我国居民消费价格指数时间序列预测——基于ARIMA模型的分析

CPI(居民消费价格指数)是反映与居民生活有关的商品以及劳务的价格变动指标,可以衡量一国通货膨胀程度。为把握我国居民消费价格指数的变动趋势,本文选取2009年1月至2017年4月CPI时间序列数据,采用时间序列分析的方法,对数据进行处理及ADF检验等方法分析CPI序列的特征,并选择自回归移动平均(ARIMA)模型对我国的居民消费价格指数数据进行建模预测,得出2017年5月CPI指数为101.8%,预计通货膨胀温和。     

基于分形理论的居民消费价格指数预测

随着我国经济的迅速发展,物价水平明显升高,居民的正常生活受到了很大影响.以居民消费价格指数(CPI)为研究对象,运用分形理论的相关预测知识,分析了我国2000—2011年的居民消费价格指数走势,结合散点图得出CPI指数还会持续上升的结论.在此基础上分析了CPI指数上升的原因,从政策和市场等方面提出相应措施以合理控制物价,确保市场运作的协调统一.     

对我国2012年CPI的预测分析

通货膨胀是各国政府和经济学家所关注的问题,而居民消费价格指数作为一个重要的宏观经济指标,与宏观经济运行有着密不可分的联系是市场经济活动与政府货币政策的一个重要参考指标在充分学习其他学者已有的研究成果的前提下,本文基于2004年到2011年我国居民消费价格指数月度时间序列数据,选取了合适的模型对其趋势进行拟合,并对2012年CPI做出预测,对预测结果进行了分析。     

基于VAR模型分析我国CPI的影响因素

为了分析近年来我国CPI的影响因素,基于VAR模型并利用脉冲响应函数和方差分解方法,得出CPI对自身的反应较敏感,工业品出厂价格指数对CPI的冲击较大,广义货币供应量增长率对CPI的冲击较小,但不可忽视,固定资产投资增长率和煤油电价格指数对CPI的作用不明显.     

新疆消费价格指数的马氏链分析及预测

采用居民消费价格指数变动的比率衡量通货膨胀率,根据居民消费价格指数与通货膨胀的关系并检验了二者状态转移的马氏性后,将新疆居民消费价格指数数据划分为通货紧缩、正常、通货膨胀、严重通货膨胀4个区间,通过各状态转移的频数矩阵和概率矩阵预测新疆居民消费价格指数所对应的通货状态区间。     

数读经济

2月CPI同比上涨2% 3月9日,国家统计局发布最新数据：2014年2月份全国居民消费价格指数（CPI）同比上涨2%,其涨幅为一年来最低。当月,CPI环比上涨幅度仍达到0.5%。     

我国居民消费价格指数灰色关联分析

采用灰色关联分析法,对我国居民消费价格指数进行了多因素关联分析.得出房屋销售价格、商品零售价格以及国内生产总值指数是我国近期CPI过快增长的主要影响因素.对此进行了原因分析并提出相应建议.     

基于传导模型的2010年价格指数预测

为了研究价格传导规律,准确预见2010年价格变化趋势,运用差分回归分析建立传导模型、GM(1,1)模型的方法,以1994-2009年各月原材料、燃料、动力购进价格指数(PPR)、工业品出厂价格指数(PPI)、商品零售价格指数(RPI)、居民消费价格指数(CPI)为基础,预测2010年这四种指数变化情况,研究结果表明:当前通货膨胀已经非常明显,需要适时引导通胀预期,防止出现严重的通货膨胀。该研究成果为宏观经济决策提供依据。     

遵循货币流通规律治理通货膨胀

2010年以来,通货膨胀数据居高不下,2010年全年CPI指数高达3.3%。在2011年一月CPI同比上年增长4.9%,城市上涨4.8%,农村上涨5.2%,远远超过国际通货膨胀3%警戒线。PPI指数更是高达6.6%。严重的通货膨胀带来了居民的恐慌,居民生活水平的下降,引起居民对社会的不满等等一系列的危害。本文旨在通过对货币流通规律的探讨,提出治理通货膨胀的措施。     

论当今CPI增长对中国经济发展存在的潜在影响

今年7月份中国居民消费价格指数(CPI)同比上涨5.6%,为10年以来的新高,追平了1997年2月份创下的高点。这已经是CPI涨幅连续5个月运行在3%的警戒线上。不断增长的CPI指数,引发了人们对通胀的担忧。     

价格指数理论问题浅探

就综合价格指数测度是否是价格综合变动程度,平均数价格指数是否是统计意义上的个体指数的平均数及指数检验理论是否具有理论上的意义方面的问题进行了探讨研究。     

下半年宏观经济要过“四重门”

在迟延一天之后,国家统计局于8月11日上午公布了7月份宏观经济的关键数据。数据显示,7月份,我国居民消费价格指数（CPI）同比下降1.8％,降幅比6月扩大0.1个百分点;而工业品价格指数（PPI）同比下降8.2％,降幅比上月扩大0.4个百分点。这意味着,自2月份伊始,CPI与PPI已经连续六个月双双为负。     

中国内外

加息“警戒线”:通货膨胀率5% 中国人民银行行长周小川日前表示,若消费者价格指数(CPI)的急速上升导致贷款利率为负,即通货膨胀率超过5%, 央行将考虑上调贷款利率。他指出,负贷款利率将促使企业借款进行原材料的采购、囤积,进而推动通货膨胀进一步加剧。我国5月份消费者价格指数较上年同期上升了4.4%,为7年来     

数读·经济

<正>二零一四年三月~四月中国经济发展动态3月CPI同比上涨2.4%4月11日,国家统计局发布最新数据:2014年3月份全国居民消费价格指数(CPI)环比由升转降,下降0.5%;同比涨幅有所扩大,上涨2.4%。分析人士指出,春节过后气温回升,蔬菜、水果等鲜活食品价格下降较多,是3月份CPI环比下降的主要原因。从发     

居民消费价格指数的ARCH模型及实证分析

本文根据居民消费价格指数时间序列（CPI）数据本身的特点,建立了CPI的自回归模型、一到三阶ARCH模型。比较各个模型参数,得到CPI短期预测最优模型为自回归一阶ARCH模型。预测效果图表明：自回归一阶ARCH模型在预测趋势突变时会有一定的滞后性。     

编制分群体居民消费价格指数的看法

通货膨胀压力之下,最应受到关注的是低收入群体。为了更真切地反映物价变化对不同收入群体(特别是低收入群体)的生活影响,有必要编制分群体居民消费价格指数。     

乘积季节模型ARIMA(p,d,q)×(P,D,Q)s 在CPI分析中的应用

居民消费价格指数CPI,是衡量通货膨胀的重要参考指标之一,是国家制定宏观经济政策的依据。选用2000年1月至2015年8月的最新月度CPI数据,采用静态预测与动态预测相结合的分析方法构建了乘积季节模型;分析结果表明,模型的预测精度较高,预测误差为0.281 54,因此,CPI的预测结果可为宏观经济调控政策的制定提供参考。     

CPI趋势测定与分析

近期,居民消费价格指数(CPI)呈线性增长态势,形成通胀压力.经过建立数学模型测定,以及定性分析对定量分析结果的修正,可以预见,CPI增幅将会突破5%,且今后一段时期内,CPI仍会处在增幅5%以上的高位波动,通胀压力仍然存在,但CPI的上升空间有限.     

通货膨胀与商品住宅价格关系的实证分析

以计量经济学模型为基础,运用北京、上海的居民消费价格指数(CPI)和中房住宅价格指数 (HPI)的时间序列数据,研究通货膨胀与商品住宅价格的关系.将同比和环比数据换算为定基比数据,对数据序列的稳定性进行单整与协整检验,开展Granger因果检验和配对样本均值检验.研究表明: 在北京,通货膨胀与商品住宅价格不存在长期均衡关系,房价抵御通货膨胀的能力不显著,应采用经济手段而非行政手段调控住宅市场.在上海,通货膨胀与商品住宅价格存在长期均衡关系;而且,房价上涨会引发通货膨胀,应采取行政措施抑制房价的快速上扬.     

二零一四年二月~三月中国经济发展动态

<正>2月CPI同比上涨2%3月9日,国家统计局发布最新数据:2014年2月份全国居民消费价格指数(CPI)同比上涨2%,其涨幅为一年来最低。当月,CPI环比上涨幅度仍达到0.5%。分析人士指出,居民消费价格环比上涨,主要原因是食品价格有所上涨。从发布的环比数据看,鲜菜、鲜果和水产品价格环比上涨较多,合计影响CPI环比总水平上涨约0.57个百分点,是2月份环比上涨的主要因素。专家分析认为,目前食品类、非食品类价格上涨动力不足,一季度物价总水平将低位运行,对于今年政府工作报告中提出的3.5%物价控制目标,实现难度不大。