居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)論文居民消費(fèi)論文

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1、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)論文居民消費(fèi)論文對(duì)于居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)回歸分析【摘要】寫作本文的目的是為了對(duì)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的變化趨勢(shì)作出一個(gè)回歸。并預(yù)測(cè)今后的CPI上漲范圍。本文采用2008年1月至2010年10月的月度數(shù)據(jù),針對(duì)中國廣義貨幣供應(yīng)量M2,金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款和采購經(jīng)理人指數(shù)對(duì)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的影響運(yùn)用EVIEWS計(jì)量分析軟件?!  娟P(guān)鍵詞】居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù);廣義貨幣供應(yīng)量;金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款;采購經(jīng)理人指數(shù);分布滯后模型  一、問題的提出  自2007年次貸危機(jī)之后,中國經(jīng)濟(jì)陷入了一定的蕭條,為了早日走出困境,中國采取超常規(guī)的寬松的貨幣政策

2、和財(cái)政政策。貨幣投放量不斷增長,信貸投放也逐月上升。政府短期的行為為日后的通貨膨脹埋下了種子。最能直觀衡量通貨膨脹程度的指標(biāo)就是居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)。本文的目的是為了對(duì)CPI的變化趨勢(shì)做出一個(gè)回歸。并預(yù)測(cè)11月的CPI上漲幅度。  二、模型設(shè)定  居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(ConsumerPriceIndex,簡稱CPI)是反映一定時(shí)期內(nèi)城鄉(xiāng)居民所購買的生活消費(fèi)品價(jià)格和服務(wù)項(xiàng)目價(jià)格變動(dòng)趨勢(shì)和程度的相對(duì)數(shù)。它是判斷經(jīng)濟(jì)形勢(shì)和制訂經(jīng)濟(jì)政策的重要參考變量?! ∝泿艑W(xué)派的代表弗里德曼曾經(jīng)說過:通貨膨脹無論何時(shí)何地始終是貨幣現(xiàn)象。我們把M2作為第

3、一解釋變量。  在寬松貨幣政策的前提下,天量信貸資金的投放也一定程度上助長了通脹。所以我們把金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款額作為第二解釋變量?! 〔少徑?jīng)理人指數(shù)(PurchaseManagementIndex,PMI)是快速及時(shí)反映市場動(dòng)態(tài)的先行指標(biāo)。這個(gè)指標(biāo)越高就代表經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的預(yù)期越好。而經(jīng)濟(jì)形勢(shì)很好的時(shí)候通常會(huì)伴隨著通脹現(xiàn)象。所以我們把它作為第三解釋變量?! ∪?、數(shù)據(jù)處理和實(shí)證分析  本文以Y(居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù))作為被解釋變量,X1(當(dāng)月新增M2),X2(金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款月末數(shù)(億元)),X3(制造業(yè)采購經(jīng)理指數(shù))作為三個(gè)解釋變量。對(duì)數(shù)據(jù)取其自

4、然對(duì)數(shù)以減少異方差。(數(shù)據(jù)來源:中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫)  一般來講,貨幣供應(yīng)量對(duì)CPI的影響是個(gè)滯后的過程,而金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款刺激投資也需要一定的滯后時(shí)間才能對(duì)CPI產(chǎn)生影響。經(jīng)理人指數(shù)PMI是個(gè)先行指標(biāo),對(duì)CPI的影響也有一定的滯后。我們需要分別對(duì)各個(gè)變量做分布滯后模型估計(jì)?! ∥覀儗?duì)x1(m2)做分布滯后估計(jì),結(jié)果表明當(dāng)期貨幣供應(yīng)量變化對(duì)物價(jià)水平的影響在經(jīng)過12個(gè)月(即一年)后明顯地顯現(xiàn)出來。我們對(duì)x2(金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款余額)做分布滯后估計(jì),結(jié)果表明在我國金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款余額變化對(duì)物價(jià)水平影響的滯后期大約為一年。我們對(duì)x3(經(jīng)理人指數(shù)

5、)做分布滯后估計(jì),結(jié)果表明經(jīng)理人指數(shù)對(duì)物價(jià)水平影響的滯后期大約為7個(gè)月。  用EVIEWS軟件做如下回歸:  LSYCX1(-12)X2(-12)X3(-7)  得到如下回歸方程式:  Y=2.98019+0.00289*X1(-12)+0.10451*X2(-12)+0.076*X3(-7)  21.473852.1711487.7203704.249779  R2=0.922162R2=0.909189F=71.08292DW=1.779497  四、對(duì)方程的各項(xiàng)檢驗(yàn)  1.多重共線性檢驗(yàn)  分別對(duì)Y和X1(-12)、X2(-12

6、)、X3(-7)單獨(dú)做最小二乘估計(jì),其中加入X2(-12)的R2最大。在X2(-12)的基礎(chǔ)上分別加入X1(-12)、X3(-7)做最小二乘估計(jì),其中加入x3(-7)的R2最大,t檢驗(yàn)值也提高。在x2(-12)x3(-7)的基礎(chǔ)上加入x1(-12)做最小二乘估計(jì),R2增大,t檢驗(yàn)值還有F檢驗(yàn)值都顯著?! 「鶕?jù)上述逐步回歸結(jié)果,三個(gè)解釋變量間不存在多重共線性?! ?.異方差white和arch檢驗(yàn)  在EVIEWS軟件里選擇有交叉項(xiàng)的White檢驗(yàn):nR2=13.906464,由White檢驗(yàn)知,在ɑ=0.05下,查C2分布表,得臨界值

7、C2(9)=16.9190。nR2=13.906464<C2(9)=16.9190,所以接受原假設(shè),表明模型不存在異方差?! ≡贓VIEWS軟件里選擇滯后3期的Arch檢驗(yàn): ?。╪-p)R2=4.595747,由arch檢驗(yàn)知,在ɑ=0.05下,查C2分布表,得臨界值C2(3)=7.81473。(n-p)R2=4.595747<C2(3)=7.81473,所以接受原假設(shè),表明模型不存在異方差。  3.自相關(guān)DW檢驗(yàn)  給定樣本容量為n=22,解釋變量的數(shù)目為=3,在的顯著水平下,查DW統(tǒng)計(jì)表可知,=1.053,=1.664。模型中D

8、W=1.779497,所以模型不存在自相關(guān)?! ∥?、結(jié)論  本模型估計(jì)的最終結(jié)果為:  Y=2.98019+0.00289*X1(-12)+0.10451*X2(-12)+0.076*X3(-7)  21.473852.

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