非对称效应视角下通货膨胀影响因素的实证探析

文章在非对称效应计量模型的基础上,通过对通货膨胀率、GDP增长速度、货币供应量M2增长速度、经济景气指数、消费者信心指数等相关变量间相关性的分析,发现:通货膨胀率P与GDP增长速度g、货币供应量M2增长速度m、经济景气指数j以及消费者信心指数x等变量间长期存在较为稳定的均衡关系;同时也发现,通货膨胀率P与GDP增长速度g、货币供应量M2增长速度m、经济景气指数j以及消费者信心指数x等变量间也存在较为显著的Granger因果关系.     

消费者信心指数与消费需求关系研究——以南京市居民消费需求为例

传统消费理论主要是注重对消费者收入与消费支出的关系研究,而新的西方消费者信心指数理论指出,消费者信心指数对消费支出有重要影响,特别是在当前国内消费需求增长缓慢的情况下,如何提高居民消费信心对刺激居民消费支出的增长有着重要的现实意义。运用计量经济模型,并结合南京市居民消费支出增长与消费者信心指数的数量关系,通过实证研究印证了两者间存在紧密相关性,从而建立南京市居民消费函数的主观因素拓展模型,并进而提出提高居民消费需求的政策建议,即在注重对影响消费的客观因素——收入的研究外,还要注重对影响消费的主观因素——消费者信心指数的研究。     

基于消费者信心指数的消费行为特征分析

消费者信心指数反映的是消费者对于国家经济环境的主观感受.文章使用LASSO算法,以消费者信心指数为影响因素,建立社会消费品零售总额等宏观销售额指标的回归分析模型,分析了消费者信心指数对其的影响.分析结果显示,消费者对于物价、房价、生活状况和股市状况等方面的主观感受对于其消费行为以及消费品的销售额有显著影响.     

信心如何影响中国通货膨胀

在Galí and Gertler（1999）的基础上,本文通过假设成本加成定价幅度是信心的函数,构造了基于信心的新凯恩斯菲利普斯曲线,并通过VAR模型和BVAR模型实证研究了信心是否能够影响中国通货膨胀。研究发现,企业家信心指数能够影响中国通胀,而消费者信心指数无法影响中国通胀;企业家信心指数对通货膨胀的影响机制类似于总需求冲击影响机制;VAR模型和BVAR模型的结论基本一致,这证实了本文结论的稳健性。     

物价因素对消费者信心影响的实证分析

物价是最受普通消费者关注的经济指标,物价水平的波动会对消费者信心产生诸多影响。文章使用按收入水平分组的消费者信心指数数据,分析当消费者具有不同收入水平时,其对于生活状况的信心受物价因素影响的差异;并且作为对比,同时分析了其对于物价状况本身的信心受物价因素影响的差异。     

消费者信心指数延续回升态势

消费者信心指数的建立经国家统 计局批准，中国经济景气监测中心于1997年12月建立了中国消费者信心调查制度，并从1998年8月起每月公布消费者信心指数。消费者信心指数建立在对城市消费者的问卷调查基础上，通过问卷的汇总、测算和分析后得出。消费者信心指数由预期指数和满意指数组成: 其中，预期指数反映消费者对家庭经济状况和总体经济走向的预期，满意指数反映消费者对当前经济状况和耐用消费品购买时机的评价，而信心指数是综合描述消费者对当前经济状况的满意程度和对未来经济走向的预期。消费者信心指数所以出现，背景之一是在拉动经…     

货币政策对购房者行为的影响分析

文章通过对我国1999～2009年的相关变量的月度数据建立向量误差修正模型（VEC）,并通过格兰杰因果检验、脉冲响应函数和方差分解定量分析利率、货币供给量、个人住房贷款变动对代表购房者行为的商品房销售面积、消费者信心指数、消费者预期指数、商品房空置面积指数等变量的动态影响。     

基于网络大数据的消费者信心指数编制

<正>一、引言消费者信心指数(简称为CCI)有时也被称为消费者情绪指数(简称为ICS)。它产生于20世纪40年代美国联邦储备局资助的消费者资金年度调查项目,由密歇根大学调查研究中心承担,即Michigan指数(UMCCI),20年后又出现了Conference Board指数即会议委员会指数(CBCCI)。自从美国消费者信心指数的调查开始后,世界各国也都按照类似做法开展信心指数的编制。中国国家统计局于     

我国消费者信心指数与消费函数之间的关系研究

文章主要通过相关系数、单位根检验、回归分析等计量方法对我国消费者信心指数与居民消费需求关系进行研究,得出人均消费支出与前期消费和收入有关,消费者信心指数对消费需求具有很好的指示作用,最后根据计量分析的结果提出增强消费者信心刺激消费的建议.     

基于机器学习LSTM&US模型的消费者信心指数预测研究

消费者信心指数等宏观经济指标具有时间上的滞后效应和动态变化的多维性,不易精确预测。本文基于机器学习长短时间记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络模型,结合大数据技术挖掘消费者信心指数相关网络搜索数据(User Search,US),进而构建一种LSTM&US预测模型,并将其应用于对我国消费者信心指数的长期、中期与短期的预测研究,同时引入多个基准预测模型进行了对比分析。结果发现:引入网络搜索数据能够提高LSTM神经网络模型的预测性能与预测精度;LSTM&US预测模型具有较好的泛化能力,对不同期限的预测效果均较稳定,其预测性能与预测精度均优于其他六种基准预测模型(LSTM、SVR&US、RFR&US、BP&US、XGB&US和LGB&US);预测结果显示本文提出的LSTM&US预测模型具有一定的实用价值,该预测方法为消费者信心指数的预测与预判提供了一种新的研究思路,丰富了机器学习方法在宏观经济指标预测领域中的理论研究。     

中国消费者信心影响因素实证分析

消费者信心是对消费者整体所表现出来的信心程度及其变动的一种测度。使用离散顺序选择模型对2009年第1季度中国大陆消费者信心指数的原始调查数据进行实证分析,结果显示：消费者对未来经济发展的信心受到其对未来就业、收入、生活和投资四个方面信心的显著影响。     

Minimum average fraction inspected for TCSP-1 plan

This paper presents the calculation of the average outgoing quality limit (AOQL) for the tightened single-level continuous sampling plan (TCSP-1 plan) based on a numerical method. A solution procedure is developed to find the parameters (i, f, k) that will meet the AOQL requirement, while also minimizing the average fraction inspected (AFI) for the TCSP-1 plan when the process average [pbar] (> AOQL) is known.     

基于数据挖掘的客户资产测量研究

由于单个客户消费行为具有极大不确定性导致预测客户资产比较困难,提出一种以数据挖掘技术为基础,在客户分类的基础上测算客户资产的动态方法,该方法使客户资产的测量更加准确并具有可操作性。同时通过实证分析证实该方法可以为企业实现精确营销提供有力支持。     

A generalised Box–Cox transformation for the parametric estimation of clinical reference intervals

Parametric methods for the calculation of reference intervals in clinical studies often rely on the identification of a suitable transformation so that the transformed data can be assumed to be drawn from a Gaussian distribution. In this paper, the two-stage transformation recommended by the International Federation for Clinical Chemistry is compared with a novel generalised Box–Cox family of transformations. Investigation is also made of sample sizes needed to achieve certain criteria of reliability in the calculated reference interval. Simulations are used to show that the generalised Box–Cox family achieves a lower bias than the two-stage transformation. It was found that there is a possibility that the two-stage transformation will result in percentile estimates that cannot be back-transformed to obtain the required reference intervals, a difficulty not observed when using the generalised Box–Cox family introduced in this paper.     

Interpolation,Glättung und Saisonbereinigung von Zeitreihen mit Splinefunktionen

This contribution explains the smoothing method with cubic splines with special regard to the problems of approximation for data points at the historical beginning and the actual end of time series. Seasonal adjustment using spline approximation will be shown. Numerical calculation and the discussion of the assumptions about stochastic disturbances require to distinguish between the spline approximation of data points for economic stock and flow variables. A numerical example for application will be presented for a monthly time series for car purchases in the Federal Republic of Germany. Finally, some properties of the smoothing method with splines in relation to a filter design will be discussed.     

Structural properties of UMPU-tests for 2×2 tables and some applications

The paper is concerned with structural properties of the acceptance regions of uniformly most powerful unbiased tests (UMPU-tests) for one- and two-sided hypotheses for 2×2 tables as, for instance, the comparison of two proportions or testing for association. These tests can be considered as randomized versions of Fisher's exact tests. A series of monotonicity and unimodality properties will be proved. These properties are equivalent to a symmetry and convexity condition often required for powerful unconditional tests. Knowledge of such properties allows a fast and in some sense recursive calculation of the critical values of the UMPU-tests which is important if a repeated calculation of all critical values for different sample sizes or different levels is required. This is, for example, the case if the unconditional power has to be controlled over a certain subset of the alternative, or, if one is interested in powerful unconditional non-randomized tests generated by a UMPU-test. Our results also imply some useful properties of the two-dimensional unconditional power function. On the other hand, we found some less nice properties of the UMPU-tests, too.     

不变价服务业增加值核算方法研究

 服务业各行业增加值作为GDP重要组成部分,其增长速度是否准确将直接影响对宏观经济运行状况的判断。本文从不变价增加值核算的方法论出发,在深入研究一些先进国家实践经验的基础上,按行业对国际上普遍采用的计算方法进行了梳理,从理论和实践角度比较了不同计算方法的优劣,指出我国不变价服务业核算存在的主要问题,建议深入开展供给／使用核算研究,拓展和改进我国不变价核算基础数据。     

对外技术依存度若干问题研究

对外技术依存度是我国衡量自主创新能力的指标之一。但从现有的测算方法看还存在着一定的问题。本文依据技术国际收支数据讨论了测算方法的改进,并认为对外技术依存度的标准不能一刀切,对发达地区和欠发达地区应建立不同的标准。     

A new technique for calculating fourier integrals based on the poisson summation formula

This paper derives a general method for the calculation of Fourier integrals based on the Poisson summation formula. The approach is an extension of that due to Medhurst (1960) and can be thought of as an extension of the Mobius inversion formula. Useful applications are to the calculation of probability density funtions from their Fourier transforms.     

Calculating the autocovariances and the likelihood for periodic V ARMA models

This paper concerns the autocovariance calculation and likelihood evaluation for periodic vector ARMA models (PV ARMA). Based on a state space representation of PV ARMA models, we derive an algorithm for computing the PV ARMA autocovariances. The proposed method computes the autocovariances for distinct seasons separately, thereby facilitating efficient calculation for models with a large period. As a result, the obtained autocovariance calculation procedure is exploited in a periodic Chandrasekhar-type filter to evaluate the exact likelihood for Gaussian PV ARMA series. Empirical evidence shows the superiority of the periodic Chandrasekhar algorithm for likelihood evaluation over the Kalman-based one.