城市与农村消费价格指数的动态关联实证分析

文章构造了一个包括城市消费价格指数和农村消费价格指数的VAR模型,用来实证检验中国城市和农村总体价格指数的动态关联关系。此外,还建立了一个向量修正模型(VEC)作为补充,分析价格指数变动之间的协整关系以及调整系数。实证研究的结果表明,从长期看,农村居民消费价格指数可以作为是城市居民消费价格指数变化的前导变量,但城市居民消费价格指数不是农村居民消费价格指数变化的Granger原因。     

不同价格指数与CPI的相关性分析

文章利用向量误差修正模型分析了不同价格指数与CPI间内在关系,研究结果表明,零售价格指数、原材料价格指数和固定资产投资价格指数分别与商品消费价格指数和工业品出厂价格指数具有长期稳定关系。同时,根据弱外生性检验显示,零售价格指数、原材料价格指数和固定资产投资价格指数都是可控变量,政府可以对他们进行适应性的宏观调控以保证物价稳定和经济平稳发展。     

居民消费价格指数影响因素分析

本文在建立向量自回归模型的基础上,运用脉冲响应函数和方差分解方法对中国居民消费价格指数的影响因素进行实证分析。研究结果表明,我国居民消费价格指数的影响因素主要来自食品和居住两大类别,而且长期的响应程度是显著的,带来的影响有其滞后性。因此,在当前物价上涨的严峻形势下,针对消费价格指数的两大主要影响因素,应采取长期而非短期的宏观调控政策。     

基于 VAR 模型的中国CPI分析

本文在建立中国消费价格指数、货币供给增长和固定资产投资增长的VAR模型的基础上,通过对脉冲响应函数及其方差分解的研究,并得出相关结论.     

城镇居民外出用餐支出与可支配收入、消费价格指数变化的实证分析

文章建立了1994～2009年我国城镇居民家庭人均年外出用餐支出、及其占食品总支出的比例与可支配收入、城市居民食品消费价格指数的协整模型,研究发现:人均年外出用餐实际支出与当期实际可支配收入正相关,与当期城市居民食品消费价格指数负相关;人均年外出用餐实际支出占食品总支出的比例与上期实际可支配收入正相关,与当期城市居民食品消费价格指数负相关。     

基于ARIMA模型与GM(1,1)模型的居民消费价格指数预测对比分析

居民消费价格指数反映一定时期内我国城乡居民所购买的生活消费品和服务项目价格变动趋势和程度的相对数,是宏观经济分析与决策、价格总水平监测与调控的重要指标,同时也是反映通货膨胀的重要指标.文章运用历史数据,结合数学模型对CPI进行了科学合理的预测.在此基础上运用ARIMA模型和GM(1,1)模型对居民消费价格指数进行了预测的对比分析.     

新闻对上海股票市场股价影响的实证分析

文章在界定新闻含义的基础上,借鉴国外学者在外汇领域建立新闻模型的研究思路和方法,建立股票市场狭义线性新闻模型,试图从新闻角度来解释股价变动的原因。以沪市为例进行实证研究表明,在所取样本区间,股票市场狭义线性新闻模型成立,新闻对沪市股价变动有显著影响:"人民币/美元汇率指数"新闻项、"消费价格指数"新闻项和"燃料动力价格指数"新闻项对股价变动存在显著性影响。     

核心消费价格指数的编制与实证分析

核心消费价格指数剔除非市场因素的波动影响,能够较真实的反映出价格的变化程度。本文介绍了核心消费价格指数编制方法,并运用剔除法编制出昆明市核心消费价格指数,并与消费价格指数相比较,分析核心消费价格指数特点和作用。     

基于灰色理论的中国房地产价格指数预测

本文简要介绍了灰色预测方法GM(1,1)模型的构造与模型的检验。利用1999-2004年中国房地产价格指数建立了中国房地产价格指数预测模型。模型预测结果良好,能够较真实反映中国房屋价格的动态变化趋势,从而为预测中房指数提供科学依据。     

我国居民消费价格指数的短期预测

居民消费价格指数是宏观经济分析和决策,价格总水平监测和调控以及国民经济核算的重要指标.本文介绍了它的概念以及在我国物价体系中的重要作用,并根据1951年到2002年52年我国居民消费价格指数的统计资料,运用Eviews4.1软件和时间序列模型,对我国的居民消费价格指数进行预测和分析,提出几点看法和建议.     

基于百度指数的房地产价格相关性研究

文章以我国大中城市的新建住宅价格为研究对象,以均衡价格理论为基础,使用搜索关键词的百度指数开展研究,分别使用自回归移动平均模型(ARMA)和带搜索项的自回归分布滞后模型对上海市的新建住宅价格指数进行了拟合和预测.实证结果表明:百度搜索指数与价格指数之间存在协整关系,建立的自回归分布滞后模型的拟合度达到0.918,预测精度相较ARMA模型提高23.2％.与传统的预测方法相比,模型具有很强的时效性,能够比国家统计局提前一个月发布房屋价格指数数据.     

基于SVAR模型的中国核心通货膨胀的估计与应用

 核心通货膨胀是观测到的通货膨胀中长期的、持续的成分。核心通货膨胀对经济形势的判断与宏观经济政策的制定有着重要的意义。本文中我们扩展了Quah和Vahey的两变量结构向量自回归（SVAR）模型，建立了包括消费价格指数、食品价格指数与产出的三变量SVAR模型，并且通过对变量施加基于经济理论的长期约束估计了1986年至2007年中国的核心通货膨胀。结果显示，我们估计的核心通货膨胀能够很好地反映通货膨胀的趋势性变化。最后得出结论：2007年中国的核心通货膨胀率略低于3%的警戒线水平，但是有快速上涨的趋势。     

房地产价格指数波动及其实证检验

文章选用面板数据非线性平滑转移模型捕捉房地产价格指数模型的机制变化情况,并探讨这种机制变化与房地产调控政策之间的联动效应.结果表明:(1)9类房地产价格指数模型均存在非线性,且它们发生机制变化的次数和时间有所不同.(2)在房价调控政策的冲击下,大、中、小户型新建商品住宅价格指数、二手住宅价格指数和总价格指数表现出不同的波动特征.(3)从房价指数模型的机制变动中发现房控政策只能短期发生效力,短期降低了人们关于房价的预期程度后,通过累积效应最终抑制不住人们关于房价的强烈预期.     

基于等维动态GM(1,1)均值模型的CPI预测

文章建立了6维和7维动态GM(1,1)模型的组合模型,预测了未来6年我国居民消费价格指数.结果显示,在2014-2020年6年间,我国居民消费价格指数年均上涨率为2.96％,接近通货膨胀的警戒线3％.     

CPI预测的SVM-ARIMA模型构建与数值模拟

居民消费价格指数（CPI）是宏观经济中的前瞻性指标,为经济政策的制定提供数据支撑,发挥指导作用。文章利用CPI的月度数据构建基于小波分解的SVM-ARIMA组合模型,实现了对CPI的精准预测。首先,对2000—2019年的居民消费价格指数序列进行小波分解;然后,对分解后的居民消费价格指数序列分别利用ARIMA模型和SVM模型进行预测;最后,将预测结果进行整合形成对居民消费价格指数的组合预测模型,并选用2020年的实际CPI月度数据与模型预测数据进行有效性验证。结果表明：组合模型的平均绝对百分比误差（MAPE）与均方根误差（RMSE）分别为0.5383%和0.6604%,相较于ARIMA时间序列模型和SVM模型实现了极大的改进。此外,该组合模型的预测分析框架具有较强的适应性和扩展性,可用于其他相同特征类型的时间序列数据的模拟预测。     

多产品价格影响模型及其应用研究

 在市场经济条件下,由于受市场供求关系和宏观经济政策的影响,产品的价格会发生波动。这样,研究一种产品,特别是多种产品的价格变动对其它产品的价格影响,以及对综合价格指数的影响,就显得尤为必要。目前我国应用较多的价格影响模型主要是利用投入产出模型研究一些产品价格变动对另一些产品价格变动的影响。本文试图将投入产出模型与计量经济模型结合起来,不仅研究一些产品价格变动对另一些产品价格的影响,而且研究这些产品价格变动对综合价格指数（包括总产品价格指数、消费价格指数、投资价格指数）的影响预期,并结合北京市能源和水价格变动影响的案例进行实证分析,以期为多产品价格影响模型的应用提供方法论基础。     

入境旅游发展与我国经济增长动态关系的实证检验

文章使用最新的年度数据,通过建立限制性向量自回归模型、向量误差修正模型和变量的弱外生性分析,对我国入境旅游与经济增长的关系进行分析。结果表明,旅游外汇收入、真实国内生产总值、消费者价格指数和名义汇率四者之间存在惟一协整关系,真实国内生产总值是关于协整参数的弱外生变量,而旅游外汇收入是内生变量即经济增长是入境旅游发展的长期原因,进而支持了我国的经济增长促进国际旅游发展的假说;消费者价格指数和汇率与入境旅游发展之间在短期和长期均不存在因果关系。     

基于ARMA模型的房地产价格指数预测

本文简要介绍了ARMA模型的理论知识,并针对1998年1季度到2006年3季度的房地产价格指数的季度数据进行了实证分析,然后运用所建模型对2006年四季度以及2007年一季度的房地产价格指数做了预测,并给出精度误差值,收到了很好的效果,所以模型具有一定的参考价值。     

人民币名义汇率的购买力平价假说检验——基于中美1994-2009年间月度数据的经验分析

基于1994—2009年间中美两国的消费价格指数及人民币对美元名义汇率的月度数据,并结合ADF单位根检验、Engel-Granger两步法检验和Johansen协整检验等方法对购买力平价与人民币名义汇率间的关系进行实证检验。研究结果表明,不仅单变量模型和两变量模型下相对购买力平价对人民币名义汇率的变动不具有解释力,而且三变量模型下国内外消费价格指数对人民币名义汇率的变动也不具有解释力。此外,还对购买力平价在中国失效的原因进行了一定程度的分析。     

中国城乡居民信息消费的半参数估计分析#

以中国1993-2008年30个省份的面板数据为研究对象,通过构建中国城镇和农村居民信息消费的半参数模型,对信息消费的恩格尔曲线、总消费支出和价格指数对信息消费支出份额的边际影响进行了非参数估计,并在此基础上分析比较中国城乡居民信息消费的差异性。实证结果表明：地区经济发展水平仅对农村信息消费支出有显著影响,而居民受教育水平、居民总消费支出以及价格水平均对城乡居民信息消费支出有显著影响;居民总消费支出和价格水平变量对城乡居民信息消费支出的边际影响均存在一个极大值水平;价格水平对农村居民信息消费支出的负效应要大于总消费支出对信息消费支出的正效用,而城镇居民信息消费中没有表现出这一特征。通过控制价格水平、增加农村居民收入、增加农村基础设施投入等方式,可以缩小城乡居民信息消费的差异。