文档介绍：CPI与其相关指标的关系研究及其趋势预测
南京财经大学毕业论文(设计)
目录
中文摘要 1
英文摘要 1
一、引言 3
二、文献综述 4
三、方法简介 5
(一)ADF检验 5
(二)相关分析 6
(三)格兰杰因果关系检验 6
(四)指数曲线趋势外推法 7
(五)季节性ARIMA模型 8
四、数据收集及预处理说明 8
五、序列平稳性检验 9
六、CPI与其相关指标之间的关系研究 10
(一)CPI与PPI之间的关系分析 10
(二)CPI与PMI之间的关系分析 12
(三)CPI与货币指数()之间的关系分析 13
(四)CPI与原油-WTI价格指数(OCPI)之间的关系分析 15
(五)CPI与HPI之间的关系分析 16
(六)结论 18
七、CPI趋势预测 19
(一)季节性ARIMA模型 19
(二)指数曲线模型 23
(三)模型的对比分析 24
(四)拓展预测 25
(五)结论 25
八、政策建议 26
(一)巩固和扩大房地产市场调控成效 26
(二)审时度势,有效运用货币政策调节手段 26
(三)发展新科技,开发新能源,有效控制国内能源价格 27
(四)引导和支持企业通过转型和创新来应对、消化高成本 27
参考文献 28
附录 32
CPI与其相关指标的关系研究及其趋势预测
摘要:本文首先运用相关分析和格兰杰因果关系检验法对CPI与影响因素生产者物价指数(PPI)、采购经理指数(PMI)、广义货币供应量()、原油-WTI月平均价和房屋销售价格指数(HPI)进行分析,发现CPI与各个影响因素之间并不存在简单的相关性。然后运用季节性ARIMA模型和指数曲线模型对CPI序列进行拟合,通过静态预测的精度比较,选取ARIMA(3,1,0)(1,1,1)模型为最优模型,进行CPI逐期扩展预测,发现短期内CPI将平稳上升。最后,根据CPI研究结果,对通胀管理提出相关建议。
关键词:CPI,相关分析,格兰杰因果关系检验,ARIMA模型
Researching the relation between CPI and its relevant indicators and
making the trend forecast of CPI
Abstract:This paper first use correlation analysis and Granger causality test to analysis the relevant indicators of CPI: producer price index (PPI), purchasing managers index (PMI), the broadest measure of money supply (), month average price of crude oil-in west Texas intermediate (WTI) and home sales price index (HPI), and find out there is no simple correlation between CPI and every relevant indicator1>. Then use ARIMA model and Index curve model seasonal to fit the CPI sequences and select ARIMA(3,1,0)(1,1,1) model as the optimal model paring the precision of Statistic forecast. Use ARIMA model to make extended forecast for CPI and find out that CPI will be rising steadily in short period. At last make some relevant mendation on inflation management according to the research results of CPI.
Keywords: CPI, correlation analysis, Granger causality test, ARIMA model
一、引言
消费者物价指数,即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的变动时刻牵动着所有人的心,通货膨胀影响着人们的日常生活,它决定着消费者花费多少来购买商品和服务,左右着商业经营的成本,极大地破坏着个人或企业的投资