计量经济学分析报告

更新时间:2023-06-12 13:09:50 阅读：评论：0

摘要：本文利用我国1985年以来的统计数字建立了可以通过各种检验的居民消费价格的模型，对我国居民消费价格指数进行实证分析。通过对该模型的经济含义分析得出各主要因素对我国居民消费价格指数的影响程度，并针对现状提出自己的一些建议。

关键词：居民消费价格指数城镇居民农村居民

一、引言

CPI是英文“Consumer Price Index”的缩写，直译为“消费者价格指数”，在我国通常被称为“居民消费价格指数”。CPI的定义决定了其所包含的统计内容，那就是居民日常消费的全部商品和服务项目。日常生活中，我国城乡居民消费的商品和服务项目种类繁多，小到针头线脑，大到彩电汽车，有数百万种之多，由于人力和财力的限制，不可能也没有必要采用普查方式调查全部商品和服务项目的价格，世界各国都采用抽样调查方法进行调查。作为学经济的本科阶段的学生，我们所理解的并不彻底，我们所能涉及的范围也很小，所以借由国家统计数据做以下分析，促使我们更好的掌握专业知识，了解国情，提高我们实际操作水平和理论联系实际、发现问题、分析问题、解决问题的能力。

二、影响因素的分析

居民消费价格指数是反映一定时期内居民消费价格变动趋势和变动程度的相对数。居民消费价格指数分为食品、衣着、家庭设备及用品、医疗保健、交通和通讯、娱乐教育和文化用品、居住、服务项目等八个大类。国家规定325种必报商品和服务项目，其中，一般商品273种，餐饮业食品16种，服务项目36种。该指数是综合了城市居民消费价格指数和农民消费价格指数计算取得。利用居民消费价格指数，可以观察和分析消费品的零售价格和服务人格变动对城乡居民实际生活费支出的影响程度。下面主要介绍一下城镇居民消费价格指数、农村居民消费价格指数、城镇居民人均消费价格支出、农村居民人均消费支出的影响：

1、城镇居民消费价格指数（y1）

2、农村居民消费价格指数（y2）

3、城镇居民人均消费支出（x1）

4、农村居民人均消费支出（x2）

5、其他因素（用随机变量u来处理）

三、模型：

1、本文模型数据样本从1985—2006年：

Y 居民消费价格指数

Y1 城镇居民消费价格指数

Y2 农村居民消费价格指数

X1 城镇居民人均消费支出

X2 农村居民人均消费支出

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年份	居民消费价格指数	城镇居民消费价格指数	农村居民消费价格指数	城镇居民人均消费支出	农村居民人均生活消费支出
1985	109.3	111.9	如何提高英语口语107.6	765	349
1986	106.5	107	106.1	872	378
1987	107.3	108.8	106.2	998	421
1988	118.8	120.7	117.5	1311	509
1989	118	名人笑话116.3	119.3	1466	549
1990	103.1	101.3	104.5	1596	560
1991	103.4	105.1	102.3	1840study	602
1992	106.4	108.6	104.7	2262	688
1993	114.7	116.1	113.7	2924	805
1994	124.1	125	123.4	3852	1038
1995	117.1	116.8	117.5	4931	1313
1996	108.3	108.8	107.9	5532	1626
1997	102.8	103.1	102.5	5823	1722
1998	99.2	99.4	99	6109	1730
1999	98.6虚拟现实培训	98.7	98.5	6405	1766
2000happy thanksgiving	100.4	100.8	99.9	6850	1860
2001	100.7	100.7	100.8	7113	1969
2002	99.2	99	99.6	7387	2062
2003	101.2	100.9	101.6	7901	2103

2004	103.9	103.3	104.8	8679	2301
2005	101.8	101.6	102.2	9410	2560
2006	101.5	101.5	101.5	10359	2848

2、基于以上数据，建立一下模型：

Y=β1+β2y1+β3y2+β4x1+β5x2+u

①检验各变量是否为y的格兰杰原因

Y y1

Pairwi Granger Causality Tests
Date: 12/22/10 Time: 12:13
Sample: 1985 2006
Lags: 2


Null Hypothesis:	Obs	F-Statistic	Prob.


Y1 does not Granger Cau Y	20	4.56120	0.0283
bugreports Y does not Granger Cau Y1		3.37364	0.0617

P=0.0283<0.05 显著，y1是y的格兰杰原因

Y y昨日重现英文2

Pairwi Granger Causality Tests
Date: 12/22/10 Time: 12:13
Sample: 1985 2006
Lags: 2


Null Hypothesis:	Obs	F-Statistic	Prob.


Y2 does not Granger Cau Y	20	3.86484	0.0443
Y does not Granger Cau Y2		5.07054	0.0208

P=0.0443<0.05 显著，y2是y的格兰杰原因

Y x1

xiah

Pairwi Granger Causality Tests
Date: 12/22/10 Time: 12:13
Sample: 1985 2006
Lags: 2


Null Hypothesis:	Obs	F-Statistic	knifeProb.


X1 does not Granger Cau Y	20	11.1781	0.0011
Y does not Granger Cau X1		2.80821	0.0921

P=0.0011<0.05 显著，x1是y的格兰杰原因

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