1994年第一季度我国市场价格变动趋势

１９９４年第一季度我国市场价格变动趋势庞晓林，邹文辉１９９４年一季度市场物价在上年高位上继续上涨，价格涨幅逐月攀升，居民通胀预期增强。一季度全国商品零售价格比去年同期上涨２０．１％，其中１月上涨１９％、２月上涨２０．９％、３月上涨２０．２％。一季度全...     

CPI月度环比指数季节调整及CPI折年率方法研究

内容提要：CPI中长期变动趋势的预测一直是困扰经济学界的一个问题。本文研究了CPI月度环比指数的季节调整,并建立了CPI中长期预测的模型,并利用该模型对我国今年CPI上涨趋势进行了预测。     

对当前我省价格形势的认识

工业品出厂价格从2002年10月起开始上涨，至今已延续上涨21个月，价格上涨主要是在石油、钢铁、煤炭、有色金属等主要生产资料产品价格上涨的带动下出现的，呈现明显的结构性上涨特点，上半年，工业品出厂价格继续走高，同比上升5．7％。其中生产资料价格上升6．8％，影响工业品出厂价格上升4．7个百分点，生活资料价格上升3．1％。     

近期国际石油市场价格走势不容乐观

像所有大型商品价格变动一样,石油价格的上涨同样具有如下特点,即上涨时机、幅度和持续时间均不可预知。尽管国内外专家学者和有关机构对未来国际市场石油价格走势做出了不同的判断,未来石油价格的涨跌、幅度及持续时间仍无法准确预测。但通过近一个时期国际石油价格变动的趋势,特别是刺激石油价格上涨的各种因素依然存在等方面的信息看,近期内国际市场石油价格走势不容乐观。预计今明两年国际市场石油价格水平总体上难以大幅回落,且继续保持居高不下势头的可能性较大。一、从近期国际石油价格变动的趋势看,石油价格仍处在快速上升期今年以…     

我国蔬菜价格的时间序列变动分析

文章依据全国集贸市场上黄瓜、西红柿、大白菜三种常见蔬菜的价格数据,首先分析了蔬菜价格的季节变动和趋势变动;然后运用ARIMA模型对蔬菜价格进行拟合和预测;最后比较分析了2010年的模型预测价格与实际价格。     

四川主要食品价格指数走势图

图表说明：2010年11月，在粮、油、肉、蛋等价格上涨的拉动下，四川食品类价格同比上涨10．5％。其中，在供求、成本、预期等因素综合作用下，四川粮食类价格继续呈现上扬趋势，同比上涨14．3％；食用植物油价格涨幅有所扩大，同比上涨8．8％，     

中国动态FCI构建及预测能力测度

首先从产出对通货膨胀的影响渠道出发,构建了金融变量、产出与通货膨胀之间的后视型经济模型。接着利用双伽马先验下的贝叶斯方法,估计了中心化参数状态空间模型,测度了不同金融变量通过产出渠道对通货膨胀的动态影响,并以此为基础构建了中国动态金融状况指数。最后,基于谱分析测度了所构建中国金融状况指数的预测能力。实证结果表明：第一,双伽马先验下的中心化参数的状态空间模型,在估计模型对应参数时可以较好地识别时变参数和非时变参数。第二,不同金融变量对中国金融状况指数的动态影响存在较大的差异性。货币供应量和房地产价格对金融状况指数的影响相对较大,而股票价格、利率和汇率对金融状况指数的影响权重相差不大,其中股票价格对金融状况指数的影响权重波动大于利率和汇率。第三,从金融状况指数的变动趋势来看,货币政策传导机制的实现仍然依赖数量型传导渠道,但是相比21世纪初,中国货币政策对价格型传导渠道的依赖有所上升,反映出中国近年来的金融改革是有成效的。第四,谱分析结果和滚动式外推预测结果显示,所构建的金融状况指数对宏观经济一致指数和价格具有较好的预测能力。总之,构建的中国金融状况指数较好地捕获了相关金融变量对金融市场状况...     

中国棉花期货价格发现功能的实证分析

文章选取中国棉花上市至实证结束期间29个完整合约的数据,运用ADF检验、协整分析、Granger因果检验、误差修正模型和方差分解法,实证检验了中国棉花期货价格时现货价格的预期效果和引导关系.结果表明:在2个月以内,棉花期货对于现货价格初步具有较明显的短期预测作用,且短期内期货价格变动是现货价格变动的Granger意义上的原因;长期来看,价格预测的能力和两者的协整稳定关系尚待进一步提高.     

基于状态空间模型的中国消费率变动趋势

中国消费率长期偏低且近年有持续下降的趋势,在中国消费社会处于转型升级的重要时期,投资和消费的失衡是当前宏观经济中最严重的问题之一。在对中国消费率偏低原因的静态分析和评价的基础上,首先从消费结构的视角构建了中国1992年1季度至2010年4季度的商品货物消费率。其次,在状态空间季节调整模型中引入均方根信息滤波方法,对原有Kalman滤波模型予以改进,用R软件中DECOMP程序将中国商品货物消费率非平稳序列进行分解,得到变动趋势。再将其与总消费率的走势进行比较发现两者之间的走势存在明显差异。通过建立总消费率与商品货物消费率及消费结构之间的合理函数关系,对前两者差异以及近年中国消费率持续走低进行了合理解释,并从消费结构视角提出提高中国消费率推动消费结构升级的对策。     

农产品价格调整的连锁效应研究

文章构建了考虑价格变动,反馈作用的区域间投入产出价格模型,计算北京市农产品价格上涨10％以及30省农产品价格均上涨10％对中国各省各部门价格以及居民消费者价格指数的影响.实证结果表明:(1)无论是否考虑反馈作用,北京市农产品价格上涨10％以及30省农产品价格均上涨10％对各省各部门价格以及居民消费者价格指数的影响均为正,但是各省存在差异.(2)与不考虑反馈作用相比,考虑反馈作用时,农产品价格上涨对各省各部门价格以及居民消费者价格指数的影响更大.     

煤炭大数据指数编制及经验模态分解模型研究

基于开放性数据源、连续观测昨多变量数据编制的大数据指数,与传统的统计调查指数存在的差异不仅在于数据本身的无限扩张,而且在于编制方法以及分解研究的规则、模型方面的差异。在大数据背景下,率先尝试性地提出大数据指数的定义和数据假设,将"互联网大数据指数"引入煤炭交易价格指数综合编制太原煤炭交易大数据指数,从而反映煤炭价格的变动趋势;导入经验模态分解模型,对所编制的煤炭大数据指数进行分解研究,尝试比较与传统的统计调查指数的差异。研究表明:新编制的煤炭价格大数据指数要比太原煤炭交易价格指数更为敏感和迅速,能更好地反映煤炭价格的变动趋势。随着"互联网+"和大数据战略的逐渐普及,基于互联网大数据编制的综合指数会影响到更多领域,将成为经济管理和社会发展各个领域的晴雨表和指示器;与传统统计调查指数逐步融合、互补或者升级,成为宏观经济大数据指数的重要组成部分。     

时变参数状态空间模型估计研究

在宏观经济和金融资本市场上广泛存在着非线性时变参数时间序列,而当前的研究主要关注静态参数状态空间模型的估计。本文通过引入变点分析,改进了静态参数的粒子学习滤波技术,提出了变点粒子学习滤波技术,用于估计时变参数状态空间模型。并且利用模拟实验同经典的变结构IMM滤波技术进行了对比,结果显示,本文提出的变点粒子学习滤波在动态模拟样本数据方面具有更大的优势。可以用于对股票价格和成交量的联合动态轨迹进行实时的模拟追踪。     

改进住宅销售价格指数编制质量的一种思路探讨

 在介绍链式更新特征价格法编制房地产价格指数基本原理的基础上,基于大连市商品住宅交易数据全库,结合大连市房地产市场的运行特点,综合考虑各住宅特征信息的可获得性,从建筑特征、邻里特征和区位特征三个方面,确定了22项影响住宅价格的特征因素以及大连市“标准商品住宅”的标准,然后以2006年为基准建模期,采用两期链式更新法构建了大连市商品住宅对数线性特征价格模型,进而计算得到以2006年1月为基期的商品住宅月度特征价格定基指数序列,最后总结了链式更新特征价格法的技术特征以及对于改进我国房地产价格指数编制质量的现实意义,同时提出编制城市房地产特征价格指数所需要的制度规范与保障。     

Optimal investment-consumption-insurance strategy in a continuous-time self-exciting threshold model

In this paper, we consider an optimal investment-consumption-insurance purchase problem for a wage earner. We assume that the price of the risky asset is governed by a continuous-time, finite state self-exciting threshold model. In this model, the state space of the price of the risky asset is partitioned by a set of thresholds and the parameters depend on the region which the current value of the price falls in. The wage earner’s objective is to find the optimal investment-consumption-insurance strategy that maximizes the expected discounted utilities. The optimal strategy for power utility function is derived by the martingale approach and the dynamic programming approach. Numerical examples are also provided to illustrate the effect of the thresholds.     

Heterogeneity in Consumer Price Stickiness

We examine heterogeneity in price stickiness using a large, original, set of individual price data collected at the retail level for the computation of the French consumer price index. For that purpose, we estimate at a very high level of disaggregation, a piecewise-constant hazard model, as well as competing-risks duration models that distinguish between price increases, price decreases, and product replacements. The main findings are the following: (a) at the product–outlet-type level, the baseline hazard function of a price spell is nondecreasing; (b) cross-product and cross-outlet-type heterogeneity is pervasive, both in the shape and the level of the hazard function as well as in the impact of covariates; (c) there is strong evidence of state dependence, especially for price increases; (d) there is an asymmetry because determinants of price increases differ from those of price decreases.     

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。     

中国居民消费价格指数间的关系与选择

居民消费价格是宏观经济监测的重要内容之一,其指数间的关系与选择具有重要意义。通过与国外发达国家的比较,从我国目前价格指数编制和选择使用的现状及存在的问题出发,研究环比、同比和定基价格指数以及环比“折年率”之间的相互转化情况和它们各自在经济监测中的特征。重点研究了基于X-12-ARIMA模型的环比价格指数的季节调整和同比价格指数相对环比价格指数对物价监测的时滞性。同时验证了研究中同比向定基指数转化的合理性。由此对我国居民价格实时监测的指数选择提供政策建议,也为我国价格指数的编制提出建议。     

汽车质量调整价格指数的实证研究

本文从影响价格的因素出发,建立汽车产品的价格与可识别的特征之间的回归模型,利用回归模型客观公正的估计汽车特征变化对价格的影响程度。在此基础上,构建了两种形式的汽车质量调整价格指数,结果表明汽车消费者对汽车特征的喜好在悄然发生着变化,尤其是汽车消费者的安全意识在逐步提高,从注重驾驶员的安全意识逐渐向注重全车人的安全意识转移。扣除质量因素后,2004—2007年间我国高档车的价格有上升趋势,而中档车的价格呈下降趋势。     

灰色马尔可夫模型在房价指数预测中的应用

灰色马尔可夫模型预测兼有灰色预测和马尔可夫链预测的优点,并能对较短的时间序列数据进行建模计算。文章尝试将该模型应用于房价指数的预测分析,并对2003年7月到2005年7月间的中房上海住宅指数和办公楼指数进行了实证分析,结果表明模型的拟合精度较高,在房价指数的预测中有较强的适用性。     

Inference for a Class of Stochastic Volatility Models Using Option and Spot Prices: Application of a Bivariate Kalman Filter

In this paper Bayesian methods are applied to a stochastic volatility model using both the prices of the asset and the prices of options written on the asset. Posterior densities for all model parameters, latent volatilities and the market price of volatility risk are produced via a Markov Chain Monte Carlo (MCMC) sampling algorithm. Candidate draws for the unobserved volatilities are obtained in blocks by applying the Kalman filter and simulation smoother to a linearization of a nonlinear state space representation of the model. Crucially, information from both the spot and option prices affects the draws via the specification of a bivariate measurement equation, with implied Black–Scholes volatilities used to proxy observed option prices in the candidate model. Alternative models nested within the Heston (1993) framework are ranked via posterior odds ratios, as well as via fit, predictive and hedging performance. The method is illustrated using Australian News Corporation spot and option price data.