基于Markov切换模型的中国CPI指数波动特征分析

文章引入Markov切换模型探讨中国CPI指数波动的持续性、波动幅度以及波动频率等特征.通过ADF方法和JB统计量检验CPI时间序列的平稳性和非对称性,通过CUSUM方法检验时间序列的机制转移特征,采取极大似然估计方法确定Markov切换模型的相关参数.结果表明,CPI时间序列的低波动性持续的时间最长,并且三种波动状态之间的切换主要集中于低波动状态和高波动状态之间;CPI时间序列的波动主要稳定于低波动率,并且存在明显的“聚集波动”和“分段波动”现象.     

我国居民消费价格波动和预测：1997-2010

 CPI与人们的生活息息相关,同时也是经济分析和决策、价格监测和调控及国民经济核算的重要指标。本文以1997年1月至2009年12月我国衣食住行及城乡分类月度定基CPI数据为样本,在分析其波动特征及差异的基础上,通过指数平滑法的Holt-Winters模型将其分解为季节和趋势波动。结果表明,我国分类CPI各自具有明显的趋势和季节特征,并得出其波峰和波谷到达时间;模型对其有非常好的拟合效果,其MAPE依次为0.253%、0.816%、0.364%、0.359%、0.391%、0.338%。在此基础上对我国2010年各月的分类CPI进行了科学预测。     

我国CPI时间序列预测模型的比较及实证检验

文章运用时间序列的几个不同模型,对我国居民消费价格指数(CPI)的变化规律进行了比较研究;通过对我国2001年1月至2007年8月共80个月份的CPI值进行实证分析,建立了一个反映CPI变化规律的较优统计预测模型,该模型的相对误差控制在1%之内,得到较好的结果;最后,利用该模型对2007年9月至2008年8月的CPI变化趋势进行了预测。     

我国CPI波动的影响因素分析

文章从宏观环境中选取四个经济指标构建CPI的影响因素指标体系,并通过社会总供给和总需求之间的数量关系,解释指标体系如何推动物价波动.由于宏观经济指标之间存在很强的相关性,在对CPI的多元回归模型中必然存在较强的多重共线性,因此运用岭回归估计模型参数,定量分析各个因素对CPI的影响,并采用偏最小二乘构建CPI预测模型,对CPI的波动进行拟合.     

中国消费者物价指数的模型构建及波动分析

近年来,我国的物价指数（简称CPI）越来越受到人们的关注,因此准确地把握cPI的波动特征也受到了政府和学者的高度重视,文章通过对247个月度CPI数据进行ARMA模型和ARCH类模型的分析,构建了通货膨胀率的波动模型,并与已有的相关文献进行比较分析,揭示出CPI的波动规律,为政府的宏观调控提供定量化参考依据。     

我国CPI季节调整模型预测

文章基于考虑春节效应的X-12-ARIMA季节调整模型,对我国2002年1月至2013年12月的CPI序列月度数据进行季节调整,并进行季节波动性分析及短期预测.实证结果表明:我国的CPI变动存在明显的季节性特征,春节效应对其有显著影响;CPI序列的短期波动主要是受季节性成分影响,而长期波动主要受趋势-循环成分影响;利用该模型进行短期预测效果较好,预测误差绝对值控制在1.5％之内.     

对我国物价波动性及其影响因素的变量考察

文章首先从ARCH模型的角度,对我国CPI波动进行了实证研究,得知其残差序列存在显著的ARCH效应,而且通过GARCH模型分析得知我国的CPI波动具有长期记忆性,并且外部的一个冲击对我国的物价波动具有显著的杠杆效应;其次利用脉冲反应模型,以投资与消费为例对物价的冲击因素进行比较分析得知,投资对物价的冲击力度明显高于消费的冲击力度;最后通过方差分解结果得知,CPI自身的冲击是导致我国物价波动的最主要因素,其次才是投资。因此我们可以得出以下结论:我国CPI波动具有长期记忆性特征,通货膨胀与通货紧缩一旦形成,就极容易造成恶性循环。     

基于SARIMA-GMDH的CPI组合预测模型

文章以2001年1月至2015年2月的我国CPI定基指数为样本数据,首先构建季节乘积SARIMA模型与GMDH自回归模型对CPI进行预测;然后通过自组织数据挖掘理论构建SARIMA-GMDH组合模型再次对CPI进行预测;最后通过模型拟合优度检验与预测能力分析综合评价这3个预测模型,探索各个模型预测效果的差异性,总结评价组合预测法在经济现象中的预测优势.     

国际油价波动对我国CPI影响的实证分析

文章运用VAR模型,构建了国际原油价格与我国CPI之间的动态关系系统,着重探讨国际原油价格在下行阶段的影响规律.通过对国际原油价格和全国居民消费价格指数使用JJ协整检验,并采用最佳滞后期3的分析表明,国际原油价格和我国CPI之间存在长期均衡关系,国际原油价格下跌10％时,对数化的CPI指数下降0.2％.如果国际原油价格处于下跌走势时,在短期内对我国CPI不会产生显著影响,但如果国际油价长期处于低位时,会对我国CPI产生一定影响并形成通货紧缩的压力.     

CPI质量调整及方法改进问题新探

产品质量变化是CPI偏差的主要来源,质量调整问题是CPI统计理论与实践的难点之一。进入大数据时代,CPI质量调整的必要性和可行性都显著上升,常用的一些质量调整方法将更具操作性,而且质量偏差调整的效果也将明显改善。基于大数据的支持,经典的Hedonic方法可采用加权时间―虚拟Hedonic指数和加权时间―产品―虚拟Hedonic指数对质量发生改变的规格品进行价格虚拟,结果更加合理准确,并能保证CPI质量调整的及时性和动态性。目前中国CPI统计尚未引入质量偏差调整,为进一步提高数据质量,应尽快研究和实施CPI质量调整。     

高等教育投资需求预测模型构建与统计检验

文章通过选取1995-2011年17年间的相关统计指标数据,在加强变量科学选择和预处理的同时,通过逐步回归和求解最优化模型,建立了多元线性回归模型和最优拟合模型,根据统计检验和误差分析比较,并结合经济意义分析,确定了高等教育投资经费总需求的最优拟合预测模型.结果表明该预测方法和模型具有较高的估计精度,预测结果具有一定的决策参考意义.     

关于CPI和PPI关系的VEC模型分析

居民消费价格指数(CPI)和生产者价格指数(PPI)是反映整体价格水平波动的两个重要指标.文章利用2001年1月至2014年7月我国CPI、PPI的月度数据,在协整检验的基础上,运用时间序列分析中的向量误差修正(VEC)模型对它们的关系进行了研究,从而把两个价格指数之间短期波动和长期均衡的特征联系起来.     

居民消费价格指数的非对称性波动分析及短期预测

居民消费价格指数(CPI)在一定程度上反映了通货膨胀抑或紧缩的程度,受到社会普遍关注.文章基于我国1990年1月～2011年6月的月度数据进行探索性建模分析,通过模型比较发现对D_CPI序列建立AR(2)-ACGARCH(1,1)组合模型最合理,该模型很好的刻画了CPI的非对称性波动特征.研究结果表明D_CPI具有明显的群集效应和逆杠杆效应,即正的外部冲击对价格水平的影响大于负的外部冲击；另外短期预测结果显示2011年第三季度我国CPI月同比增长都将超过6％,预测效果比较理想,较为符合实际情形.     

拟合优度检验统计量的设定方法

模型的拟合优度检验是模型构建的关键部分,决定模型分析经济问题的精度。文章通过实证分析,证明了统计量R2检验模型的拟合优度时存在的问题,并提出新的拟合优度检验统计量,通过实证分析新的统计量检验模型的拟合度更加有效。     

中国股票市场波动率模型预测效果的实证检验

文章首先在已实现波动和多重分形波动率的基础上提出了一种改进的波动率测度,即已实现多分形波动率测度.其次,以上证综指2008年1月2日至2012年12月31日一分钟高频数据为样本,构造了7种常用的基于高频金融序列的波动率测度,并分别采用ARMA和ARFIMA模型对波动率进行建模和预测.最后通过使用统计自举方法与模型置信度设定(MCS)检验相结合的方法,对各种波动率模型预测效果进行了检验.检测的结果证实已实现多重分形波动率预测模型的预测效果明显优于其他模型.     

大数据指数是否可以替代统计调查指数

2014年7月,澳盛银行首次将阿里巴巴系列指数纳入通胀观察标的,标志着大数据指数已经开始对传统的统计调查指数提出质疑和挑战。本文基于阿里巴巴aSPI指数和官方公布的CPI指数的比较研究,首次提出了aSPI指数显著优于CPI指数的一些基本特征;同时,通过实证分析对比了两种指数的同步性特征和分解性特征,即首先运用协整检验方法确定二者的同步性;其次通过EMD模型对二者进行序列分解,得出各自的波动成分和增长趋势;最后,在EMD对aSPI指数分解的基础上,通过Lasso回归估计了CPI指数。研究表明,随着对大数据研究的广泛性、科学性以及方法论和软件工具的进步,大数据指数对传统统计调查的佐证、补充乃至融合将会成为一种新趋势,通过实证、应用与发展,逐步产生新的CPI编制方法和分析体系,将是大数据指数理论和实践的根本出路。     

基于Spline-GARCH模型的股票市场长期波动趋势的度量

文章利用Engle和Rangel(2008)最新提出的Spline-GARCH模型对我国股票市场长期波动趋势进行研究,把波动分为瞬时高频波动部分和缓慢变化的长期低频时变波动部分,放松了传统GARCH类和SV类模型假设非条件波动是常数的限制,实证检验了该模型的有效性。并对引起股票市场低频波动的原因进行了分析,研究了低频时变波动与GDP、CPI、货币供应量M1以及利率波动的关系。     

基于Spline-GARCH模型的殳票市场长期波动趋势的度量

文章利用Engle和Rangel（2008）最新提出的Spline-GARcH模型对我国股票市场长期波动趋势进行研究,把波动分为瞬时高频波动部分和缓慢变化的长期低频时变波动部分,放松了传统GARCH类和Sv类模型假设非条件波动是常数的限制,实证检验了该模型的有效性。并对引起股票市场低频波动的原因进行了分析,研究了低频时变波动与GDP、CPI、货币供应量M1以及利率波动的关系。     

大数据对CPI统计的影响及方法改进研究

大数据将对政府统计带来巨大的机遇与挑战,消费者价格指数(CPI)作为最重要的价格统计指标,由于样本采集范围广、统计频率高等原因,可谓首当其冲。大数据对CPI统计的影响全面而深刻,充分利用大数据的优势,在数据采集、计算方法、权重选取、季节调整、质量调整、数据公布等方面对CPI统计做出调整与改进,才能更好地捕捉消费品价格变化的动态趋势。针对大数据背景下如何改进中国CPI统计和提高数据质量提出了建议。     

原油价格波动对我国物价的影响

 当今社会,国际原油对我国的经济社会发展起到重大影响,所以研究国际原油价格波动对我国CPI的影响具有重要意义。本文以国际原油价格对我国PPI和CPI的影响为研究重点,首先分析测算国际原油价格对国内原油价格的传导情况;然后利用2007年135部门投入产出局部闭模型下的价格模拟,测算国内原油价格波动对我国PPI和CPI造成的影响;最后综合以上两步,得到国际原油价格对我国CPI的影响情况。结果表明：国际原油价格上涨1%将引起国内PPI上涨0.176%,国内CPI上涨0.124%。随着我国对外依存度和对原油需求的增大,国际原油价格波动的影响也将越来越大。最后进行分析并给出政策建议。