我国消费价格指数的走势预测及影响因素分析

作者：侯甜甜; 杨淑宁

来源：统计理论与实践, 2020, (04): 34-41.

• 居民消费价格指数
• 主成分
• ARIMA模型
• 多元线性回归

消费者价格指数(CPI)是一个重要的经济统计指标,反映居民消费的商品和服务价格在一定时间内的变化,反映整个国家和地区的宏观经济运行状态。本文利用R软件对2001—2017年我国CPI的月度数据进行处理分析,通过建立ARIMA模型对CPI的未来走势进行预测,将预测值与真实值比较求得平均误差为0.33%。接着,利用SPSS软件建立因变量居民消费价格指数与货币供应量、外汇储备等八个经济指标的多元线性回归模型来找到对其有较强影响的宏观经济变量,由于变量间存在较强的相关性,因此还运用主成分分析法来消除多重共线性,然后再对主成分进行回归得出模型的表达式,还原为原始变量后,只有三个指标对CPI有显著影响,按对因变量的影响程度排序为:外汇储备> PPI>GDP。

• 单位
  平顶山学院