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        賀州市CPI時間序列模型的建立及預測

        2016-08-06 09:16:34陳檢
        大陸橋視野·下 2016年6期

        陳檢

        【摘 要】本文選取了1985年至2015年的賀州市CPI數(shù)據(jù),利用Evies6.0軟件,建立時間序列模型,分析賀州市居民消費者價格指數(shù)隨時間變化的規(guī)律,并對其進行了短期預測,結果表明:未來兩年賀州市居民消費者價格指數(shù)仍然還會繼續(xù)上漲。

        【關鍵詞】賀州市;CPI;時間序列模型

        一、引言

        CPI是居民消費價格指數(shù)(consumer price index)的簡稱,是一個反映居民家庭一般所購買的消費價格水平變動情況的宏觀經(jīng)濟指標,通常作為觀察通貨膨脹水平的重要指標。如果CPI升幅過大,表明通貨膨脹已經(jīng)成為經(jīng)濟不穩(wěn)定因素。本文對賀州1987-2015年賀州市CPI時間序列進行分析并建立模型,再利用模型對2016、2017年的CPI進行預測,為相關部門制定政策提供依據(jù)。

        二、實證分析

        1、數(shù)據(jù)指標的選取

        下面對1987-2015年間賀州市CPI數(shù)據(jù)進行分析,(見表1)。數(shù)據(jù)來源于廣西調查年鑒。

        2、平穩(wěn)性檢驗

        對1987-2015年賀州市CPI時間序列進行單位根檢驗(ADF檢驗),結果如圖1所示,CPI的t統(tǒng)計值明顯小于各水平下的臨界值,因此該序列是平穩(wěn)的。

        3、模型識別及參數(shù)估計

        使用Eviews得到序列CPI的自相關圖和偏自相關圖如圖2所示。

        由圖2可知,當檢驗顯著性水平在0.05時,延遲9階下卡方統(tǒng)計量的p值為0.044小于0.05,說明賀州CPI時間序列是非白噪聲序列。

        4、模型的建立

        通過CPI的自相關圖和偏自相關圖,自相關函數(shù)在q=1和偏自相關函數(shù)在q=2后都很快趨于0,因此取p=1,q=2。綜合考慮,我們建立ARMA(1,1),AR (2)和MA(1)模型,再綜合比較3個模型的AIC和SC值以及擬合程度來擇優(yōu)選擇最佳模型進行分析和預測。

        比較上述3種模型的 AIC值和SC值,AR(2)的AIC和SC的值較小,可以認為模型AR(2)更好。

        對模型的參數(shù)進行估計。見圖3。

        5、模型檢驗

        選定AR(2)后診斷的目的是看所選的模型對數(shù)據(jù)擬合的是否夠好,對所選模型的一個簡單的檢驗,是看從該模型估計算出來的殘差是不是白噪聲,如果是,就可以接受這個擬合;如果不是則需進行修改,直到殘差是白噪聲為止。

        對所估計的AR(2)模型的殘差進行自相關檢驗,從圖4可看出,p值統(tǒng)計量均顯著大于0.05,可以認為這個擬合模型的殘差序列屬于白噪聲序列,所以該AR(2)模型顯著有效。

        6、模型預測

        我們使用AR(2)模型對賀州市未來兩年的居CPI進行預測,得到預測值如表3所示。

        三、結論

        居民消費價格指數(shù)(CPI)是宏觀經(jīng)濟分析和決策、價格總水平監(jiān)測和調控以及國民經(jīng)濟核算的重要指標。如果居民消費者價格指數(shù)升幅過大,表明通脹已經(jīng)成為經(jīng)濟不穩(wěn)定因素。因此,該指數(shù)過高的升幅往往不被市場歡迎。從上面的預測結果表明:未來兩年賀州市居民消費者價格指數(shù)仍處于遞增的趨勢。為更好地平抑該指數(shù),相關部門應該予以重視,做好物價調控。對重要的商品如糧油、肉類、液化汽等商品的價格走勢須密切監(jiān)控,及時發(fā)現(xiàn)物價變動的苗頭性問題,提早控制,增加居民收入,降低通貨膨脹,特別是物價上漲對低收入群體的生活影響較大,建議有關部門建立健全低收入生活保障與物價的聯(lián)動機制,保障低收入群體的基本生活。

        參考文獻:

        [1] 查文中.中國 CPI 指數(shù)的時間序列分析[J].中國集體經(jīng)濟,2009(27).

        [2] 張麗,?;莘?時間序列分析方法在居民消費價格指數(shù)預測中的應用[J].洛陽師范學院學報, 2008(2).

        [3] 陳宇秋,梁鑫,黃若倩.廣西居民消費價格指數(shù)的時間序列模型建立及其預測[J].統(tǒng)計與管理, 2016(3).

        [4]廣西調查年鑒2015[M].中國統(tǒng)計出版社,2015.

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