居民消费预测模型建立
案例：中国居民人均消费模型
2001年人均居民消费的预测区间 人均GDP的样本均值与样本方差： E(GDPP)=1823.5 Var(GDPP)=982.042=964410.4 在95%的置信度下，E(CONSP2001)的预 测区间为：
1758 .7 2.306 23240 .71 1 ( 4033 .1 1823 .5) 2 ( ) 23 2 23 ( 23 1) 964410 .4
2、模型检验
R界值: t0.05/2(21)=2.08 斜率项：0<0.3862<1，符合绝对收入假说
3、预测
2001年：GDPP=4033.1（元）（90年不变价） 点估计： CONSP2001=201.107+0.38624033.1 = 1758.7（元） 2001年实测的CONSP（1990年价）:1782.2 元， 相对误差: -1.32%。
=1758.786.57 或 （1672.1, 1845.3）
中国居民人均消费模型
考察中国居民收入与消费支出的关系。 GDPP： 人均国内生产总值（1990年不变价） CONSP：人均居民消费（以居民消费价格指 数（1990=100）缩减）。
表 2.5.1 中国居民人均消费支出与人均 GDP（元 /人） 年份 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 人均居民消费 CONSP 395.8 437.0 464.1 501.9 533.5 572.8 635.6 716.0 746.5 788.3 836.4 779.7 人均 GDP GDPP 675.1 716.9 763.7 792.4 851.1 931.4 1059.2 1185.2 1269.6 1393.6 1527.0 1565.9 年份 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 人均居民消费 CONSP 797.1 861.4 966.6 1048.6 1108.7 1213.1 1322.8 1380.9 1460.6 1564.4 1690.8 人均 GDP GDPP 1602.3 1727.2 1949.8 2187.9 2436.1 2663.7 2889.1 3111.9 3323.1 3529.3 3789.7
城镇居民消费支出与收入的预测模型(一)
城镇居民消费支出与收入的预测模型(一)摘要]本文根据2000年～2006年十堰市城镇居民消费性支出与可支配收入基本数据，应用灰色预测模型对未来几年十堰市居民可支配收入进行了预测，应用线性回归模型对居民消费支出与可支配收入之间的数量关系的基本规律进行研究，并对其消费走势进行了预测分析，为制定新一轮的经济政策提供了决策依据。
关键词]可支配收入消费性支出灰色模型线性回归近年来，我国经济快速发展，十堰市的经济也取得了长足的进步，随着居民可支配收入的增加，居民的消费支出也随着增加。
目前，消费已成为制约经济发展的瓶颈，分析城镇居民消费支出与收入之间数量关系的基本规律，了解城镇居民消费支出与收入的情况及特点，掌握城镇居民消费支出与收入的变化趋势，采用适当方法，对未来几年城镇居民的消费支出与收入进行预测，帮助有关部门和经营者制定经济政策进而实施宏观调控等，对刺激经济持续、健康发展具有重要意义。
本文通过对十堰市城镇居民年可支配收入和年消费性支出的建模分析，讨论了其相互关系、发展规模和未来发展趋势等，为制定新一轮的经济政策提供了决策依据。
一、收入水平的预测1.居民的经济收入的高低直接决定、影响着消费水平。
收入水平的准确与否直接影响着消费规模的预测，这里对收入水平的预测采用数学模型中的灰色预测模型。
灰色模型（GreyModel）简称GM模型，是灰色系统理论的基本模型，也是灰色控制理论的基础。
灰色系统理论建模的主要任务是根据社会、经济、技术等系统的行为特征数据，找出因素本身或因素之间的关系，从而了解系统的动态行为和发展趋势。
2.预测模型GM（1，1）设,做1—AGO,得,建立白化形式的微分方程设，按最小二乘法得到，其中易求得，微分方程的解为3.模型的建立。
以2000年～2006年十堰市城镇居民人均收入情况为观测值，建立GM（1，1）预测模型。
数据来源于《十堰统计年鉴（2007）》，见表1。
令表1提供的人均可支配收入的数据为X(0)(i)（i=1,2∧，7，得到相应的累加生成序列：构造累加矩阵常数项在Mathematica4.0中求解得得所以建立预测模型：即（1）4.模型的检验(1)残差检验。
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。
城镇居民消费支出与收入的预测模型——基于十堰市的实证分析
４ 模 型 的检 验
Hale Waihona Puke 建模分析 讨论了其相互关 系、发展规模和未来发展趋势等 ，为
制 定 新 一 轮 的经 济 政 策提 供 了决 策 依 据 。
ｉ （ 绝 相差 误 差 ．对 模 型 的 回顾 ， 序 号 ＠ 对 Ｉ 对ｌ 误 误／ 羞 叫
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称 Ｇ 模 型 是 灰 色 系 统理 论 的基 本 模 型 ．也 是 灰 色 控 制理 论 的 Ｍ
，
理 的评 价 ，按 照 精 度 检 验 Ｃ 和 Ｐ （ 误 差 概 率 ） 两个 指 标 进 行评 小 定 ．其等 级标 准 如表 ３ 。表 中 的 Ｃ 为方差 比 ．即 ｃ Ｓ／ ＝ ｓ ，其 中 Ｓ 为原 始 数 据 的 方 差 ，Ｓ 为残 差 的 方 差 ，Ｐ为小 误 差 概 率 。
市 场 调 研
城镇居民消费支出与收入的预测模型
基于十堰 市的实证分析
一 邓 乐斌
［ 摘
李俊 华
魏 毅峰
郧 阳师 范高等 专 科 学校
要 ］ 本 文根 据 ２ ０年 ～２ ６年十 堰 市城 镇 居 民消 费性 支 出与可 支 配 收入 基 本数 据 ，应 用灰 色预 测 模 型对 未 来 几年 ０ ０ ０ ０
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《2024年居民消费的定量研究——方法与应用》范文
《居民消费的定量研究——方法与应用》篇一一、引言随着经济持续发展和人民生活水平的提高，居民消费已经成为驱动经济持续增长的重要因素之一。
居民消费行为的变化、特点以及规律对于制定和实施宏观和微观政策具有重要的参考价值。
然而，要深入理解居民消费行为，需要借助定量的研究方法。
本文旨在探讨居民消费的定量研究方法及其应用，以期为相关研究提供参考。
二、居民消费的定量研究方法（一）描述性统计分析描述性统计分析是居民消费定量研究的基础方法。
通过收集和整理大量数据，描述消费者的人口特征、消费习惯、消费结构等方面的信息。
利用统计图表和指标等工具，揭示消费者消费行为的规律和特点。
（二）回归分析回归分析是探究变量之间关系的重要方法。
在居民消费研究中，回归分析可以用于研究各种因素对居民消费的影响程度，如收入、价格、政策等。
通过建立回归模型，分析这些因素与居民消费之间的数量关系，揭示其内在规律。
（三）时间序列分析时间序列分析是通过研究某一变量在不同时间点的数据变化，揭示其变化规律和趋势的方法。
在居民消费研究中，时间序列分析可以用于研究居民消费随时间的变化情况，如季节性变化、长期趋势等。
通过建立时间序列模型，预测未来居民消费的变化趋势。
（四）面板数据分析面板数据分析是结合时间序列和横截面数据的方法，可以同时考虑个体差异和时间变化对居民消费的影响。
通过面板数据模型，可以更准确地估计各种因素对居民消费的影响程度，揭示不同个体之间的差异和共同点。
三、居民消费的定量研究应用（一）政策制定与评估定量研究方法可以用于政策制定和评估。
通过收集和分析相关数据，了解居民消费行为的规律和特点，为政策制定提供科学依据。
同时，通过建立政策模拟模型，评估政策对居民消费的影响程度，为政策调整提供参考。
（二）市场分析与预测定量研究方法可以用于市场分析和预测。
通过分析消费者的人口特征、消费习惯、消费结构等信息，了解市场需求和趋势。
同时，通过建立预测模型，预测未来市场变化和消费者行为变化，为企业制定营销策略提供参考。
城镇居民消费水平的预测
摘要 ： 本文根据 １ ９ ７ ８ — ２ ０ ０ ９年的数据建立 了 Ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ与 Ｇ Ｍ（ １ ， １ ） 模型 ， 并预测 了 ２ ０ １ ０ — ２ ０ ２ ０年我 国城镇居 民消费水平指数 最后 基于 Ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ 模型 的缺 点考虑 阻滞 因素对 Ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ 模型 进行 改进 ， 得到 了与 Ｇ Ｍ（ １ ， １ ） 模型预 测精度接 近的模型 ， 同时还能避免 Ｇ Ｍ （ １ ， １ ） 模 型在 中后期预测 出现 无限增长的情况。
・
１ ０・
价值 工 程
城镇居 民消费水平的预测
Ｐｒ ｅ ｄｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈｅ Ｃｏ ｎｓ ｕｍｐｔ ｉ ｏ ｎ Ｌｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｆ Ｕｒ ｂ ａ ｎ Ｒｅ ｓ ｉ ｄｅ ｎ ｔ ｓ
罗世 超 Ｌ Ｕ Ｏ Ｓ ｌ ｌ ｉ — ｃ ｈ ａ ｏ
ｒ ｅ ｓ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｓ ｃ ｏ ｎ ｓ ｕ ｍｐ ｔ ｉ ｏ ｎ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｆ ｒ ｏ ｍ ２ ０ １ ０ ｔ ｏ ２ ０ ２ ０ ．Ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ， ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈｅ ｓ ｈ ｏ ｒ ｔ ｃ ｏ ｍｉ ｎ ｇ ｓ ｏ ｆ ｏｇ Ｌ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｎ ｄ ｃ ｏ ｎ ｓ ｉ ｄ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ｂ ｌ ｏ ｃ ｋ ｉ ｎ ｇ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ，ｉ ｔ
Ｏ 引 言 长率随消费额 的增加而减小 ， 当消 费水平增 长到一定数 量 ２ ０ ２ ０年是我国步入小康社会 的关键 一年 ，为了使 我 时 会 趋 于 稳定 状 态 。 国社 会 主 义经 济 更 加 发 展 ， 逐 步 实 现 三步 走 战 略 而 最 终 实 我 们 记第 ｋ年 的城 镇 居 民消 费 水 平 指 数 为 ｙ ｋ ， ｙ ｍ 为 最 现共产主 义， 因 此 有 必 要 提 高 社 会 的 消 费水 平 ， 从 而 提 高 高 消费水平 指数 ， ｙ ０ 为初始 消费水平 指数 ， ｎ为固有增 长 整个国家 的经济 水平 ， 带动整个 国 民经济 的发展 ， 提 升我 率， 建立模型如下 ： ｙ ＝ —＿ ＿ 『 — ＿一 （ １ ） 国 的 国 际 战 略 地位 。 为 了使 大 家较 为准 确 地 了解 我 过 步 入
居民消费价格指数建模与预测
） ． Ｃ Ｐ Ｉ 历 史 样本 的 同胚 的 动力
学 系统 为 ｘ（ ￡ ）一 （ ｚ （ ￡ ） ， ｚ ｎ （ ￡ ） ， …， ｚ ”（ ） ） ， 综 合 考 虑 时 间 延 迟 ｒ后 变 为 Ｘ（ ￡ ）一 （ ｚ （ ） ， ｚ（ ｔ ＋ｒ ） ， …， ｘ （ ｔ ＋（ ｎ一 １ ） ｒ ） ） ． 对Ｃ Ｐ Ｉ 数据 进行 ｍ 维 空间拓 展 ， 有
解 的居 民消 费 价 格 指 数 预 测 模 型 ． 收 集 消 费价 格 指 数 的 历 史 数 据 ， 将 相 关 参 数 编 码 成 为 一 个 基 因． 通 过 遗 传 算 法 模拟生物进化机制搜索最优参数 ， 利 用 最 优 参 数 建 立 居 民消 费 价 格 指 数 预 测 模 型 ． 应 用 实 例 的结 果 表 明 ， 该 模 型 可 以获 得 理 想 的居 民消 费价 格 指 数 预 测 结 果 ， 为 非 线 性 预 测 问题 的 建 模 与 预 测 提 供 了一 种 思 路 ．
第４ ５卷 第 ６ 期
２ ０ １ ６年 １ １月
内蒙 古 师 范 大 学 学报 （ 自然 科 学汉 文版 ）
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｎ ｅ ｒ Ｍｏ ｎ ｇ ｏ ｌ ｉ ａ Ｎｏ ｒ ｍａ ｌ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ（ Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ）
型参 数看 做遗 传算 法 （ Ｇｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ， ＧＡ） 中 的基 因 ， 通 过模 拟 遗 传和 变 异操 作 对 最优 参 数 进行 联 合 求
解， 建立 了一种 参数 联合 求解 的居 民消 费价格 指数 预测模 型 ．
我国居民消费价格指数的短期预测
数据来源：1990-2011年《中国统计年鉴》我国居民消费价格指数的短期预测研究王素梅（哈尔滨民政工业总公司，黑龙江哈尔滨150020）[摘要]运用CPI 预测模型对我国物价总水平的短期预测研究表明：经济发展的速度与物价的上涨幅度呈正比，物价上涨与经济发展关系密切。
CPI 增长过快影响居民生活水平和社会稳定，也不利于经济的协调、可持续发展。
政府应继续把稳定物价总水平做为宏观调控的重点之一，充分利用财政、货币、金融等多种调控手段，确保物价水平可控、经济平稳较快发展。
[关键词]居民消费；价格指数；短期预测；预测研究[中图分类号]F270[文献标识码]B[收稿日期]2012-02-07第2012年第3期（总第393期）商业经济SHANGYE JINGJINo.3，2012Total No.393[文章编号]1009-6043（2012）03-0033-02近些年来，物价问题始终是宏观经济研究中的热门话题。
自2007年年初美国爆发次贷危机以来，我国以猪肉为代表的食品价格大幅上涨，导致2007年多个月份的CPI 的同比涨幅超过6%，突破了3%的调控目标。
在经历了2008年高通货膨胀预期，以及2009年以来CPI 指数连续多个月的同比负增长后，有学者指出：我国在经历了2008年高通胀预期以后，是否迎来了通货紧缩？对于该问题，在当前的学术界争议颇大，然而，无论高通货膨胀还是恶性通货紧缩都是既有害于改革和发展，也不利于政治、经济和社会的稳定，这是众所周知的事实。
CPI 指数作为测定通货膨胀的通用指标之一，如何着眼当前的经济环境，应用有效的理论对CPI 涨跌的路径进行实证分析，无疑具有重要意义。
一、居民消费价格指数的相关概念及构成(一)居民消费价格指数的内涵居民消费价格指数，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。
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第3章居民消费预测模型建立
3.1变量的选择
对于消费影响因素的相关的研究理论，国内的相关的研究成功是非常多的，但是从国内的相关的研究成功多数情况来看，变量的选择一般情况下考虑的较少，本文比较全面的考虑了居民消费影响因素，根据神经网络模型对于他们进行分析，具体的变量的选择如下表所示：
表3-1 居民消费影响因素变量的选取与定义
从表3-1居民消费影响因素变量的选取与定义中可以看出来，本文共选取了16个变量，考虑因素非常全面，因变量y:居民消费水平，也就是本文待研究的性能指标。
居民消费影响因素自变量：经济因素方面，本文一个选取7个，分别是X1-X7，从前面分析可以看出来迄今为止，第一产业只占有中国总体GDP的1%-3%左右，因此本文不作考虑。
居民消费影响因素自变量：社会因素方面，本文一个选取6个，分别是X8-X13，这里需要解释的是就只有一个也就是X13：城乡收入差距，X13值的确定以基尼系数来进行确定的，具体的方法可参考李权葆(2013)的阐述与其观点的研究。
居民消费影响因素自变量：其他因素方面，本文一个选取3个，分别是X14-X17。
3.2数据来源
本文选择以中国年鉴1978-2018年作为时间跨度。
上述指标的选取主要来源有《各年度中国人类发展报告》（各年份），《中国统计年鉴》（各年份），《中国知网》，《中国环境统计年鉴》（各年份），《中国教育统计年鉴》（各年份）等数据来源。
中国居民人均GDP= 中国居民总产出（GDP总额）/中国居民总人口；
中国居民平均受教育年限=（6*T小学+9*T初中+12*T高中+16*T大专以上）/（T小学+T初中+T高中+T大专以上）。
其中，T为中国居民各学历教育人口的具体数目，中国居民各学历教育人口具体的人数数据来源于《中国教育统计年鉴》。
3.3模型的建立
从表3-1居民消费影响因素变量的选取与定义以及，影响消费支出因素的分析，这里就可以进一步的建立中国居民消费支出的具体的一个数学模型：线性模型，同时，本文为了进一步的消除量纲对于计算单位的影响，需要进行归一化处理处理，本文选择的处理方式是：对于变量进行对数处理。
本文具体的需要对数处理的数据选择有：
Y ：居民消费水平，具体可以表示为：lny ； X 1：收入水平，具体可以表示为：lnx1； X 3：通货膨胀水平，具体可以表示为：lnx3； X 4：第二产业总产值，具体可以表示为：lnx4； X 5：第三产业总产值，具体可以表示为：lnx5； X 6：固定资产投资额，具体可以表示为：lnx6； X 8：人口数量，具体可以表示为：lnx8； X 10：教育情况，具体可以表示为：lnx10； X 11：社会保障支出，具体可以表示为：lnx11； X 12：就业人数，具体可以表示为：lnx12； X 14：居民消费习惯，具体可以表示为：lnx14； X 15：公路里程数，具体可以表示为：lnx15； X 16：邮电业务量，具体可以表示为：lnx16；
根据以上的描述，可以建立出中国居民消费支出的具体的一个数学模型，具体表示为：
0112233441616ln ln ln ln ...ln y x x x x x ββββββε=++++++++ （3-1）
其中，0β表示居民消费支出的一个常量，1β，...，16β分别表示上述自变量：X 1，...，X 16的变量系数，ε表示的是中国居民消费支出的一个随机干扰变量。
3.4数据处理
原理：
中心化（又叫零均值化）：是指变量减去它的均值。
其实就是一个平移的过程，平移后所有数据的中心是（0，0）。
标准化（又叫归一化）： 是指数值减去均值，再除以标准差（可以把有量纲量变为无量纲量）。
数据中心化的公式如下所示：
10n
ij
i x
==∑， （3-2）
10n
i
i y
==∑， （3-3）
21
1n
ij
i x
==∑， （3-4）
数据标准化公式如下所示：
min
max min
x x -=
- （3-5）
其中，min 表示的数据x 的最小值，max 表示的数据x 的最大值。
3.5 本章小结
本章节对于基于RBF 神经网络模型的居民消费水平走势研究的居民消费水平实际模型进行了建模研究，为后文于基于RBF 神经网络模型的研究做了必要的铺垫。