中央民族大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院 孫曉丹
2020年世界經(jīng)濟遭遇了嚴峻的挑戰(zhàn),物價水平也出現(xiàn)了大幅下跌的情形。如今,經(jīng)濟活動在持續(xù)衰退之后重新走向擴張,大宗商品價格持續(xù)上漲,通貨膨脹現(xiàn)象再次浮現(xiàn),給全球經(jīng)濟的復(fù)蘇蒙上了一層陰影。通貨膨脹是指由于物價全面持續(xù)的上漲而造成一國貨幣的貶值,造成這一現(xiàn)象的直接原因通常是一國發(fā)行的實際貨幣量超過了其需要貨幣量。消費者物價指數(shù)(CPI)是衡量通貨膨脹情況的重要指標之一,如果一段時間內(nèi)CPI指數(shù)持續(xù)、全面地上漲,則表明發(fā)生了通貨膨脹。
國內(nèi)學(xué)術(shù)界對通貨膨脹的預(yù)測方面有著豐富的研究成果。陳偉、牛霖琳(2013)運用貝葉斯模型平均方法對樣本外通脹進行預(yù)測,并證明了貨幣量的增加會直接導(dǎo)致通脹增加。田新(2015)利用ARIMA(3,1,(1,2,3,7))對2014-2015年的CPI指數(shù)進行了預(yù)測,結(jié)論表明,我國通貨膨脹有較長的滯后期,其預(yù)測過程不受其他因素的干擾?;粜?、劉黎明(2017)選取1985-2015的通貨膨脹數(shù)據(jù),利用ARIMA(3,2,2)模型對我國“十三五”時期通貨膨脹的趨勢進行了預(yù)測,結(jié)果表明,我國通脹率將繼續(xù)保持平穩(wěn)增長的態(tài)勢。綜上,目前的論文主要通過各種預(yù)測模型對未來的通貨膨脹趨勢進行分析預(yù)測,部分模型中也存在著滯后項選擇不夠充分的問題。本文通過選取2000年1月-2021年1月共253個月份的CPI指數(shù),構(gòu)建ARIMA模型對2021年的CPI指數(shù)進行預(yù)測,以分析經(jīng)濟形勢好轉(zhuǎn)之后我國通貨膨脹的走勢。
消費者物價指數(shù)(CPI)是反映國內(nèi)通貨膨脹狀況的重要指標,與人民的生活水平有著密切的聯(lián)系,能夠直接反映出人們?nèi)粘I钯M用的變化,很多國家用該指標直接等同于通貨膨脹率,其計算公式為:
通過對CPI指數(shù)的分析和預(yù)測,可以較為準確地體現(xiàn)出我國國內(nèi)通貨膨脹的變化狀況及趨勢。本文選取ARIMA模型對CPI指數(shù)進行預(yù)測,ARIMA模型構(gòu)造較為簡單,并且它擅長短期預(yù)測,對短期CPI的預(yù)測可以得出較為精準的結(jié)果。但它要求所選取的數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的,本質(zhì)上只能捕捉線性關(guān)系,即在利用該模型對CPI進行預(yù)測時,需要首先檢驗CPI時間序列的平穩(wěn)性。
1.2.1 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗
ARIMA模型使用的前提必須要求時間序列是穩(wěn)定的,而本文所選取的CPI數(shù)據(jù)可能會由于突發(fā)事件的影響而急劇變化,進而導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不平穩(wěn)性,因此在利用ARIMA模型對CPI進行分析和預(yù)測之前,必須首先對CPI數(shù)據(jù)進行單位根檢驗。單位根是指單位根過程,如果序列中存在單位根過程就表明時間序列不平穩(wěn),該回歸分析中存在偽回歸。單位根檢驗包括ADF檢驗、PP檢驗、NP檢驗等多種方法,本文選取ADF檢驗。
利用Eviews軟件對所選取的2000年1月-2021年1月共253個原始數(shù)據(jù)進行ADF檢驗,T統(tǒng)計量小于5%顯著性水平的T統(tǒng)計量,且p值為0.0432(<0.5),因此可以判斷原始序列CPI在5%的顯著性水平下是平穩(wěn)的,可以利用ARIMA模型進行后續(xù)的實證分析。
1.2.2 擬合模型
根據(jù)上文ADF平穩(wěn)性檢驗,可以得出原始時間序列CPI是平穩(wěn)的,不需要進行差分,因此確定ARIMA(p,d,q)中的參數(shù)d=0。本文在此利用自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)圖示判別法確定P和q的數(shù)值,對CPI序列進行相關(guān)性分析。
從圖1可以看出,自相關(guān)圖示存在著明顯的拖尾特征,因此期數(shù)可以選擇0。偏自相關(guān)圖示在第一期之后迅速下降,但考慮到后面仍有部分偏自相關(guān)系數(shù)顯著,期數(shù)可以選擇1,3,13。綜上所述,本文選擇ARIMA(1,0,0),ARIMA(3,0,0),ARIMA((1,3),0,0),ARIMA((1,13),0,0),ARIMA(13,0,0)這五個參數(shù)模型進行估計和檢驗,以確定最優(yōu)的ARIMA模型。
1.2.3 模型選擇
本文通過ACI準則、SC準則以及HQC準則對ARIMA模型的五種不同組合進行比較,以判斷模型是否合理,并得出最優(yōu)的ARIMA模型。根據(jù)經(jīng)驗法則,AIC、SC以及HQC的值越小,則說明模型的擬合效果越好,預(yù)測結(jié)果也更加準確。Eviews結(jié)果顯示,ARIMA(13,0,0)這個模型的信息準則最優(yōu),AIC、SC以及HQC的值比其他四個模型都小,該模型預(yù)測我國通貨膨脹狀況較為合適。
1.2.4 模型求解
利用Eviews計量軟件,可以計算出模型的參數(shù)值如表1所示,盡管其部分參數(shù)不顯著,但許多學(xué)者認為只要模型能夠作出精確的預(yù)測,那么其是否包含不顯著的參數(shù)并不重要。其中,調(diào)整的R2值為0.9385,表明模型有著較高的擬合水平。DW檢驗值也接近2,表明模型的殘差序列不存在自相關(guān)。因此可以求得本文構(gòu)建的我國CPI指數(shù)的預(yù)測模型ARIMA(13,0,0),系數(shù)如表1所示。
表1 ARIMA(13,0,0)系數(shù)
此外,模型的擬合值和實際值也十分接近,并且完整地反映了其變動趨勢,因此模型有著較好的擬合效果。可以看出,我國CPI指數(shù)在近20年來波動較大,2000年之后CPI指數(shù)總體呈現(xiàn)出上漲狀態(tài)。2008年金融危機的發(fā)生,導(dǎo)致了我國CPI指數(shù)的大幅下降。金融危機之后,CPI指數(shù)又開始逐漸回升并平穩(wěn),直至2020年由于公共衛(wèi)生緊急事件導(dǎo)致CPI指數(shù)再次大幅度下滑。如圖2所示。
圖2 模型預(yù)測值、真實值和殘差序列圖
ARIMA模型在短期預(yù)測方面通常有著很好的效果,因此被運用得十分廣泛。本文根據(jù)所選取的2000年1月至2021年1月這253個月份的數(shù)據(jù),利用ARIMA(13,0,0)模型對2021年每月的CPI數(shù)據(jù)進行預(yù)測,從而得知2021全年的通貨膨脹情況,如圖3所示。
圖3 ARIMA(13,0,0)模型預(yù)測結(jié)果
可以看出,2021年的CPI指數(shù)將處于持續(xù)上漲的狀態(tài)。這符合現(xiàn)實的經(jīng)濟情況,上一年度由于全球經(jīng)濟形勢的惡化,導(dǎo)致CPI指數(shù)迅速下降,但如今在經(jīng)濟逐漸好轉(zhuǎn)之后,CPI指數(shù)勢必會重新上漲,恢復(fù)到之前的水平。
本文通過選取近20年CPI指數(shù)的月度數(shù)據(jù),利用ARIMA(13,0,0)模型對CPI指數(shù)的變動情況進行建模,并對2021年CPI指數(shù)的變化情況進行預(yù)測,可以得到以下結(jié)論:首先,CPI指數(shù)具有較長的滯后階項,當月的CPI指數(shù)受到之前13個月CPI指數(shù)的影響,表明我國的通貨膨脹具有較長的滯后期。其次,在經(jīng)濟活動由持續(xù)衰退轉(zhuǎn)向持續(xù)擴張之后,CPI指數(shù)也會逐漸回升,表明我國國內(nèi)經(jīng)濟將出現(xiàn)通貨膨脹現(xiàn)象。但從總體來說,通貨膨脹將會處于穩(wěn)定的水平,這有利于貨幣購買力的穩(wěn)定,擴大國內(nèi)消費水平,促進經(jīng)濟的復(fù)蘇和發(fā)展。
基于上述結(jié)論,中央銀行在制定貨幣政策時,要考慮到通貨膨脹有較長的滯后期,貨幣政策的調(diào)節(jié)也具有滯后性。多數(shù)通脹現(xiàn)象的發(fā)生是由于央行不穩(wěn)定的貨幣供給和全社會固定資產(chǎn)投資結(jié)構(gòu)失衡所引發(fā),因此在制定通脹目標時要考慮充分,在穩(wěn)定信貸制度的同時,結(jié)合現(xiàn)階段經(jīng)濟發(fā)展特點,合理控制貨幣發(fā)行量,把通脹水平置于合理的區(qū)間范圍內(nèi),減少通貨膨脹對經(jīng)濟造成的危害。