试论对于居民消费价格指数回归分析
我国居民消费价格指数(CPI)的回归分析与预测
经济预测与决策题目姓名所在学院专业班级学号指导教师日期年月日指导教师评阅意见学生姓名专业班级学号（论文）题目指导教师教师职称论文评语评定成绩：指导教师签名：年月日我国居民消费价格指数（CPI）的回归分析与预测07级经济学1班李栋指导教师米娟摘要：目前，我国居民消费价格指数成为公众关注的热点名词，也直接影响着国民经济的稳定发展与人民生活水平的改善。
从理论上分析居民消费价格指数的影响因素，建立一个经济模型，对了解和掌握居民消费价格指数的变化具有重要的现实意义。
本文采用线性回归分析方法，力图对居民消费价格指数的变化进行分析。
关键词：消费价格指数回归分析经济预测1.引言居民消费价格指数（CPI）是反映与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。
CPI虽然是一个滞后指标，但它往往是市场经济活动与政府货币政策的一个重要参考指标。
如果CPI的增幅过大，表明通胀已经成为经济不稳定因素，央行会有紧缩货币政策和财政政策的风险，从而造成经济前景不明朗，因此，该指数过高的升幅往往不被市场欢迎。
现阶段，随着经济全球化的大趋势和中国的进一步融入，我国的经济稳定发展越来越受到国内、国际的关注，CPI稳定、就业充分及GDP增长已经成为我国最重要的社会经济目标。
尤其在面对国内经济在市场宏观的调节下，消费水平、利率、商品价格潜移默化的影响着百姓的生活，因此，对CPI的分析预测已经显得越发重要。
2.影响因素分析和数据的搜集整理2.1有关影响因素的定性分析对居民消费价格指数（CPI）构成影响的因素有很多，如宏观经济发展水平、中长期经济发展战略和当前的经济政策，具体到国民经济运行的指标中来，有以下几个方面：（1）居民消费水平指数。
居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。
通过消费的物质产品和劳务的数量和质量反映出来。
居民消费水平与居民消费价格指数的关系十分密切和直接，收入的增长，消费水平的提高，自然会引起社会总需求的增长，进而导致消费价格指数的增长。
计量经济学——关于居民消费价格指数的分析
吉林财经大学2013-2014学年第一学期《计量经济学》期末论文专业班级：姓名：学号：答辩记录及评语一、答辩记录二、评语摘要居民消费价格指数（consumer price index）简称CPI。
居民消费价格指数，是一个反映居民家庭一般所购买的消费商品和服务价格水平变动情况的宏观经济指标。
它是度量一组代表性消费商品及服务项目的价格水平随时间而变动的相对数，是用来反映居民家庭购买消费商品及服务的价格水平的变动情况。
本文采用1994年至2011年的CPI指数以及国内生产总值GDP增长率，m2同比增长率，一年定期存款利率，美元兑人民币汇率，外汇储备量，建立多元线性回归模型，运用最小二乘法，研究这些经济数据对CPI的影响。
[关键词]居民消费价格指数CPI，国内生产总值GDP，数据分析一、序言居民消费价格指数(CPI)是用来反映一定时期内城乡居民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。
近几个月来中国物价上涨速度持续过快，出现了一定的通货膨胀，由于严重化的趋势，这必将影响人民的生活质量。
本文将就影响CPI变动的因素进行探讨，从而做出正确的判断，实行很好的宏观调控。
二、变量选取表1 1994年至2011年我国有关居民消费价格指数数据因1993年对汇率采取的政策变化，无数据，所以数据选取自1994年起，至2011年结束。
数据来源：国家统计局、《中国统计年鉴》三、实证分析（一）建立模型1、根据分析和数据建立了如下的计量经济学模型 选取CPI 增长率作为被解释变量，记作Y ； GPD 增长率为第一解释变量，记作X1；一年期定期利率为第三解释变量，记作X2；美元兑人民币汇率为第四解释变量，记作X3，单位元； 外汇储备量为第五解释变量，记作X4，单位万亿美元。
μβββββ+++++=443322110x x x x y2、根据1994年至2011年期间的数据建立模型。
用最小二乘法对模型进行回归得到原始回归，结果如下表所示：从上述结果可以看出，所估计的回归模型为Y=-34.63015+0.486148x1+2.011897x2+2.978864x3+2.768638x4 与此模型相对应的相关检验统计量分别为：69783.20,822531.0,864288.022===F R R ,DW=1.798283617227.0,447770.0,690784.6,826132.0,652373.043210====-=t t t t t四、模型的检验及修正（一）实际意义检验这个方程说明在其他变量不变的前提下，GDP 增长率每增加一个百分点，CPI 居民消费价格指数Y 就增加0.486148；一年期利率 2X 每增加一个百分点，CPI 居民消费价格指数Y 就增加2.011897；汇率3X 每增加1元，CPI 居民消费价格指数Y 就增加2.978864元；外汇储备量 4X 每增加1亿元，CPI 居民消费价格指数Y 就增加2.768638亿元。
居民消费价格指数
居民消费价格指数居民消费价格指数（Consumer Price Index，简称CPI）是衡量居民购买一篮子商品和服务的价格变动情况的指数。
它是衡量通货膨胀率及期望通胀率的重要指标，也是国家宏观经济调控的重要依据。
CPI主要通过统计调查方法来计算。
通常，统计调查部门会选择一部分城市和地区的居民作为调查对象，代表性地选择一篮子常见的消费品和服务。
然后对这些调查对象进行定期调查，记录他们购买这些商品和服务的价格。
调查数据经过加权计算，得出居民消费价格指数。
居民消费价格指数的计算方法相对复杂，但核心思想是通过比较不同时间段内购买相同商品和服务的价格变动情况，来反映整体价格水平的变化。
CPI是衡量通货膨胀率的重要指标。
通常，CPI的上升被视为通胀压力的体现，而CPI的下降则被视为通胀压力的缓解。
政府和央行会利用CPI数据来制定货币政策，以控制通货膨胀水平，稳定物价，维护经济稳定。
CPI还可用于调整工资水平和社会福利等。
许多国家的工资指导方针、养老金调整和社会援助等都直接或间接地与CPI挂钩。
CPI的变化对人们的生活成本和消费能力有直接影响。
需要注意的是，CPI是一个综合指数，它不仅仅反映了消费品和服务的价格变动情况，还受到其他因素的影响。
例如，通胀预期、货币供应、政府政策、国际贸易等因素都会对CPI产生影响。
因此，在分析CPI数据时，需要综合考虑各种因素，并结合其他指标来进行分析。
总之，居民消费价格指数是衡量通货膨胀率的重要指标，也是国家宏观经济调控的重要依据。
它对政府、央行、企业和个人都具有重要意义，对于有效掌握经济发展态势、制定正确的经济政策和合理安排个人消费都起到重要的指导作用。
通过对CPI数据的及时分析和研判，可以更好地应对宏观经济环境的变化，实现经济的平稳发展。
用回归分析方法预测我区城镇居民消费水平
区城镇居 民的消 费水平也在逐步提高 。当然 ， 消费水平 不仅 受收入水平的影 响 ， 同时还 受商 品价格 、 费观念 以及 消费 消 政策等多方面的影 响。为了使 国家的宏 观调控 适应人 们 的 消费水平不断增 长。
一
从上述资料我们 可 以看出它 是一组 时 间序列数 据。经
分析可知我区城镇 居 民消费 水平 的发展趋 势大致 呈指数 增 长 。因此 ， 我们可 以将 居 民消 费水 平 Ｙ和 时间 Ｘ的关 系用 回归模型描述为 ： ＝ｃ
［ 关键词］回归分析 ； 预测 ； 城镇居 民消费水平
［ 中图分类号］ Ｆ ２ （ ２４ 文献标识码 ］ Ａ （ 文章编号］１０ —５ ４ （０ ８ ０ —０ ７ —０ ０ ８ １９ ２ ０ ）６ ０ ３ ２
前 言
我们根 据 １ ８ ９ ０—１ ９ ９９年 我 区城镇 居 民消 费水平 的资
＝０ ９ ０ 说 明拟合 的 ．８ ６，
１８ ９７ １８ ９８
１８ ９９
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１ ９ ９７ １ ９ ９８
１９ ９９
１ ８ １ ９
２ ０
３ １ ３０ ３ ４ ２２
３ ６ ７５
在 显著性水平 ａ＝０ ０ ５下 ， ．０ 可通过 Ｆ检 验来对 回归方 程的显著性水平进行 检验 。通过计算求得
随着经 济体制改革 的进一步发展 ， 区国民经 济有 了较 我 强 的增 长 ， 人们的收入水平 也呈逐 年上升 的趋 势。消费是收
入的函数 ， 收入水 平是 消费 的基 本 因素 ， 随着收入 的增 加人
们 的 消 费也 在 不 断 增 加 ， 消 费 是 收 入 的 增 函数 。 因 此 ， 即 我
居民消费价格指数和商品零售价格指数的分析——基于一元线性回归分析
MODERN BUSINESS现代商业12居民消费价格指数和商品零售价格指数的分析——基于一元线性回归分析韩 萌河北农业大学 河北保定 071000摘要:随着经济的快速发展，居民的收入水平和消费水平在不断的上升，购买力也在不断的增强。
反映上述经济状况的两个指数：居民消费价格指数和商品零售价格指数，都依据商品零售价格编制,而且都包括生活消费品部分，两者有着密切联系，但也有明显区别。
因此，本文使用2005年～2017年的中国居民消费价格指数和商品零售价格指数的统计数据，运用Eviews软件对其进行一元线性回归分析，分析了商品零售价格指数和消费价格指数之间的关系。
关键词:居民消费价格指数；商品零售价格指数；一元线性回归分析中图分类号:F126 文献识别码:A 文章编号:1673-5889(2020)17-0012-02一、引言及文献综述居民消费价格指数是一个相对数,反映了一定时期内的居民生活消费品及服务项目价格变动趋势和变动程度。
通过该指数可以观察居民生活消费品及服务项目价格变动对居民生活的影响,能够为各级政府掌握居民消费状况,研究和制定居民消费价格政策、工资政策以及为新国民经济核算体系中消除价格变动因素的核算提供科学依据。
同时也用于说明价格变动对居民生活的影响程度,分析货币购买力之强弱。
商品零售价格指数同样也是一个相对数，反映了一定时期内的商品零售价格变动趋势和变动程度。
通过该指数可以掌握零售商品的平均价格水平,能够为各级政府制定经济政策,研究市场流通和新国民经济核算体系提供科学依据。
同时也能够说明市场商品价格的变动情况,分析供求关系,衡量市场供需状况，核算商业经济效益和经济规模。
我国对于居民消费价格指数和商品零售价格指数分别都有研究。
马永梅、林天水[1](2019)运用聚类分析得出同时优化k值和优选初始聚类中心聚类结果的类间占比率较高。
范楠楠、陈星和王亚珍[2](2019)运用GARCH模型、EGARCH模型以及ARCH-M模型得出新疆居民消费价格指数具有一阶波动集群特点及显著的杠杆效应，且不存在多元回归条件异方差。
居民消费价格指数和商品零售价格指数回归分析
居民消费价格指数和商品零售价格指数回归分析作者：郝坚来源：《卷宗》2017年第35期摘要：随着我国市场经济的发展，居民生活水平越来越高。
但是反映居民生活水平的居民消费价格指数和商品零售价格指数之间的作用关系如何还不明了。
本论文从现实的居民消费价格指数和商品零售价格指数统计数据出发，运用excel软件和回归分析方法，科学地寻找居民生活水平的居民消费价格指数和商品零售价格指数之间的关系以及变化规律，并且将其拟合到数学模型当中，对于数据理论分析和预测具有一定的参考价值，本文的数据全部来自国家统计局网站真实数据，对于统计指标的实证考察具有现实意义。
关键字：居民消费价格指数;商品零售价格指数;回归分析;excel;统计预测与决策;时间序列分析;数学模型;数据分析居民消费价格指数（CPI），是一个反映居民家庭一般所购买的消费品和服务项目价格水平变动情况的宏观经济指标。
它是在特定时段内度量一组代表性消费商品及服务项目的价格水平随时间而变动的相对数，是用来反映居民家庭购买消费商品及服务的价格水平的变动情况。
CPI=（一组一组固定商品按价格计格计算的价值除组固定商品按基期价格计算的价值）×100%商品零售价格指数是指反映一定时期内商品零售价格变动趋势和变动程度的相对数。
从数据直观来看随着，随着时间的增加，居民消费价格指数在102上下波动，而商品零售价格指数在100左右上下波动。
结论分析：由于拟合优度趋近于1，认为方程对于数据拟合情况好。
因此居民消费价格指数和商品零售价格指数之间关系密切，满足直线函数关系，两者之间密切影响，可以相互推断。
预测：如果居民消费价格指数为110，则商品零售价格指数为109.0686;如果居民消费价格指数为120，则商品零售价格指数为119.2576。
参考文献[1]国家统计年鉴.2013年[2]国家统计年鉴.2012年[3]田成诗，我国商品零售价格指数波动特征分析及对策建议——基于ARCH模型的实证研究，《价格理论与实践》，2011.[4]刘桐、张琳娜，对建国以来我国商品零售价格指数的分析及短期预测，《对外经贸》，2005.[5]李雄诒、许卫华、王东甫，马尔柯夫链在预测商品零售价格指数中的应用，《商场现代化》，2007.[6]刘伟江、李映桥，基于网络关键词搜索量的商品零售价格指数预测研究，《制度经济学研究》，2014.[7]基赵鑫、修春波，于迟滞神经网络的商品零售价格指数预测，《天津工业大学学报》，2011.[8]张慧芳、杨瑞兰、张德生，基于NAR模型的商品零售价格指数预测研究，《江西师范大学学报（自然版）》，2010.。
城市居民消费价格指数和商品零售价格指数的线性回归分析
课程设计（论文）题目概率论数理统计课程设计城市居民消费价格指数和商品零售价格指数的线性回归分析学院理学院专业信息与计算科学班级0909010222学生姓名谭孟将指导教师张玉春2011年6月30日课程设计（论文）任务书摘要数理统计是具有广泛应用的数学分支，在生产过程和科学实验中，总会遇到多个变量，同一过程中的这些变量往往是相互依赖，相互制约的，也就是说他们之间存在相互关系，这种相互关系可以分为确定性关系和相关关系。
变量之间的确定性关系和相关关系在一定条件下是可以相互转换的。
本来具有函数关系的变量，当存在试验误差时，其函数关系往往以相关的形式表现出来相关关系虽然是不确定的，却是一种统计关系，在大量的观察下，往往会呈现出一定的规律性，这种函数称为回归函数或回归方程。
回归分析是一种处理变量之间相关关系最常用的统计方法，用它可以寻找隐藏在随机后面的统计规律。
确定回归方程，检验回归方程的可信度等是回归分析的主要内容。
按回归模型类型可划分为线性回归分析和非线性回归分析。
本文主要探究一元线性回归分析，利用它解决商品价格和居民消费之间的线性关系。
关键词：统计量法；方差分析；回归分析；显著性检测目录1 设计目的 (5)2 设计问题 (5)3 设计原理 (6)4 设计程序 (6)4.1 设计步骤 (6)4.2 设计结果 (8)5 设计总结 (10)6 参考文献 (11)城市商品零售价格指数和城市居民消费价格指数的回归线性关系一、设计目的为了更好的了解概率论与数理统计的知识，熟练掌握概率论与数理统计在实际问题上的应用，并将所学的知识结合Excel对数据的处理解决实际问题。
本设计是利用一元线性回归理论对商品消费价格和居民消费的关系建立数学模型，并用Excel 分析工具库中的回归分析软件进行解算。
二、设计问题为了研究城市商品零售价格指数与城市居民消费价格指数的关系，抽出2010年31个地区进行分析（数据来源于中国统计年鉴-2010），得到如图所示的结果，从而确定城市商品零售价格指数与城市居民消费价格指数的关系。
用回归分析法对我区城镇居民生活消费水平预测
用回归分析法对我区城镇居民生活消费水平预测一.题目：用回归法对我区城镇居民生活消费水平预测；二.内容摘要:引出写作的目的，总结我区过去的发展成果，以及对未来的预测；三：正文：（一）对我区现在城镇居民的生活状况进行分析；（二）指标的选取与数据的收集；（1）选区我去城镇居民生活消费水平做被解释变量；（2）选其他的三个标量做被解释变量；（三）建立多元回归模型；（1）借助统计软件，估计出模型的参数；（2）对所建立模型进行多重共线性，异方差，自相关等计量经济学意义的检验；（3）对模型进行经济意义和统计意义的检验；（四）回归预测：通过所建模型的检验得出最终模型，进行预测四：结论：由预测结果可以得出，未来几年我区城镇居民消费水平将持续增加。
用回归分析法对我区城镇居民生活消费水平预测内容摘要：随着改革开放的发展，国家逐步实施了一系列政策来促使我国屹立在世界之林。
发展东南沿海地区，振兴东北老工业基地，实施西部大开发战略，中部地区崛起等一系列措施。
都强有力的推动了我国经济的发展，特别是西部大开发战略的实施，不仅是走中国特色社会主义的实践证明，更是缩小东西部贫富差距的方针。
由“先富带后富，共奔富裕路”作为前提指导，是我国成功实施西部大开发的关键。
从改革开放到目前内蒙古地区也经历了重要的变更，从一些经济指标中就可以看出我区的发展历程。
本文通过对城镇居民消费水平的研究，来说明以下两个问题：一是我区近十几年的经济变化情况，通过一些指数比较可以看出这十几年内蒙古城镇居民生活水平的变化情况；二是用回归分析法预测我区城镇居民未来消费水平的情况，通过寻找一些影响城镇居民消费水平的相关变量建立回归模型，来预测我区未来城镇居民的消费能力。
关键词：城镇居民消费水平人均可支配收入消费价格指数一.城镇居民生活消费水平的状况在改革开放的大环境下，我区经历了翻天覆地的变化，无论在教育，居民生活水平，城镇居民就业水平，还是居民可支配都有了空前的改变。
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对于居民消费价格指数的回归分析
引言
居民消费价格指数（Consumer Price Index, CPI）是衡量特定时间段内消费品和服务价格变动的经济指标。
它是衡量通货膨胀水平的重要指标，对于政府宏观经济调控和民众生活质量改善具有重要意义。
回归分析是一种经济统计学方法，通过建立数学模型并利用样本数据进行统计推断，从而研究变量之间的关系。
本文将探讨如何利用回归分析方法来研究居民消费价格指数的影响因素。
方法
数据采集
回归分析的第一步是收集用于分析的数据。
在研究居民消费价格指数时，需要
收集以下数据：1. 居民消费价格指数的历史数据2. 潜在影响因素的数据，如GDP、失业率、货币供应量等
变量选择
在回归分析中，我们需要选择一个因变量（居民消费价格指数）和若干自变量（潜在影响因素）来建立回归模型。
变量选择的关键在于确定哪些因素可能会对居民消费价格指数产生影响。
这通常需要基于经济理论和领域知识进行推断，并借助统计分析方法来验证。
回归模型建立
回归分析建立了一个数学模型，通过利用收集到的数据，研究因变量和自变量
之间的关系。
常见的回归模型有简单线性回归模型和多元线性回归模型。
在研究居民消费价格指数时，我们可以选择多元线性回归模型，以考虑多个自变量对因变量的影响。
统计推断
通过回归模型建立之后，我们可以进行统计推断来探究潜在影响因素对居民消
费价格指数的影响程度。
具体的统计推断方法包括参数估计和假设检验。
参数估计用于计算每个自变量对居民消费价格指数的影响程度；假设检验用于判断这些影响是否显著。
结果与讨论
利用回归分析的方法，我们可以得到每个自变量对居民消费价格指数的影响程度，并且判断这些影响程度是否显著。
通过分析不同自变量的系数和显著性水平，我们可以确定哪些因素对居民消费价格指数的变动起到重要作用。
然而，回归分析只能提供变量之间的关联性信息，并不能表明因果关系。
因此，在解释结果时需要小心。
此外，回归分析还有一些假设前提，如线性关系、正态分布等，需要满足才能进行有效的分析。
结论
回归分析是一种有效的工具，可以帮助我们研究居民消费价格指数的影响因素。
通过收集数据、选择变量、建立回归模型和进行统计推断，我们能够了解不同因素对居民消费价格指数的影响程度，并做出相关的经济政策决策。
然而，回归分析的结果仅供参考，不能作为决策的唯一依据。
在实际应用中，
还需要考虑其他因素的影响，如市场供需关系、政府政策等。
因此，除了回归分析之外，还需要综合其他经济分析方法，以提高对居民消费价格指数的理解。
希望本文能够为对居民消费价格指数回归分析感兴趣的读者提供一些启示，并
为进一步研究提供参考。
参考文献
暂无参考文献。