居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)論文居民消費(fèi)論文

《居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)論文居民消費(fèi)論文》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。

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(guó)廣義貨幣供應(yīng)量M2，金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款和采購(gòu)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(gòu)經(jīng)理人指數(shù)；分布滯后模型　　一、問(wèn)題的提出　　自2007年次貸危機(jī)之后，中國(guó)經(jīng)濟(jì)陷入了一定的蕭條，為了早日走出困境，中國(guó)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(zhǎng)，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?！　《?、模型設(shè)定　　居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（ConsumerPriceIndex，簡(jiǎn)稱CPI）是反映一定時(shí)期內(nèi)城鄉(xiāng)居民所購(gòu)買的生活消費(fèi)品價(jià)格和服務(wù)項(xiàng)目?jī)r(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(shuō)過(guò)：通貨膨脹無(wú)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(zhǎng)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。　　采購(gòu)經(jīng)理人指數(shù)（PurchaseManagementIndex，PMI）是快速及時(shí)反映市場(chǎng)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?！　∪?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(gòu)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(lái)源：中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)）　　一般來(lái)講，貨幣供應(yīng)量對(duì)CPI的影響是個(gè)滯后的過(guò)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(guò)12個(gè)月（即一年）后明顯地顯現(xiàn)出來(lái)。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(guó)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?！　?.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)?！　∥濉⒔Y(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.