平的提高。     

我国实际利用外资总额影响因素的计量分析

通过对1987—2009年我国实际利用外资总额(Y)及其影响因素汇率(HL)、GDP、居民消费价格指数(CPI)、居民消费水平(CON)、出口总额(EXPO)等的计量分析,得出实证模型:lnY=?2.38+0.098 HL+2.11 CPI+0.98 ln(CONS)-0.374 D1-0.439 RESID02-0.346 RESID03.     

基于多元线性回归的四川省居民食品消费价格指数模型研究

通过多元回归模型,结合四川省2011年前三季度居民食品消费价格指数的相关数据,分析各类食品对居民消费的影响水平,进行理论阐述和实际检验,得出影响食品价格指数变动的两大主要因素,并提出相应的建议措施.     

PPI再创新高 CPI恢复正常

国家统计局于2008年9月11日公布的8月份工业品出厂价格指数PPI同比上涨了10．1％,再度创下十二年来的新高。同时国家统计局发布了8月份居民消费价格指数．工业品出厂价格指数和固定资产投资数据。8月份居民消费价格指数CPI同比上涨4．9％,其中食品价格上涨10．3％,非食品价格上涨21％．消费品价格上涨6．0％,服务项目价格上涨1．4％。这是14个月以来CPI涨幅首次降到5％以下。     

刺激我国居民实际消费支出的政策性建议——基于协整检验的实证分析

检验了我国居民消费支出、名义国内生产总值、政府税收总额及居民消费价格指数数据间存在的协整关系,设立了计量模型.对模型进行了分析,试图找出我国居民实际消费支出与实际可支配收入之间数量关系的基本规律,并据此提出增强居民消费信心,刺激居民消费支出的可行性政策建议.     

时间序列分析方法在居民消费价格指数预测中的应用

本文利用计量统计软件Eviews中的时间序列分析方法,以我国2004年-2007年的居民消费价格指数为例建立数学模型进行预测分析。对统计数据的短期变化趋势进行验证,结果表明该模型有效,预测值与实际值相一致。     

中国货币供给对居民消费价格的动态影响机制分析

长期以来,我国现实经济生活中存在通货膨胀现象,其成因与过程非常复杂。国内现有文献对通胀影响因素的看法各不相同。本文采用2008年1月-2013年3月的月度数据,分析了我国居民消费价格指数CPI、广义货币供应量M2、工业品出厂价格指数PPI和采购经理人指数PMI的运行现状,并且针对广义货币供应量增量、工业品出厂价格指数和采购经理人指数对居民消费价格指数的影响,运用计量分析方法作了实证分析,进行了序列的平稳性检验、协整检验,并通过VAR脉冲响应分析出M2对CPI的影响大约滞后8期,最后提出相应的货币政策建议。     

基于消费者行为的安徽省居民消费结构实证分析

本文根据安徽省统计资料,结合全国同类情况,利用价格指数、恩格尔定律以及消费结构差异率等方式,对省内居民消费水平和消费结构在空间上和时间上进行实证分析,得出安徽省居民消费结构不合理、农村消费市场潜力较大等结论,并针对该结论提出有针对性的意见和建议。     

安徽省服务贸易的影响因素检验:1995-2013

基于安徽省1995－2013年的年度数据,首先采用主成分分析法从选取的多维变量中得到代表变量信息的主要因素,以消除解释变量间的多重共线性。其次通过回归分析法对影响安徽省服务贸易的因素进行实证分析。结果显示：安徽省人均GDP、安徽省货物贸易进出口额、安徽省实际利用外资金额、人力资本、安徽省服务贸易开放度、安徽省居民消费价格指数、安徽省城市化水平和汇率均与服务贸易额呈正相关。并在此基础上提出发展安徽省服务贸易的对策建议。     

时间序列模型在CPI预测中的应用

利用时间序列模型对全国2000年5月到2012年4月的月度居民消费价格指数（consumption priceindex,CPI）建立了自回归移动平均模型（ARMA）。并对2012年4月的CPI进行了预测,结果表明,ARMA（1,1）是描述我国CPI变化趋势相对较优的时间序列模型。     

我国寿险保费收入影响因素的实证分析

研究我国人寿保险保费收入的影响因素,利用2000年至2009年的寿险保费收入的相关数据,建立多元线性回归模型,得出寿险保费收入与国内生产总值、居民消费价格指数和人口自然增长率有关系,并提出相关政策建议.     

河南省居民消费水平空间差异分析

居民消费水平的地域差异是地区经济发展不平衡的集中表现和缩影。研究采用标准差、变异系数的数理统计方法,通过对1998-2012年的河南省居民消费水平数据的分析与计算,对河南省各市的居民消费水平进行实证分析,揭示各地区之间和城乡之间近13年居民消费水平绝对差异和相对差异的变化过程。接着对各市居民消费水平综合指数差异的现实格局进行探讨,将全省各市的居民消费水平划分成3个等级,发现河南省地区之间的消费水平梯度差异明显,并且居民消费水平的发展状况在空间上以郑州市为中心呈现出明显的集聚效应。     

居民消费水平与通货膨胀指数关系统计分析

居民消费价格指数不仅体现了居民生活的消费水平,还为国家国民经济的宏观分析与决策、以及国家对商品市场价格的调控与恢复提供重要的参考依据.同时他还是衡量市场经济中商品的通货膨胀(或紧缩)的一个关键因素,也是我国对于是否调控以及如何宏观调控市场经济的一个重要的事实依据.本文主要分析了居民消费价格指数与通货膨胀之间的关系,以及通过对通货膨胀的效应分析来探讨应对通货膨胀的策略和手段.