中国消费者信心指数(2006-2014)
我国城市居民消费价格指数时间序列分析
辽宁工业大学时间序列分析课程设计题目：中国城市居民消费价格指数的分析与预测院（系）：经济学院专业班级：统计学 091学号： 090707016学生姓名：胡迪指导教师：姜健教师职称：教授起止时间： 2011.12.19—12.23课程设计任务院（系）：经济学院教研室：统计教研室学号090707016 学生姓名胡迪专业班级统计学091班课程设计（论文）题目中国城市居民消费价格指数的分析与预测课程设计（论文）任务1、画出时间序列的时序图，根据所画的时序图粗略判别序列是否平稳；2、根据序列的自相关图判别序列是否平稳；3、利用单位根检验方法，判别序列的平稳性；4、模型识别。
根据自相关系数和偏自相关系数的性质和特点，判别模型属于哪种类型；5、参数估计。
根据选定的模型类别进行模型的参数估计；6、进行相应的检验。
包括模型的稳定性、可逆性的判定；参数的显著性检验；残差的白噪声检验等；7、模型优化。
对所建立的多个模型，根据AIC准则等进行优化选择；9、预测。
应用所建立的模型，进行未来5期的预测；10、模型的评价。
应用相关的评价准则，对所选择的模型进行评价。
11、撰写设计报告。
报告一律要求用Word文档纂写，3000字左右，内容及要求见指导书。
摘要时间序列就是按照时间的顺序记录的一列有序数据。
对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势。
时间序列分析在日常生活中随处可见，有着非常广泛的应用领域。
本文用时间序列分析方法，对城市居民消费价格指数序列进行了拟合。
通过对1960年至2005年期间中国城市居民消费价格指数进行观察分析，建立合适的ARMA模型，对未来五年的城市居民消费价格指数进行预测。
然后对预测值和真实值进行比较，得出结论，所建立的模型有较好的拟合效果，从而提供了一个经济预测和结构分析的有效方法。
关键词：时间序列城市居民消费价格指数平稳性白噪声单位根目录1引言 (1)2模型的判别 (2)2.1原始序列分析 (2)2.2模型判别 (4)3中国城市居民消费价格指数模型的建立 (5)3.1有常数项的AR(1)模型 (5)3.2有常数项的ARMA(1,2)模型 (7)3.3没有常数项的ARMA(1,2)模型 (9)4模型优化 (11)4.1模型选择 (11)5中国城市居民消费价格指数模型的预测 (12)6模型评价与分析 (14)6.1中国城市居民消费价格指数模型评价 (14)6.2中国城市居民消费价格指数分析 (15)参考文献 (15)1引言城市居民消费价格指数(Urban Consumer Price Index)，是反映城市居民家庭所购买的生活消费品价格和服务项目价格变动趋势和程度的相对数。
《室外排水设计规范》GB50014-2006(2014年版)局部修订的条文及条文说明
的规定取值 ，并应符合下列规定 ：
国雨水管渠 的设计重现期 ，并与发达国家标准基本一致。
１人 口密集 、内涝 易发且经济 条件较 好的城镇 ，宜采用
本次修 订 中表 ３ｌ２．４的城 镇类 型根据 ２０１４年 １１月 ２０
规 定 的上 限 ：
日国务 院下发 的 《国务 院关于 调整城 市规模 划分 标准 的通
环境 ，提高人民健康水平和保 障安全 的要求，制订本规范。 较 大，城镇雨 水管渠设 计重现 期一般 采用 ５年 ～１０年。 美
国各 州还将 排水 干管系 统的设计 重现期 规定 为 １Ｏ０年 ，排
３设计流 量和设计水质
水 系统 的其他设施分别具有不 同的设计重现期。 日本也将 设 计重现期不断提高 ，《日本下水道设计指南 》（２００９年版 ）
３ｌ２雨 水 量
中规定 ，排水系统设计 重现 期在 １０年 内应提高到 １０年 ～１５
３．２．４雨水管渠设计重现期 ，应根据汇水地 区性质 、城镇类 型、 年。所 以本次修订提 出按照地区性质和城镇类型 ，并结合 地
地形特 点和气候 特征等 因素 ，经技术经 济比较后按 表 ３．２ ４ 形特点和气候特征等 因素 ，经技术经济比较后 ，适当提 高我
２０１６年第７期 ·工程建设标准化 ３７
１ 总 则
１．０．１为使我国的排水 工程设计 贯彻科技发展观 ，符合国家的
表 ３为我 国 目前 雨水 管渠设 计重现 期与 发达 国家和地
法律法规，推进渔绽 直建遮 达到防治水污染，改善和保护 区的对 比情况。美国 、日本等国在城镇 内涝防治设施 上投入
２～５ ２～３ ５～１Ｏ ２～３ ２～３ ３～５
２Ｏ～３Ｏ １０～２Ｏ
异质信念_投资者情绪与定向增发折价
101
徐枫
王洪川①
摘要： 投资者特征是定向增发折价的重要影响因素 。 本文以 2007 —2011 年沪深两市 从异质信念和投资者情绪两个维度 ， 考察投资者特征对定向增发 定向增发企业为研究对象， 折价的影响。研究结果表明， 异质信念越大， 投资者情绪越高涨， 企业定向增发折价越高。 同时， 我们还发现， 异质信念和投资者情绪在对定向增发折价的影响上具有显著的替代效 应。本文研究结论不仅丰富了企业融资相关理论， 对于现实中的企业决策也具有较强启示 意义。 关键词： 异质信念； 投资者情绪； 定向增发折价
① 《上市公司非公开发行股票实施细则 》 明确定价基准日有三个时点 ：
董事会决议公告日、 股东大会决议公
告日和发行期首日。
2012 年第 11 期
103
以选择这两个维度切入， 主要是基于如下两点考虑： 首先， 将异质信念和投资者情绪两者相 可以比较全面地涵盖投资者特征。 现有文献在研究投资者特征与企业融资行为关系 结合， 更多地是单独从投资者异质信念视角出发 ， 或从投资者情绪视角出发 （ 卢闯和李志华， 时， 2011 ） ， 而极少将两者结合起来探讨①。 应该讲， 无论从异质信念还是投资者情绪单独展开 研究都会顾此失彼， 难以准确衡量投资者特征对企业行为的影响 ， 同时也无法揭示两者在影 响定向增发折价时究竟存在何种关系。 其次， 选择这两个维度进行研究也具备了客观现实 但是经过学术界的长期艰辛探索， 异质信念 条件。尽管这两个指标的准确度量仍有待完善 ， 和投资者情绪测度指标也开始被一些公开文献所接受 ， 为该项研究奠定了重要的实证基础。 同时， 随着中国资本市场制度的逐渐完善 ， 长期困扰学者研究工作的样本数据获取障碍已经 消除。 本文以 2007 —2011 年沪深两市定向增发事件为研究对象， 从异质信念和投资者情绪两 个维度， 考察投资者特征对定向增发折价的影响。 实证检验结果表明， 异质信念越大， 投资 企业定向增发折价越高； 进一步研究还发现， 异质信念和投资者情绪在对定 者情绪越高涨， 向增发折价的影响上具有显著的替代关系 。 本文主要贡献在于： 一方面， 以中国上市企业为样本， 从异质信念和投资者情绪两个方 面， 实证检验投资者特征对定向增发折价的影响， 为本领域理论研究提供了实证支持； 另一 — —作为方差特征的异质信念和作为均值特 方面， 考察了投资者群体特征的两个重要内容— 征的投资者情绪， 而研究其在影响定向增发折价上可能存在的关系 ， 则丰富了该领域的研究 文献。
中国经济-我国消费市场形势和主要特点分析-论文
近几年，我国投资与出口出现了快速增长，随之而来的是我国消费市场也呈现出明显回升。
这种趋势说明，虽然消费需求不如投资和出口那样活跃、能够立即见效，但它的增长却会对经济产生惯性，并成为推动和促进国民经济持续发展的重要保证和动力。
我国经济虽然经过了连续几年的快速增长，但消费对经济增长的拉动作用还未充分显示出来，对经济增长的潜力也还需要作进一步研究。
本文根据我国消费市场发生的重大变化和影响，分析其发展趋势、特点和问题，以及须采取的措施和建议。
一、2006年国内消费市场运行情况主要特点1、消费需求实现了较快增长2006年居民收入实现了较快增长，对2007年的消费增长产生一定的积极作用，直接效应比较明显。
近期农产品的价格上涨有利于农民增加收入，公务员和事业单位职工工资增加促进了消费增长。
目前股票市场保持较好的发展势头，股票价格上涨的财富效应促进了消费增长。
随着扩大国内消费政策的落实，公共财政制度、收人分配制度和社会保障制度将逐步完善，并进一步向社会各公众阶层倾斜。
综合这些因素，2007年消费仍将保持较快增长。
2、市场销售继续保持较快增幅，全年社会消费品零售总额超过7.6万亿元2006年，社会消费品零售总额62089.1亿元，比2005年同期增长13.6%。
主要特点：(1)销售增幅呈不断加快趋势。
2006年1—12月各月社会消费品零售总额分别为：6641.6亿元、6001.9亿元、5796.7亿元、5774.6亿元、6175.6亿元、6057.8亿元、6012.2亿元、6077.4亿元、6554亿元和6997.7亿元，比2005年同期增长分别为15.5%、9.4%、13.5%、13.6%、14.2%、13.9%、13.7%、13.8%、13.9%和14.3%，各月累计增幅分别为：15.5%、12.5%、12.8%、13%、13.2%、13.3%、13.4%、13.5%、13.5%和13.6%。
(2)分地域看，城市消费品零售额41967.7亿元，同比增长14.2%，县城零售额6828.4亿元，增长13.1%，县以下零售额13293亿元，增长12%。
中国历年货币供应量(M0_M1_M2)2000-2014
18306.36 18250.67 18439.56 19745.99 22287.43 19893.44 19297.43 19878.40 19048.43 19017.58 19409.10 19517.94 20524.17 20078.25 20209.25 21468.30 24015.41 22667.97 21238.95 21666.56 20811.59 20848.76 21171.20 21351.56 22272.92 21892.98 22409.39 24031.67 29310.37 24482.02 23472.03 24155.73 23465.31 23469.08 23752.59 24185.36 25687.38 24964.17 25527.26 27072.62 27949.13 30627.93 27387.95 27813.89 26727.97 26881.10 27326.26
140993.31 142591.57 144649.33 148009.82 152560.08 154870.16 150177.88 150867.47 151694.91 153344.75 154820.15 154992.44 156889.92 155748.97 157194.36 157826.61 166217.13 165214.97 166149.60 176541.13 178213.57 182025.58 193138.15 195889.26 200394.83 201708.14 207545.74 212493.20 220001.51 229588.98 224286.95 229397.93 233909.76 236497.88 240580.00 240664.07 244340.64 243821.90 253300.00 259420.30 266621.30 266255.60 266767.00 269289.70 274662.60 270545.65 273393.77
2024中国消费者调查报告(优秀5篇)
2024中国消费者调查报告（优秀5篇）中国消费者调查报告篇1调查时间;20xx年调查地点：中国调查内容：中国消费者一季度消费意愿调查对象：中国消费者尼尔森xx日发布了20xx年一季度中国消费者信心指数。
报告显示，一季度中国消费者的消费意愿回升至39点，为9个季度以来的最高水平。
调查报告显示，%的中国消费者表示，未来三个月计划增加在食品饮料类快速消费品上的支出;近15%的消费者表示，将增加非食品饮料类快速消费品上的支出。
其中，近五成(45%)的一线城市消费者计划增加在食品饮料类快速消费品上的支出;近四成的消费者将增加在非食品类快速消费品上的支出。
调查报告同时显示，一季度中国消费者信心指数为108点，与XX年四季度持平，超过全球平均水平15点(全球消费者信心指数为93点)。
尼尔森消费者信心指数以高于或低于100作为标准，其中，高于100表示乐观，低于100则表示相对悲观。
尼尔森大中华区总裁严旋分析说，与前一季度相比，中国消费者的就业前景、个人经济状况和消费意愿均保持稳定，这表明消费者对中国整体经济持有乐观和积极的态度。
国家发改委经济研究所副所长宋立则在当日出席“尼尔森中国消费者360”时表示，当前中国经济增速下行仅是短期低迷，而非趋势性变化，未来XX年中国经济仍会较快速增长，消费也会出现乐观的增长。
城镇化将会是避免中国经济出现“硬着陆”的重要因素，且与以往产业发展推动的劳动力为主的城镇化模式不同，未来将会是以消费升级推动的非劳动人口城镇化。
宋立在演讲中还表示，过去XX年中国的顺差率、消费率、投资率等数据都显示，中国经济对于外贸的依存度并不高，且通过对不同区域、不同类型国家的相关数据比较也支撑了上述判断。
“中国经济主要靠内需拉动，从来如此。
”宋立说，但这个内需中消费和投资占据了约92%，与其他区域和国家相比，过去XX 年数据显示中国消费率偏低、但投资率明显过高。
而对于如何扩大消费，宋立认为，可以从城市、城镇、农村各个方面着手，城镇化将成为中国经济得以避免“硬着陆”的重要因素。
计量经济学 第三版 李子奈 书中表格数据
计量经济学（第3版）例题和习题数据表表2.1.1 某社区家庭每月收入与消费支出统计表表2.3.1 参数估计的计算表表2.6.1 中国各地区城镇居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出（元）资料来源：《中国统计年鉴》（2007）。
表2.6.3 中国居民总量消费支出与收入资料单位：亿元年份GDP CONS CPI TAX GDPC X Y 19783605.6 1759.1 46.21519.28 7802.5 6678.83806.7 19794092.6 2011.5 47.07537.828694.2 7551.64273.2 19804592.9 2331.2 50.62571.70 9073.7 7944.24605.5 19815008.8 2627.9 51.90629.899651.8 8438.05063.9 19825590.0 2902.9 52.95700.02 10557.3 9235.25482.4 19836216.2 3231.1 54.00775.5911510.8 10074.65983.2 19847362.7 3742.0 55.47947.35 13272.8 11565.06745.7 19859076.7 4687.4 60.652040.79 14966.8 11601.77729.2 198610508.5 5302.1 64.572090.37 16273.7 13036.58210.9 198712277.4 6126.1 69.302140.36 17716.3 14627.78840.0 198815388.6 7868.1 82.302390.47 18698.7 15794.09560.5 198917311.3 8812.6 97.002727.40 17847.4 15035.59085.5 199019347.8 9450.9 100.002821.86 19347.8 16525.99450.9 199122577.4 10730.6 103.422990.17 21830.9 18939.610375.8 199227565.2 13000.1 110.033296.91 25053.0 22056.511815.3 199336938.1 16412.1 126.204255.30 29269.1 25897.313004.7 199450217.4 21844.2 156.655126.88 32056.2 28783.413944.2 199563216.9 28369.7 183.416038.04 34467.5 31175.415467.9 199674163.6 33955.9 198.666909.82 37331.9 33853.717092.5 199781658.5 36921.5 204.218234.04 39988.5 35956.218080.6 199886531.6 39229.3 202.599262.80 42713.1 38140.919364.1 199991125.0 41920.4 199.7210682.58 45625.8 40277.020989.3 200098749.0 45854.6 200.5512581.51 49238.0 42964.622863.9 2001108972.4 49213.2 201.9415301.38 53962.5 46385.424370.1 2002120350.3 52571.3 200.3217636.45 60078.0 51274.026243.2 2003136398.8 56834.4 202.7320017.31 67282.2 57408.128035.0 2004160280.4 63833.5 210.6324165.68 76096.3 64623.130306.2 2005188692.1 71217.5 214.4228778.54 88002.1 74580.433214.4 2006221170.5 80120.5 217.6534809.72 101616.3 85623.136811.2资料来源：根据《中国统计年鉴》（2001，2007）整理。
中国历年居民消费价格指数(CPI)最新数据_更新至2015年3月
全国同比增减2015年3月2015年2月101.4 1.42015年1月100.80.82014年12月101.5 1.52014年11月101.4 1.42014年10月101.6 1.62014年9月101.6 1.62014年8月10222014年7月102.3 2.32014年6月102.3 2.32014年5月102.5 2.52014年4月101.8 1.82014年3月102.4 2.42014年2月10222014年1月102.5 2.52013年12月102.5 2.52013年11月10332013年10月103.2 3.22013年9月103.1 3.12013年8月102.6 2.62013年7月102.7 2.72013年6月102.7 2.72013年5月102.1 2.12013年4月102.4 2.42013年3月102.1 2.12013年2月103.2 3.22013年1月10222012年12月102.5 2.52012年11月10222012年10月101.72 1.722012年9月101.91 1.912012年8月102.05 2.052012年7月101.78 1.782012年6月102.15 2.152012年5月10332012年4月103.37 3.372012年3月103.59 3.592012年2月103.16 3.162012年1月104.55 4.552011年12月104.1 4.12011年11月104.2 4.2数据日期↓去年同月=100点2011年10月105.5 5.5 2011年9月106.1 6.1 2011年8月106.2 6.2 2011年7月106.5 6.5 2011年6月106.4 6.4 2011年5月105.5 5.5 2011年4月105.3 5.3 2011年3月105.4 5.4 2011年2月104.9 4.9 2011年1月104.9 4.9 2010年12月104.6 4.6 2010年11月105.1 5.1 2010年10月104.4 4.922010年9月103.6 4.442010年8月103.5 4.762010年7月103.3 5.192010年6月102.9 4.682010年5月103.1 4.562010年4月102.8 4.372010年3月102.4 3.642010年2月102.7 4.372010年1月101.50.52009年12月101.90.692009年11月100.6-1.762009年10月99.5-4.332009年9月99.2-5.162009年8月98.8-5.822009年7月98.2-7.622009年6月98.3-8.222009年5月98.6-8.452009年4月98.5-9.222009年3月98.8-8.772009年2月98.4-9.482009年1月101-5.72008年12月101.2-4.982008年11月102.4-4.212008年10月104-2.352008年9月104.6-1.512008年8月104.9-1.52008年7月106.30.662008年6月107.1 2.592008年5月107.7 4.162008年4月108.5 5.342008年3月108.3 4.842008年2月108.7 5.842007年12月106.5 3.6 2007年11月106.9 4.91 2007年10月106.5 5.03 2007年9月106.2 4.63 2007年8月106.5 5.13 2007年7月105.6 4.55 2007年6月104.4 2.86 2007年5月103.4 1.97 2007年4月103 1.78 2007年3月103.3 2.48 2007年2月102.7 1.78 2007年1月102.20.29 2006年12月102.8 1.18 2006年11月101.90.59 2006年10月101.40.2 2006年9月101.50.59 2006年7月101-0.79 2006年6月101.5-0.1 2006年5月101.4-0.39 2006年4月101.2-0.59 2006年3月100.8-1.85 2006年2月100.9-2.89 2006年1月101.90 2005年12月101.6-0.78 2005年11月101.3-1.46 2005年10月101.2-2.97 2005年9月100.9-4.09 2005年8月101.3-3.8 2005年7月101.8-3.32 2005年6月101.6-3.24 2005年5月101.8-2.49 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数据日期▼消费者信心指数消费者预期指数消费者满意指数
2006年1月110.3110.4110.11 2006年2月109.2110.51082 2006年3月109.9111.4107.53 2006年4月109.5111.1106.94 2006年5月109.5110.9107.15 2006年6月109.8111.51076 2006年7月109.7111.3107.17 2006年8月110.3111.9107.68 2006年9月111.7113.6108.79 2006年10月111.6113.2108.910 2006年11月112113.7109.411 2006年12月113.1114.9110.312 2007年1月112.4114.2109.513 2007年2月111.8113.610914 2007年3月111.1112.2109.215 2007年4月112.3113.8109.916 2007年5月112.8114.2110.617 2007年6月113.7115.2111.318 2007年7月112.8114.3110.619 2007年8月113.5115.1110.920 2007年9月113.1114.7110.521 2007年10月112.6114.3109.922 2007年11月112113.7109.423 2007年12月113.1114.6110.724 2008年1月111.6113.6108.425 2008年2月110111.5107.626 2008年3月110.3111.9107.827 2008年4月109.7111.3107.128 2008年5月110111.7107.229 2008年6月109.8111.2107.730 2008年7月110.3111.610831 2008年8月109.3110.6107.232 2008年9月109110.110733 2008年10月107.8108.5106.834 2008年11月105.2104.6106.135 2008年12月101.8100.9103.236 2009年1月101.3100.110337 2009年2月10199.9102.638 2009年3月100.399102.439 2009年4月100.599.6101.840 2009年5月101.2100.3102.441 2009年6月101100.1102.342 2009年7月102.1101.1103.643 2009年8月102.7102103.844 2009年9月102.8102.2103.745 2009年10月103.2102.610446
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