统计软件应用论文全面.doc
SPSS《统计分析软件》论文
SPSS《统计分析软件》论文SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种流行的统计分析软件，被广泛应用于社会科学领域的研究中。
本文将介绍SPSS的基本功能和应用，并探讨SPSS在论文研究中的应用场景。
SPSS是一个功能强大的软件，提供了多种统计分析工具和技术。
它可以帮助研究人员处理和分析大量数据，从而得出有效的结论。
SPSS提供了丰富的数据处理和数据分析功能，包括数据清洗、数据转换、数据整合、描述性统计、相关性分析、卡方检验、方差分析、回归分析等等。
SPSS还提供了图表制作和数据可视化的功能，使研究人员能够更好地展示和解释研究结果。
SPSS在论文研究中的应用场景非常广泛。
以下是一些常见的应用场景：1.描述性统计分析：SPSS可以帮助研究人员对数据进行描述性统计，比如计算均值、中位数、标准差、频数等。
这些统计指标可以帮助研究人员更好地了解数据的分布情况，从而为后续的分析和解释提供基础。
2. 相关性分析：SPSS可以帮助研究人员进行相关性分析，比如计算Pearson相关系数、Spearman秩相关系数等。
这些分析可以帮助研究人员了解变量之间的关联程度，从而判断它们之间是否存在相关性。
3.方差分析：SPSS可以进行方差分析，用于比较多个组之间的均值差异。
方差分析对于研究人员比较多组数据的差异非常有帮助，比如比较不同教育水平人群的薪资差异。
4.回归分析：SPSS可以进行回归分析，用于探索自变量和因变量之间的关系。
回归分析可以帮助研究人员了解自变量对因变量的影响程度，从而预测因变量的值。
回归分析在社会科学研究中有广泛的应用，比如预测消费者购买行为、预测学生学业成绩等。
5.图表制作和数据可视化：SPSS提供了丰富的图表制作和数据可视化功能，例如柱状图、折线图、饼图等，这些图表可以帮助研究人员更好地展示和解释研究结果。
总之，SPSS作为一款流行的统计分析软件，在社会科学的研究中发挥着重要的作用。
毕业论文写作中的数据分析统计软件
毕业论文写作中的数据分析统计软件近年来，随着信息技术的飞速发展，数据分析统计软件在毕业论文写作中发挥着越来越重要的作用。
它们不仅能够帮助学生更好地理解和分析研究数据，还能够提高研究的准确性和可信度。
本文将介绍几种常用的数据分析统计软件，并分析它们在毕业论文写作中的各自优势和应用场景。
一、SPSSSPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种在社会科学研究中广泛使用的统计分析软件。
它具有强大的数据处理能力，能够进行各种基本的统计分析，如描述统计、相关分析、回归分析等。
此外，SPSS还提供了数据可视化的功能，可以通过图表和图形直观地展示研究结果。
在毕业论文写作中，SPSS通常用于对收集到的数据进行整理和分析。
例如，当研究人员需要描述样本的基本情况或者比较不同组之间的差异时，可以使用SPSS进行描述统计和t检验。
此外，SPSS还可以帮助学生进行问卷调查数据的分析，通过频数分析、因子分析等方法，深入挖掘数据背后的信息。
二、ExcelExcel是微软公司开发的一款电子表格软件，它不仅可以进行基本的表格处理，还内置了丰富的统计分析函数和工具。
通过Excel，学生可以方便地进行数据整理和计算，并进行一些简单的统计分析，如平均值、标准差、相关系数等。
在毕业论文写作中，Excel常常用于初步的数据分析和数据可视化。
例如，当研究人员需要对数据进行简单的统计描述时，可以使用Excel计算各种统计指标，并在表格中展示。
此外，Excel还可以通过绘制柱状图、折线图等图表，将数据直观地展示出来，提高读者对研究结果的理解和接受度。
三、RR是一种自由开源的统计分析软件，它具有强大的数据处理和分析能力，拥有丰富的统计函数和图形库，可以进行各种复杂的数据分析和可视化操作。
由于其开源的特点，R还拥有庞大的用户社区，用户可以在社区中分享代码和经验，快速解决问题。
在毕业论文写作中，R常被用于进行高级的数据分析和建模。
《统计软件与应用》教学内容改革设想
一
、
《 统计软件与应用》教学中存在的问题
近年来 ，笔者所在院系在统计学专业课程教学 模式改革 目的在于，力 图通过实验教学 ，使学生巩 固学到的统计理论知识 ，培养 以定量分析为主的统 计思维 ，提高分析和解决实际经济问题综合能力 。
按照统计学专业本科培养方案 ， 《 统计软件与 应用》课程教学 目的在于使学生 ：（ ）熟悉常用统 １ 计软 件 的操 作环 境 、系统 环境 设置 和运 行方 式 ； （）熟练掌握常用统计软件命令使用 和窗 口造作 、 ２ 数据的变换和整理、模块的调用 、分析结果输出和 摩 里 （ ）了解各种 软件的模块构成 、性能与特 堑， ３ 点；（）了解常用统计软件 的编程语言 ，掌握基本 ４
维普资讯
现代远距离教育
２０ ０６年第 ６ 总第 １８期 期 ０
《 统计软件 与应 用》教 学 内容 改革设 想
胡荣才 ，王亚雄 ，陈黎 明
（ 南大学 湖南 长沙 ４０７ ） 湖 １０９
【 要 】论文针对本科 《 摘 统计软件与应用》课程教 学中存在的教学 内容脱 节和事倍功半 问 题 ，结合软件 学习的阶段性特点 ，就该课程的教 学内容选择和教 学安排进行 了探讨。 【 关键词】统计软件 ；教学 内容；教 学安排 ；改革 【 中图分类号】Ｇ ２ ７８ 【 文献标识码】Ｂ 【 文章编号】１ １ ８０ ２０）０ — ０７ ０ ０ — ７０（０６ ６ ０３ — ３ ０
程与相应的专业课程分开设立 ，两者之间的前后衔 接极易出现脱节 ，加之 自身教学内容选择不 当，导
致统计软件教学存在严重的事倍功半现象。 由于 《 统计软件与应用》开设在统计专业课程
之前 ，而软件 自身的特点决定 了在教学过程 中，不 可能完全脱离具体的统计背景知识 ，孤立地传授计
毕业论文中如何使用统计软件与分析工具
毕业论文中如何使用统计软件与分析工具在撰写毕业论文时，使用统计软件和分析工具可以帮助研究者更加准确和科学地进行数据处理和分析。
本文将介绍一些常用的统计软件和分析工具，以及如何在毕业论文中使用它们。
一、统计软件的选择1. SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）：SPSS是目前应用最广泛的统计分析软件之一。
它提供了非常丰富的功能，包括数据输入、数据清洗、数据分析和结果输出等。
2. SAS（Statistical Analysis System）：SAS是一个功能强大的统计分析软件，适用于各个学科领域的数据处理和分析。
它的优势在于处理大规模数据和复杂模型时的效率与稳定性。
3. R语言：R语言是一种开源的统计软件和编程语言，具有丰富的统计分析功能和灵活的数据处理能力。
由于其开源特性，R语言有着庞大的使用者社区和海量的包（packages）供用户选择。
二、使用统计软件进行数据分析1. 数据输入与清洗：在开始数据分析前，首先需要将原始数据导入统计软件，并进行数据清洗。
这包括删除重复数据、处理缺失值和异常值等。
统计软件提供了相关功能，可以帮助研究者轻松完成这些任务。
2. 描述统计分析：描述统计分析是对数据的整体特征进行概括和描述。
统计软件可以计算数据的均值、方差、频数等统计指标，并绘制直方图、饼图等图表，直观地展示数据分布和特征。
3. 探索性数据分析：探索性数据分析可以帮助研究者深入理解数据集的特点和相互关系。
通过散点图、箱线图、相关分析等方法，可以揭示一些隐藏在数据中的规律和趋势。
4. 统计推断与假设检验：统计软件提供了各种假设检验的工具，如学生T检验、方差分析、回归分析等。
研究者可以根据研究问题和数据类型选择合适的方法进行统计推断。
三、使用分析工具进行定量研究1. 文献综述分析：在毕业论文中，文献综述是必不可少的一部分。
分析工具如EndNote、NoteExpress等可以帮助研究者管理和整理所阅读的文献，并自动生成引用文献的格式。
《统计软件应用》期末课程论文范文
我国旅游收入的实证分析一、经济理论陈述在研读了大量统计和计量资料的基础上，选择了三个大方面进行研究，既包括旅游人数，人均旅游花费和基本交通建设。
其中，在旅游人数这个解释变量的划分上，我们考虑到随着全球经济一体化的发展，越来越多的外国游客来中国旅游消费。
中国旅游的国际市场是个有发展潜力的新兴市场，尽管外国游客前来旅游的方式包罗万象而且消费能力也不尽相同，但从国际服务贸易的角度出发，我们在做变量选择时，运用国际营销的知识进行市场细分，划分了国际和国内两个市场。
这样，在旅游人数这个解释变量的最终确定上，我们选择了2X入境旅游X国内旅游人数，3人数。
这点选择除了理论支持外，在现实旅游业发展中我们也看到很多景区包括成都的近郊也有不少外国游客的身影。
所以，我们选取这两个解释变量等待下一步进行模型设计和检验。
另外，对于人均旅游花费，我们在进行市场细分时，没有延续前两个变量的选择模式，有几个原因。
首先，外国游客前来旅游的形式和消费方式各异且很难统计。
我们在花大力气收集数据后，仍然没有比较权威的统计数据资料。
其次，随着国家对农业的不断重视和扶持，我国农业有了长足发展。
农村居民纯收入增加，用于旅游的花费也有所上升。
而且鉴于农村人口较多，前面的市场细分也不够细化，在这个解释变量的确定上，我们选择农村人均旅游花费，既是从我国基本国情出发，也是对第一步研究分析的补充。
所以我们确定了4X农村X城镇居民人均旅游花费和5居民人均旅游花费。
旅游发展除了对消费者市场的划分研究，还应考虑到该产业的基础硬件设施。
在众多可选择对象中我们经分析研究结合大量文献资料决定从交通建设着手。
在我国，交通一般分布为公路，铁路，航班，航船等。
由于考虑到我国一般大众的旅游交通方式集中在公路和铁路上，为了避免解释变量的过多过繁以及可能带来的多重共线形等问题，我们只选取了前二者。
即确定了6X铁路长度这两个X公路长度和7解释变量。
其中，考虑到我国旅游业不断发展过程中，高速公路的修建也不断增多，在6X的确定过程中，我们已经将其拟合，尽量保证解释变量的完整和真实。
论文中如何运用合适的统计分析工具与软件
论文中如何运用合适的统计分析工具与软件统计分析工具和软件在现代科学研究中扮演着非常重要的角色，它们能够帮助研究人员对数据进行合理的分析和解释。
在论文撰写过程中，运用合适的统计分析工具与软件能够提高研究的可靠性和可信度。
本文将探讨如何在论文中运用合适的统计分析工具与软件，并介绍一些常用的工具和软件。
一、选取合适的统计分析工具在选择统计分析工具时，关键是要根据研究对象和研究目的来确定。
下面介绍几种常见的统计分析工具：1. 描述性统计分析：描述性统计分析可以帮助研究人员对数据进行整体的总结和描述。
常见的描述性统计分析工具包括平均值、中位数、标准差等，可用来描述数据的中心趋势和数据的离散程度。
2. 探索性统计分析：探索性统计分析可以帮助研究人员在数据集中发现关联和趋势。
常见的探索性统计分析工具包括散点图、直方图、相关性分析等，可用来发现数据之间的关系和规律。
3. 推论性统计分析：推论性统计分析可以帮助研究人员从样本中推断出总体的特征。
常见的推论性统计分析工具包括假设检验、方差分析、回归分析等，可用来判断样本结果的可信度和显著性。
二、常用的统计分析软件除了选择合适的统计分析工具，选择适合的统计分析软件也是非常重要的。
下面介绍几种常见的统计分析软件：1. SPSS：SPSS是一款功能强大且易于使用的统计软件，适用于各种类型的数据分析。
它具有丰富的数据处理和统计分析功能，包括描述统计、回归分析、聚类分析等。
SPSS的用户界面友好，能够帮助研究人员轻松进行数据分析。
2. R：R是一种自由开源的统计软件，主要用于统计计算和图形绘制。
R具有丰富的统计分析包，能够进行各种复杂的统计分析。
虽然R 的学习曲线较陡峭，但它具有很高的灵活性和可扩展性。
3. Excel：Excel是一种通用的电子表格软件，也可以用于简单的统计分析。
Excel内置了很多常用的统计函数，例如平均值、标准差等。
虽然Excel的统计功能相对较为简单，但对于一些简单的统计分析任务来说已经足够。
大学论文写作中的数据处理与统计分析软件
大学论文写作中的数据处理与统计分析软件在当代信息爆炸的时代，数据的处理和统计分析成为了大学论文写作的重要环节。
为了确保论文研究的准确性、科学性和可信度，研究者们常常使用各种数据处理和统计分析软件来辅助他们的研究工作。
本文将介绍几种在大学论文写作中常用的数据处理和统计分析软件，包括SPSS、Excel和Python等工具。
一、SPSSIBM SPSS统计软件是一款专业的数据处理和统计分析软件，广泛应用于社会科学、市场调查、医疗研究等领域。
SPSS具备强大的数据处理和统计分析功能，支持多种数据格式的导入和导出，可以对数据进行清洗、转换、整理等操作。
此外，SPSS还提供了多种统计方法和分析工具，包括描述统计、方差分析、回归分析等。
研究者可以根据自己的需求选择合适的统计方法进行分析，并生成可视化的报表和图表。
二、ExcelExcel是微软公司开发的电子表格软件，功能丰富，广泛应用于各个领域，包括大学论文写作中的数据处理和统计分析。
Excel可以帮助研究者进行数据的录入、整理、计算和分析，具有简单易用的特点。
研究者可以通过Excel的函数和公式，对数据进行加工处理，如求和、平均值、标准差等。
此外，Excel还支持绘制图表和进行数据可视化，可以直观地展示研究结果。
虽然Excel的统计功能相对SPSS来说较为有限，但对于一些简单的数据分析，Excel仍然是一个很好的选择。
三、PythonPython是一种简单易学的编程语言，近年来在科学计算和数据分析领域得到了广泛应用。
Python拥有丰富的数据处理和统计分析库，如NumPy、Pandas和Matplotlib等。
NumPy是Python的一个数值计算库，提供了大量用于矩阵运算和数组操作的函数。
Pandas是一个基于NumPy的数据处理库，可以帮助研究者进行数据清洗、整理和分析。
Matplotlib则是一个用于绘制图表和可视化数据的库，可以生成各种类型的图形。
如何利用统计软件进行毕业论文中的回归分析
如何利用统计软件进行毕业论文中的回归分析回归分析是统计学中一种常用的数据分析方法，可以用于探索变量之间的关系、预测未来趋势以及解释现象产生的原因等。
在毕业论文中，回归分析可以帮助研究者验证或拓展研究假设，并提供有效的数据支持。
利用统计软件进行回归分析可以提高分析效率和准确性。
本文将介绍如何利用统计软件进行毕业论文中的回归分析。
一、统计软件的选择在进行回归分析之前，首先需要选择合适的统计软件。
目前市面上有很多优秀的统计软件可供选择，如SPSS、R、Stata等。
针对毕业论文中的回归分析，SPSS是一个常用且易学的统计软件，它提供了丰富的回归分析功能和图形展示工具，适合初学者使用。
本文以SPSS为例进行说明。
二、准备数据在进行回归分析之前，需要准备好研究所需的数据。
一般来说，数据应具备以下特点：1. 数据完整：确保数据没有缺失值，否则可能影响回归分析的准确性。
2. 数据清晰：数据应该具备直观的分类和变量标签，便于后续的数据分析和解读。
3. 数据整理：对于毕业论文中的回归分析，需要对数据进行整理和变量选择，删除不必要的变量，并确保自变量和因变量之间具备一定的相关性。
三、导入数据在SPSS软件中，打开新的数据文件，选择导入数据的方式。
可以是导入外部数据文件，如Excel文件、文本文件等，或者手动输入数据。
在导入数据时，注意设置好数据类型、变量标签和缺失值等。
四、设置回归模型完成数据导入后，可以开始进行回归分析。
在SPSS软件中，选择菜单栏的“回归”选项，然后选择“线性回归”。
在弹出的对话框中，将需要的变量依次加入到自变量和因变量的选项框中。
同时，还可以设置回归模型的类型，如逐步回归、层次回归等。
五、进行回归分析设置好回归模型后，点击运行按钮即可进行回归分析。
SPSS会自动计算回归方程的系数、显著性水平、拟合优度等统计指标，并生成报告和图表展示。
六、解释分析结果在完成回归分析后，需要对结果进行解释和分析。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
论文题目：居民消费价格和商品零售价格指数分析
学生姓名：江姗
学号：2013487014
专业：电子商务
班级：2013级
指导教师：郭海玲
2015年 12月 28 日
目录
一、摘要 (2)
二、因素选择与分析 (2)
三、数据收集 (3)
居民消费价格和商品零售价格指数数据表 (4)
变量相关关系散点图 (5)
四、模型设定 (5)
回归模型与结果分析 (5)
曲线拟合和因子分析以及线形图 (7)
五、总结建议 (9)
六、参考文献 (10)
摘要
居民消费价格指数受很多因素的影响，如果使用回归分析的预测方法会出现寻找主要因素和次要因素的困难，同时还可能遗漏影响因素的错误，但是动态分析的方法只需要通过序列找出序列自身的规律，建立模型并预测。
使用动态分析的方法对我国城市居民消费价格指数进行拟合，提供一个有效经济预测的方法。
本文使用我国城市居民消费价格指数进行观察和研究，通过对城市居民消费价格指数时序图和自相关与偏相关函数的统计识别,建立ARMA模型，并进行显著性检验选择合适的模型并预测未来四年的城市居民消费价格指数，并与实际数据进行比较，得出合理的结论。
关键字：动态分析城市居民消费价格指数平稳性
因素选择和分析
1、居民消费价格指数是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，是对城市居民消费价格指数和农村居民消费价格指数进行综合汇总计算的结果。
该指数可以观察和分析消费品的零售价格和服务项目价格变动对城乡居民实际生活费支出的影响程度。
2、商品零售价格指数商品零售价格指数，商品零售价格的变动直接影响到城乡居民的生活支出和国家的财政收入，影响居民购买力和市场供需的平衡，影响到消费与积累的比例关系。
进而影响居民消费价格指数。
从宏观经济理论来看，物价上涨的原因一般有三种情况：第一种情况是需求拉动式的物价上涨，它是由于需求扩张所引起的；第二种情况是成本推动式的物价上涨，它是由于原料、燃料价格等成本价格的上涨所引起的；第三种情况是物价上涨的国际传递，它是由于一个国家的物价上涨或货币贬值传导到他国的现象。
为了较准确地分析CPI的影响因素，须对每一种情况进行考察。
从需求来看方差分解，全国各地区开始出台了不同程度地提高工资的政策措施。
提高工资在短期内会增加居民的购买力，进而有效地刺激需求。
一方面，产品会由于需求的增加而涨价，另一方面，这会增加投资者的预期，刺激他们更多的投资。
因而，收入的增加在很大程度上拉动了物价上涨。
同时，为了尽可能准确客观地分析收入对CPI的影响程度，在这里采用城镇居民可支配收入作为变量，因为农村居民可支配收入在对CPI的上涨是滞后的，反应不敏感。
其次，货币供应量也是影响需求变化的重要因素，根据货币数量论，通胀率来自货币增长率，所以它在一定程度上具有内生性。
再次，固定资产投资规模在很大程度上决定产品价格，固定资产投资由于主要是由政府支撑的，所以它不会因为货币政策的变化而发生显著变化，基于此，将其也作为一个变量进入模型。
居民消费价格指数是度量一组代表性消费商品及服务项目价格水平随着时间而变动的相对数，反映居民家庭购买的消费品及服务价格水平的变动情况。
它是宏观经济分析和决策、价格总水平监测和调控以及国民经济核算的重要指标。
其按年度计算的变动率通常被用来作为反映通货膨胀或紧缩程度的指标。
现行的居民消费价格指数按用途分为八个大类，包括食品、烟酒及用品、衣着、家庭设备用品及维修服务、医疗保健和个人用品、交通和通信、娱乐教育文化用品及服务、居住。
商品零售价格指数是反映一定时期内城乡商品零售价格变动趋势和程度的相对数。
商品零售价格的变动直接影响城乡居民的生活支出和国家的财政收入，影响居民购买力和市场供需的平衡，影响消费与积累的比例关系。
因此，该指数可以从一个侧面对上述经济活动进行观察和分析。
数据收集
下面是收集到的全国各个城市的居民消费价格指数和商品零售价格指数的数据
居民消费价格和商品零售价格指数
变量相关关系散点图
如果数据是不平稳的，对数据进行平稳化。
根据数据的不同特征进行不同的调整，主要有取对数，多次差分或开方处理，直到自相关函数图和偏自相关函数图是显著的趋于零，和通过单位根检验；由获得的平稳的数据，进行初步的模型识别，建立相应的模型：根据商品零售价格模型识别规则，若偏自相关函数图是截尾的，而自相关函数图是拖尾的，则模型可以判断为AR（p）；若自相关函数图是截尾的，而偏自相关函数图是拖尾居民消费价格指数的时间序列模型分析的，则模型可以判断为MA模型；若平稳时间序列的自相关函数图和偏自相关函数图都是拖尾的，该数据适合ARMA模型；对选定的模型进行参数估计，估计暂定的模型参数，运用检验是否具有统计意义；根据上一步的结果，对暂定模型进行适应性检验，决定是否接受暂定模型，当模型的适应性检验表明模型不是最优的模型时，可根据检验所提供的有关改进模型的信息，重新拟合改进模型，并根据AIC准则，选定最好的模型。
模型设定
影响居民消费的因素很多，商品零售价格的变动，服务价格的变动都会显著表现在其中，但由于受各种条件的限制，现只引入商品零售价格指数变动作解释量，建立模型。
Y=β+βX
回归
输入／移去的变量a
模型输入的变量移去的变量方法
1 累计b. 输入
a. 因变量: 商品零售价格指数
b. 已输入所有请求的变量。
Anova a
模型平方和df 均方 F Sig.
1 回归 5.80
2 1 5.802 31.921 .000b 残差 5.45
3 30 .182
总计11.255 31
a. 因变量: 商品零售价格指数
b. 预测变量: (常量), 累计。
结果分析：
1、从“Anova”表中，可以看出该模型中F的统计量为31.921，P值显示为.000b，拒绝模型整体不显著的假设，证明该模型整体是显著的。
2、从“系数”这个表可以看出“回归系数”、“回归系数的标准差”、“回归系数的T显著性检验”等。
回归系数常量为23.976，但是Sig为0.085，常数项不显著，回归系数为0.762，相对的的Sig 值为0.000，具备显著性。
由于在“Anova”表中提到了模型整体是“显著”的，所以一元线性方程为：居民消费价格指数=23.976+0.762*商品零售价格指数其中在“样本数据统计”中，随即误差，一般叫“残差”：从结果分析来看，可以认为：零售商品价格指数每增加1个单位，居民消费价格总指数会增加0.762个单位。
居民消费价格指数滞后一期对自身的影响由其参数估计值，而且显著性水平较高，而滞后二期对自身的影响为负。
对此，我们可以理解为，第一年居民消费价格指数的上涨会在下一年度逐渐释放，在第三年开始逐步纠正。
曲线拟合
模型描述
模型名称MOD_1
因变量1 居民消费指数
2 商品零售价格指数
方程1 二次
2 三次
3 指数a
自变量城市
常数包含
其值在图中标记为观测值的变量未指定
用于在方程中输入项的容差.0001 a. 该模型要求所有非缺失值为正数。
个案处理摘要
N
个案总数37
已排除的个案a 5
已预测的个案0
新创建的个案0
a. 从分析中排除任何变量中带有
缺失值的个案。
变量处理摘要
变量
因变量自变量
居民消费指数商品零售价格指数城市
正值数32 32 32 零的个数0 0 0 负值数0 0 0 用户自定义缺失0 0 0 缺失值数
系统缺失 5 5 5
因子分析
成份矩阵a
成份
1
居民消费指数.884
商品零售价格指数.884
提取方法 :主成份。
a. 已提取了 1 个成份。
总结与建议
居民消费价格指数与商品零售价格指数，呈线性关系，商品零售价格指数应抑制各种价格的增长。
物价波动在很大程度上是一个滞后变量，不能作为经济运行状况的晴雨表。
目前我国工业品出厂价格波动基本上正处于上升通道，长期来看流动性的增长和收入增速加快也将给消费价格增长带
来压力。
我国价格主管部门沿用的价格统计指数,即商品零售价格指数已不能适应市场经济发展的要求和反映居民消费价格的真正水平,在执行中暴露出诸多弊端。
价格统计指数从以商品零售价格为主改为以居民消费价格统计指数为主是十分必要的。
首先要把握资源性产品价格的调整节奏和力度，将工业品出厂价格水平的波动维持在可控范围内，是消费价格能逐步消化上游传导的压力；从人均收入的角度来看，随着收入分配体制改革深化，在我国人均收入的增长速度将进一步加快，要高度重视并采取有力措施何平衡人均收入与消费价格水平之间的关系；从１９９７年的亚洲金融风暴之后，货币政策取向的变化一直是我国应对通胀或通缩压力，调控消费价格水平的主要工具，成效相当显著，但是货币供应量变动对消费价格水平等作用强度较大，该政策工具需要在深入分析价格走势的前提下谨慎使用。
参考文献
【1】对居民消费价格指数影响因素分析网络摘取
【2】居民消费价格与商品零售价格关系的实证研究网络摘取
【3】中国居民消费价格指数影响因素分析刘海兵
【4】我国物价波动趋势及影响因素分析徐佳山东大学硕士学位论文
【5】中国物价波动的特征和影响因素研究李颖东北财经大学博士学位论文
【6】我国物价增长率波动及其影响因素分析付鹏中南大学商学院。