居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的時(shí)間序列模型分析,宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)論文

居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的時(shí)間序列模型分析,宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)論文一、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(gòu)買并用于消費(fèi)商品和服務(wù)項(xiàng)目?jī)r(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(lái)度量消費(fèi)者在購(gòu)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(guó)家來(lái)講至關(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(guò)價(jià)格機(jī)制來(lái)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)展特征及其將來(lái)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)展的合理水平是特別必要的。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)構(gòu)造和規(guī)律的統(tǒng)計(jì)方式方法，其基本思想是根據(jù)系統(tǒng)的觀測(cè)數(shù)據(jù)，建立能夠比擬精到準(zhǔn)確地反響時(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)的將來(lái)行為進(jìn)行預(yù)測(cè)。因而，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)量分析方式方法，它主要用于描繪敘述和探尋求索事物隨時(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(guò)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)間序列能夠用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～2020年11月我們國(guó)家居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)為樣本數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)來(lái)源于(中國(guó)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)序圖能夠看出: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;2004年至今，大幅度波動(dòng)震蕩?？梢?jiàn)，我們國(guó)家居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的時(shí)間序列非平穩(wěn)。由于序列的長(zhǎng)期趨勢(shì)掩蓋了序列的季節(jié)性，為了消除其長(zhǎng)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(jiàn)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，所以有理由以為取對(duì)數(shù)后的差分序列為平穩(wěn)的時(shí)間序列。2．模型的辨別與建立單位根檢驗(yàn)后，固然能夠初步斷定一階對(duì)數(shù)差分后的居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)序列基本平穩(wěn)，但對(duì)其詳細(xì)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(jiàn)表2。由表2可見(jiàn)，模型的擬合優(yōu)度為0．72，講明擬合效果比擬好;DW值接近2，表示清楚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(méi)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)好的模型除了知足參數(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。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(jiàn)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)。由此可以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(guò)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，進(jìn)而對(duì)現(xiàn)象作出趨勢(shì)預(yù)測(cè)。比擬預(yù)測(cè)值和實(shí)際值評(píng)價(jià)模型的精到準(zhǔn)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)方式方法，其基本思想是:某些時(shí)間序列是依靠于時(shí)間t的一組隨機(jī)變量，構(gòu)成該時(shí)序的單個(gè)序列值固然具有不確定性，但整個(gè)序列的變化卻有一定的規(guī)律性，能夠用相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型近似描繪敘述。通過(guò)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)間序列的構(gòu)造與特征，到達(dá)最小方差意義下的最優(yōu)預(yù)測(cè)。模型的擬合效果見(jiàn)圖2。由圖2可見(jiàn)，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。講明預(yù)測(cè)精度較高，并且該模型解釋現(xiàn)實(shí)的能力比擬強(qiáng)。表4列出該模型對(duì)2020年10月～2020年2月份間的預(yù)測(cè)值。三、結(jié)論和建議本文通過(guò)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)短期內(nèi)的變化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過(guò)預(yù)測(cè)結(jié)果看出，2020年12月份的CPI將有所回落。縱觀2020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月份到達(dá)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2020年1月CPI又回升到3．2%，分析其原因:一是2020年1月份年關(guān)將至，各種食品價(jià)格在經(jīng)過(guò)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(wèn)題，可能會(huì)造成貨幣政策效果不佳的情況;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(guò)2020年1月份的連續(xù)上漲后將有所下降，進(jìn)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)，提出下面幾點(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)下我們國(guó)家價(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)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)的快速反響機(jī)制，進(jìn)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)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(guò)兩條途徑抑制通貨膨脹:降低貨幣供給量的增長(zhǎng)率，壓抑總需求;提高利率，抑制投資需求，并刺激儲(chǔ)蓄增加，保證總需求與總供應(yīng)的平衡。近來(lái)，已放開(kāi)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)品施行供應(yīng)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(zhǎng)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給需要同時(shí)發(fā)揮看不見(jiàn)的手和看得見(jiàn)的手的作用。當(dāng)供應(yīng)緊張價(jià)格大漲時(shí)主要依靠市場(chǎng)調(diào)節(jié)，輔以適當(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)布置產(chǎn)銷計(jì)劃，防止盲目擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模。一旦出現(xiàn)供應(yīng)過(guò)剩價(jià)格大降，應(yīng)充分發(fā)揮作用，及時(shí)出手收購(gòu)增加儲(chǔ)備，以保持價(jià)格和供應(yīng)的穩(wěn)定，防止價(jià)格過(guò)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。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。以下為參考文獻(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，2020，(7)．［2］王燕．應(yīng)用時(shí)間序列分析［M］．北