中国消费价格指数季节变动的函数性数据分析

运用函数性数据分析方法对中国从1990年1月到2009年12月期间的消费价格指数的季节变动特征进行了分析,结果发现中国消费价格指数存在季节性,一般年份对应的相平面图呈现相似的几何结构;基于傅里叶基函数组合给出的拟合函数较好地刻画了消费价格指数的季节变动特征。另外,中国物价水平具有惯性特征,其在受到一个结构性冲击的影响偏离正常水平之后,大约在一个季度回复到正常水平。     

同期相关面板数据结构突变单位根检验的统计性质 ——中国CPI指数平稳性的经验证据*

 内容提要：本文首先研究了同期相关面板数据外生同期截距突变同质面板单位根检验的统计性质。研究发现对于大面板数据该检验具有良好的实际检验水平,面板数据的大小、同期相关程度、结构突变位置和结构突变幅度等因素对该检验的检验功效具有显著影响,而且ρSUR检验比τSUR检验有更理想的检验效果。其次,利用该检验对中国省级CPI指数的平稳性进行了经验分析,发现中国省级CPI指数是趋势结构突变的平稳过程。     

混频非对称金融景气指数编制及应用研究——基于MF-MS-DFM模型的经验分析

为充分利用混频数据信息,本文构建能够综合利用日月混频数据的混频马尔科夫机制转移动态因子模型(MF-MS-DFM),对4个日度和3个月度金融数据组成的混频数据进行实证建模与估计,编制我国混频非对称金融景气指数(MFMS-FPI),将其与宏观经济变量进行比较分析和相关性分析。结果表明:MFMS-FPI具有很好的实时性和有效性,并能有效刻画我国金融景气阶段变化和考虑时滞的货币政策周期变化,是宏观经济的先行和预测指标。建议政府机构编制MFMS-FPI,对我国金融景气阶段变化进行实时监测。     

农业不应为通货膨胀承担过多责任

从对我国宏观经济现象的客观认识人手,分析我国CPI构成中食品类价格权重过高的严重后果,指出了降低食品类价格在CPI构成中的权重,完善CPI统计结构,同时公布CPI指数与“核心CPI”指数,能够有效避免宏观政策被CPI误导。提出了正确认识农产品价格波动,制定稳健全面的农业调控政策,保障我国农业长期稳定健康发展的建议。     

碳排放权价格对我国能源价格及物价波动的影响研究

以2003年1月—2012年8月芝加哥环境交易所碳价格月度数据为样本,采用VAR模型、脉冲响应及方差分解等方法,探讨碳价波动对我国能源价格及消费者物价指数(CPI)波动的影响。结果表明:碳价波动构成我国能源价格波动的原因,但对CPI影响较小。研究结果为我国政府和企业参与2013—2020年第二期碳减排承诺期碳交易提供了理论基础,防止碳价波动对我国实体经济产生负面影响,并提出了利用碳排放交易促进我国实体经济发展、推进经济结构调整的政策建议。     

透明国际及其对中国腐败形势的评估

透明国际是全球唯一的反腐败国际性组织 ,致力于在世界各国政府、企业界推进反腐败运动。透明国际采用CPI和BPI指数体系评估一国的腐败状况 ,以期引起该国对腐败问题的重视并采取措施。根据透明国际近些年对我国腐败状况的评估 ,结合我国改革开放以来反腐败的实践 ,经过分析可以看出我国反腐败斗争的特点 ,并对反腐败的发展趋势做出预测。这有助于在全球反腐败背景下探讨我国反腐败斗争的规律     

组合核RVM在CPI预测中的应用研究

针对传统预测模型训练时间长、误差大的缺陷,提出高可靠的组合核相关向量机模型用于CPI预测。构建组合核相关向量机预测模型,根据我国1987年1月至2015年2月的CPI 月度数据,得到CPI的回归预测曲线,再与支持向量机和单核相关向量机进行对比。仿真模拟表明：组合核相关向量机预测模型预测CPI的平均误差可控制在1％以内,运行时间为1．35 s,预测结果良好。     

基于VAR模型通货膨胀影响因素的实证分析

分析了十年我国两次比较严重的通货膨胀的成因,使用2001年1月—2010年9月的季度数据,在构建稳定的VAR模型基础上,通过建立协整方程,运用格兰杰因果检验以及脉冲响应函数的方法,对其进行分析。结果表明:经济增长、广义货币供给量、房地产销售价格指数、外汇储备与CPI之间存在长期的协整关系;长期内以房地产为代表的资产价格对CPI的冲击较大,短期内外汇储备推高CPI的效果最为显著。     

房价波动与CPI关系的计量分析

2004年以来我国房价涨幅过高,房价指数波动加剧。但房价的变动并没有体现在我国居民消费价格指数(CPI)中。通过对房屋销售价格指数与居民消费价格指数关系的计量分析,证实了二者间不仅有比较显著的相关关系,而且存在因果关系,房屋销售价格指数是居民消费价格指数的格兰杰(Granger)原因。在格兰杰因果关系分析的基础上,以房屋销售价格指数作为外生变量,建立了居民消费价格指数的自回归分布滞后模型,具体量化了房屋销售价格指数对居民消费价格指数的影响。