居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的時(shí)間序列模型分析

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1、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的時(shí)間序列模型分析   一、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)   居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI),作為一種常用的總體價(jià)格水平指標(biāo),是反映居民購買并用于消費(fèi)商品和服務(wù)項(xiàng)目價(jià)格水平的變化趨勢(shì)和變動(dòng)幅度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo),用來度量消費(fèi)者在購買商品和勞務(wù)時(shí)的花費(fèi)。價(jià)格穩(wěn)定對(duì)于一個(gè)國家來說至關(guān)重要,一個(gè)穩(wěn)健運(yùn)行的市場(chǎng)系統(tǒng)要求價(jià)格能夠準(zhǔn)確、迅速地傳遞稀缺資源的信息,并且通過價(jià)格機(jī)制來調(diào)節(jié)資源配置。   居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)還是衡量通貨膨脹的重要指標(biāo)。研究居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的發(fā)展特征及其未來發(fā)展趨勢(shì),使價(jià)格水平穩(wěn)定在有利于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的合理水平是十分必要的。

2、  時(shí)間序列分析就是一種根據(jù)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)揭示系統(tǒng)動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)和規(guī)律的統(tǒng)計(jì)方法,其基本思想是根據(jù)系統(tǒng)的觀測(cè)數(shù)據(jù),建立能夠比較精確地反應(yīng)時(shí)間序列中所包含的動(dòng)態(tài)依存關(guān)系的數(shù)學(xué)模型,并借此對(duì)系統(tǒng)的未來行為進(jìn)行預(yù)測(cè)。因此,由時(shí)間序列模型分析居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的發(fā)展變化趨勢(shì),并對(duì)短期內(nèi)的居民消費(fèi)價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)具有重要的意義。   二、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的時(shí)間序列模型分析   時(shí)間序列分析是一種應(yīng)用廣泛的數(shù)量分析方法,它主要用于描述和探索事物隨時(shí)間變化的數(shù)量規(guī)律性。時(shí)間序列分析模型主要有ARMA模型和ARIMA模型。ARMA模型只能用于平穩(wěn)時(shí)間序列的分析。然而,在實(shí)際的經(jīng)濟(jì)和生活中絕大部分的時(shí)間序

3、列是非平穩(wěn)的,但對(duì)這些非平穩(wěn)的時(shí)間序列經(jīng)過差分后就會(huì)顯示出平穩(wěn)時(shí)間序列的性質(zhì),這時(shí)稱非平穩(wěn)時(shí)間序列為差分平穩(wěn)時(shí)間序列。對(duì)差分平穩(wěn)時(shí)間序列可以用ARIMA模型擬合。   1.?dāng)?shù)據(jù)的收集及平穩(wěn)性檢驗(yàn)   選取1996年1月~2013年11月我國居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)為樣本數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》及東方財(cái)富網(wǎng)),運(yùn)用EViews軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。   研究時(shí)間序列之前,首先要對(duì)其平穩(wěn)性和隨機(jī)性進(jìn)行檢驗(yàn),目的是對(duì)平穩(wěn)且非隨機(jī)序列進(jìn)行研究。由圖1時(shí)序圖可以看出:1996~1998年居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)大幅下降;在1998~2003年間,居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)小幅度上下震蕩;

4、2004年至今,大幅度波動(dòng)震蕩。可見,我國居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的時(shí)間序列非平穩(wěn)。      由于序列的長期趨勢(shì)掩蓋了序列的季節(jié)性,為了消除其長期趨勢(shì)并減少序列的波動(dòng)性,對(duì)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)做一階自然對(duì)數(shù)差分,運(yùn)用EViews軟件做一階自然對(duì)數(shù)后的差分序列的單位根檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果見表1。      由單位根檢驗(yàn)表可知,t統(tǒng)計(jì)量的絕對(duì)值大于檢驗(yàn)水平1%、5%、10%各自的臨界值,同時(shí)P值幾乎為零,所以有理由認(rèn)為取對(duì)數(shù)后的差分序列為平穩(wěn)的時(shí)間序列。   2.模型的識(shí)別與建立   單位根檢驗(yàn)后,雖然可以初步判定一階對(duì)數(shù)差分后的居民消費(fèi)價(jià)格

5、指數(shù)序列基本平穩(wěn),但對(duì)其具體形式不能完全確定,需要進(jìn)一步對(duì)其自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖進(jìn)行分析研究。運(yùn)用EViews做居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)一階自然對(duì)數(shù)差分后的自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖,建立ARIMA(1,1,0)×(1,1,1)12模型。模型指標(biāo)見表2。      由表2可見,模型的擬合優(yōu)度為0.72,說明擬合效果比較好;DW值接近2,表明該模型擬合后的殘差序列不存在自相關(guān)關(guān)系;AIC、SC指標(biāo)小,沒有公共因子,有直觀意義和經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)。   3.模型的檢驗(yàn)   一個(gè)好的模型除了滿足參數(shù)的簡(jiǎn)約性及擬合優(yōu)度指標(biāo)的優(yōu)良性外,還必須保證模型的殘差為白噪聲

6、。我們運(yùn)用殘差自相關(guān)的LM檢驗(yàn),提出該檢驗(yàn)的原假設(shè):殘差序列不存在自相關(guān)。其檢驗(yàn)結(jié)果見表3。      由表3得出,LM檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量相應(yīng)的概率值為0.4741,大于顯著水平0.05,所以不能拒絕原假設(shè)。由此可認(rèn)為模型的回歸殘差序列為白噪聲序列。   4.模型的預(yù)測(cè)   時(shí)間序列預(yù)測(cè)是通過時(shí)間序列的歷史數(shù)據(jù)揭示現(xiàn)象隨時(shí)間變化的規(guī)律,從而對(duì)現(xiàn)象作出趨勢(shì)預(yù)測(cè)。   比較預(yù)測(cè)值和實(shí)際值評(píng)價(jià)模型的精確程度,一般采用線性最小方差預(yù)測(cè)法即B-J法進(jìn)行預(yù)測(cè)。此法是一種精度較高的時(shí)序短期預(yù)測(cè)方法,其基本思想是:某些時(shí)間序列是依賴于時(shí)間t的一組隨機(jī)變量,構(gòu)

7、成該時(shí)序的單個(gè)序列值雖然具有不確定性,但整個(gè)序列的變化卻有一定的規(guī)律性,可以用相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型近似描述。通過對(duì)該數(shù)學(xué)模型的分析研究,能夠更本質(zhì)地認(rèn)識(shí)時(shí)間序列的結(jié)構(gòu)與特征,達(dá)到最小方差意義下的最優(yōu)預(yù)測(cè)。模型的擬合效果見圖2。      由圖2可見,該模型較好地?cái)M合了居民消費(fèi)指標(biāo)序列,回歸方程的殘差序列基本上也是一個(gè)零均值的平穩(wěn)序列。說明預(yù)測(cè)精度較高,并且該模型解釋現(xiàn)實(shí)的能力比較強(qiáng)。表4列出該模型對(duì)2013年10月~2014年2月份間的預(yù)測(cè)值。      三、結(jié)論和建議   本文通過對(duì)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行時(shí)間序列分析,建立相應(yīng)的模型,并對(duì)短

8、期內(nèi)的變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過預(yù)測(cè)結(jié)果看出,2013年12月份的CPI將有所回落??v觀2013年CPI指標(biāo),物價(jià)水平保持溫和上漲態(tài)勢(shì),物價(jià)漲幅基本控制在3.5%以內(nèi),全年在2月份和10月份達(dá)到最高漲幅,均為3.2%。進(jìn)入四季度,CPI同比漲幅逐步回落,受食品價(jià)格環(huán)比漲勢(shì)放緩以及房地產(chǎn)調(diào)控影響,12月份CPI應(yīng)該會(huì)有所回落。   而在2014年1月CPI又回升到3.2%,分析其原因:一是2014年1月份年關(guān)將至,各種食品價(jià)格在經(jīng)過之前回落后會(huì)有所上升,而食品價(jià)格上升始終是推動(dòng)CPI上漲的主要?jiǎng)恿驮?二是由于貨幣政策的傳導(dǎo)機(jī)制以及貨幣政策效果存在時(shí)滯問題,可能會(huì)造成貨幣政策效果不佳的

9、情況;三是糧價(jià)、油價(jià)、資源價(jià)格上漲的成本推動(dòng)及氣候等其他不確定自然因素的影響,也是推動(dòng)價(jià)格上漲的重要因素。物價(jià)在經(jīng)過2014年1月份的連續(xù)上漲后將有所下降,從而使得CPI回落到3%以內(nèi)?;诒疚膶?duì)居民消費(fèi)價(jià)格水平的預(yù)測(cè),提出以下幾點(diǎn)建議:   1.價(jià)格調(diào)控和價(jià)格管制相結(jié)合,以維持物價(jià)水平穩(wěn)定。當(dāng)前我國價(jià)格信息市場(chǎng)還不規(guī)范,存在價(jià)格信號(hào)失真的情況。各級(jí)政府應(yīng)加強(qiáng)物價(jià)的監(jiān)測(cè)和監(jiān)管,加大價(jià)格信息的發(fā)布力度,健全價(jià)格異常波動(dòng)的快速反應(yīng)機(jī)制,從而減少公眾對(duì)價(jià)格的盲從和不合理的預(yù)期,促進(jìn)合法、公平、有序的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。   2.貨幣政策適度從緊,綜合運(yùn)用央行票據(jù)、存款準(zhǔn)備金率等各種流動(dòng)

10、性管理工具組合,調(diào)節(jié)銀行體系流動(dòng)性,引導(dǎo)市場(chǎng)利率平穩(wěn)運(yùn)行。貨幣政策主要通過兩條途徑抑制通貨膨脹:降低貨幣供應(yīng)量的增長率,壓抑總需求;提高利率,抑制投資需求,并刺激儲(chǔ)蓄增加,保證總需求與總供給的均衡。近來,政府已放開對(duì)貸款利率的管制,正逐步推進(jìn)利率市場(chǎng)化改革進(jìn)程。   3.對(duì)農(nóng)產(chǎn)品實(shí)施供給管理,運(yùn)用價(jià)格手段促進(jìn)農(nóng)民增收。糧食等商品生產(chǎn)成本上漲將成為影響CPI上漲的長期趨勢(shì),利用價(jià)格手段促進(jìn)農(nóng)民增收具有合理性;豬肉等肉禽制品價(jià)格和蔬菜價(jià)格波動(dòng)是短期內(nèi)影響CPI的主要指標(biāo)。對(duì)豬肉和蔬菜等重要商品供應(yīng)需要同時(shí)發(fā)揮"看不見的手";和"看得見的手";的作用。當(dāng)供給緊張價(jià)格大漲時(shí)主要依靠市場(chǎng)調(diào)節(jié)

11、,輔以政府適當(dāng)拋售儲(chǔ)備以平抑市場(chǎng)價(jià)格;同時(shí),鼓勵(lì)提高農(nóng)民產(chǎn)銷組織化程度,協(xié)調(diào)安排產(chǎn)銷計(jì)劃,防止盲目擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模。一旦出現(xiàn)供給過剩價(jià)格大降,應(yīng)充分發(fā)揮政府作用,及時(shí)出手收購增加儲(chǔ)備,以保持價(jià)格和供給的穩(wěn)定,防止價(jià)格過度震蕩和生產(chǎn)的大起大落。   4.運(yùn)用價(jià)格手段促進(jìn)收入分配體制改革。在提高對(duì)食品價(jià)格上漲容忍度的同時(shí),也要高度關(guān)注低收入群體和生活困難群體。政府應(yīng)采取財(cái)政補(bǔ)貼、階梯價(jià)格等多種方式,切實(shí)減輕價(jià)格上漲對(duì)低收入群體生活水平的影響;完善低收入群體的社會(huì)保障和救助標(biāo)準(zhǔn)。在積極進(jìn)行收入分配制度改革的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)保障其基本消費(fèi)需求。   參考文獻(xiàn):   [1]曹曉俞.居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的時(shí)間序列模型分析[J].華北金融,2012,(7).   [2]王燕.應(yīng)用時(shí)間序列分析[M].北京:中國人民大學(xué)出版社,2005.   [3]易丹輝.?dāng)?shù)據(jù)分析與EViews應(yīng)用[M].北京:中國統(tǒng)計(jì)出版社,2002.  ?。?]龐娟,郭殿生.凱恩斯貨幣與通貨膨脹理論的演進(jìn)與啟示[J].稅務(wù)與經(jīng)濟(jì),2012,(5).   [5]張群群,王振霞.2013年中國物價(jià)形勢(shì)與應(yīng)對(duì)策略[J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究,2013,(1).

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