改革开 放以来商品零售价格指数RPI变化因素分析.docx
- 文档编号:1791480
- 上传时间:2022-10-24
- 格式:DOCX
- 页数:12
- 大小:300.25KB
改革开 放以来商品零售价格指数RPI变化因素分析.docx
《改革开 放以来商品零售价格指数RPI变化因素分析.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《改革开 放以来商品零售价格指数RPI变化因素分析.docx(12页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
改革开放以来商品零售价格指数RPI变化因素分析
改革开放以来商品零售价格指数(RPI)变化因素分析
一、问题引出
自前年“非典”以后,我国食品类商品的价格持续上涨,各媒体对此现象的报道和评论不断。
紧接着,学校食堂、澡堂的价格也随之上涨,在同学中间造成了不小的震动。
出于对物价上涨现象的关注,我们决定对通货膨胀(紧缩)的标志——RPI进行计量分析。
二、理论陈述
通货膨胀是指物价水平持续上涨或者货币价值(购买力)持续下降的过程。
通货膨胀本质上是一种货币现象,是过多的货币追求有限的商品和劳务引起物价普遍的持续上涨。
通货膨胀的成因主要有需求拉动与成本推动。
需求拉动——“钱太多货太少”(弗里德曼)——是政府使用财政和货币政策干预经济的结果。
需求大于供给,物价自然就会上涨。
成本推动主要是由生产资料价格上涨与工资提高引起的。
作用机理是生产资料成本、工资成本的增长使上游产品投入成本的增加自上而下传导给下游产品,这就使消费品生产中的投入物品价格上升,相应从成本方面推动了消费品物价的上升。
通货紧缩也是一种货币现象,表现为总体物价水平的持续下降。
在研究通货紧缩时,应当注意状态和过程的区别。
当一个国家在一年以上的时期内有80%以上的月份出现总体物价水平下降,就可认为该国出于通货紧缩时期,也就是通常所说的出现通货紧缩。
供大于求,这是通货紧缩的主要原因。
而造成供大于求的原因是多样化的,收入、利率、投资等等因素的变动最终都有可能造成供大于求。
三、数据收集
根据理论分析,并考虑到样本数据有限,我们选择固定资产投资总额,最终消费,职工工资总额和滞后商品零售价格指数(n表示滞后的期数,具体值通过回归加以确认)作为解释变量。
由于解释变量是绝对数,被解释变量是指数,两者相差太大,所以我们对解释变量与被解释变量都加以对数化得、、、和。
表一1978—2003年各项数据表
RPI(商品零售价格指数)
I(固定资产投资总额)
CP(最终消费)
W(职工工资总额)
1978
100.0
1377.9
2239.1
568.9
1979
102.0
1474.2
2619.4
646.7
1980
108.1
1590.0
2976.1
772.4
1981
110.7
1581.0
3309.1
820.0
1982
112.8
1760.2
3637.9
882.0
1983
114.5
2005.0
4020.5
934.6
1984
117.7
2468.6
4694.5
1133.4
1985
128.1
3386.0
5773.0
1382.8
1986
135.8
3846.0
6542.0
1659.7
1987
145.7
4322.0
7451.2
1881.1
1988
172.7
5495.0
9360.1
2316.2
1989
203.4
6095.0
10556.5
2618.5
1990
207.7
6444.0
11365.2
2951.1
1991
213.7
7517.0
13145.9
3323.9
1992
225.2
9636.0
15952.1
3939.2
1993
254.9
14998.0
20182.1
4916.2
1994
310.2
19260.6
26796.0
6656.3
1995
356.1
23877.0
33635.0
8100.0
1996
377.8
26867.2
40003.9
9080.0
1997
380.8
28457.6
43579.4
9405.3
1998
370.9
29545.9
46405.9
9296.5
1999
359.8
30701.6
49722.7
9875.5
2000
354.4
32499.8
54600.9
10656.2
2001
351.6
37460.8
58927.4
11830.9
2002
347.0
42355.4
62364.6
13161.0
2003
346.7
51900.4
67051.4
14744.0
表二1978—2003年各项数据对数值表
1978
4.60517
7.22832
7.71383
6.34370
1979
4.62497
7.29587
7.87070
6.47188
1980
4.68306
7.37149
7.99837
6.64950
1981
4.70682
7.36581
8.10443
6.70930
1982
4.72562
7.47318
8.19916
6.78219
1983
4.74057
7.60340
8.29916
6.84012
1984
4.76814
7.81141
8.45415
7.03298
1985
4.85281
8.12740
8.66095
7.23187
1986
4.91118
8.25479
8.78600
7.41439
1987
4.98155
8.37147
8.91613
7.53961
1988
5.15156
8.61159
9.14421
7.74768
1989
5.31517
8.71522
9.26450
7.87036
1990
5.33609
8.77090
9.33831
7.98993
1991
5.36457
8.92492
9.48387
8.10889
1992
5.41699
9.17326
9.67735
8.27873
1993
5.54087
9.61567
9.91255
8.50029
1994
5.73722
9.86582
10.19601
8.80332
1995
5.87521
10.08067
10.42332
8.99962
1996
5.93436
10.19866
10.59673
9.11383
1997
5.94227
10.25617
10.68234
9.14903
1998
5.91593
10.29370
10.74518
9.13739
1999
5.88555
10.33207
10.81422
9.19781
2000
5.87043
10.38899
10.90781
9.27390
2001
5.86249
10.53105
10.98406
9.37847
2002
5.84941
10.65385
11.04075
9.48501
2003
5.84840
10.85708
11.11321
9.59859
四、模型建立
1、对各个因素加以分析
(1)对,根据阿尔蒙法调整得到:
(1.4798)(8.7693)(-1.4925)(-3.9785)(2.0457)
由检验得对被解释变量影响最为显著,故选择作为解释变量。
(2)对,根据阿尔蒙法调整得到:
(9.863)(2.316)(8.672)(3.415)(1.727)(-1.783)(-3.324)
由检验可以看出,对的影响最为显著,所以选择作为解释变量。
(3)对,根据阿尔蒙法调整得到:
(5.336)(4.647)(0.459)(-0.391)(0.565)(0.260)(-2.829)
由检验可以看出,对的影响最为显著,所以选择作为解释变量。
(4)对,根据阿尔蒙法调整得到:
(7.952)(1.713)(1.006)(-1.337)(-0.045)(1.937)(-3.918)
结合经济意义、检验以及考虑到样本容量,选取作为解释变量。
2、综合分析
把以上选取的4个解释变量、、、与被解释变量加以回归,得到回归方程:
(2.364912)(6.877004)(-0.729803)(-2.408678)(4.371333)
由,可知,模型整体显著,但是、系数不符合经济意义,而且的系数的检验不显著,可见模型中存在多重共线性问题。
五、模型检验及修正
表三解释变量相关系数矩阵
1.000000
0.988249
0.986196
0.984125
0.988249
1.000000
0.998082
0.996478
0.986196
0.998082
1.000000
0.998291
0.984125
0.996478
0.998291
1.000000
从表三可以看出,各个解释变量之间的相关性很强。
对此,我们采取逐步回归的办法。
1、用一个解释变量逐个回归,分别得到回归方程
(A)
(1.475950)(37.96950)
(B)
(12.55979)(26.48007)
(C)
(7.387150)(27.26201)
(D)
(12.42966)(29.78755)
综合可决系数和检验,最后选取(D)方程作为基本回归方程。
2、在(D)方程的基础上增加一个解释变量,分别得回归方程
(E)
(2.804194)(2.299558)(5.076878)
(F)
(9.909904)(1.908250)(0.443029)
(G)
(5.863038)(2.156951)(-0.529574)
比较(E)(F)(G)三个方程,其中(E)方程的可决系数最高,各个系数的检验显著,检验也显著,因此选取(E)方程进一步逐步回归。
3、在(E)方程的基础上进一步回归
(H)
(0.815244)(3.423390)(6.146344)(-2.511621)
(I)
(4.846779)(4.390936)(7.231330)(-3.649128)
把(H)(I)方程和(E)方程进行比较,虽然可决系数有一定的提高,但是增加的解释变量的系数不符合经济意义,故经权衡,选取(E)方程作为回归方程
(E)
(2.804194)(2.299558)(5.076878)
残差图示如下:
图一Actual,Fitted,ResidualGraph
4、异方差检验及修正
(1)图示分析
图二图三
注:
随、的变化是显著的,初步判断存在异方差。
(2)WHITE检验
表四回归方程(E)的WHITE检验结果
从表四可以得到,当的时候,,而,∴,回归方程存在异方差(或者通过也能判断出存在异方差)。
(3)异方差的修正(加权最小二乘法)
取权数,
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 改革开 放以来商品零售价格指数RPI变化因素分析 改革 以来 商品 零售价格 指数 RPI 变化 因素 分析
![提示](https://static.bdocx.com/images/bang_tan.gif)