居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的時(shí)間序列模型分析(編輯修改稿)
2025-07-24 06:56 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 0。年以來(lái)物價(jià)經(jīng)歷的一次大幅度的回落，從指數(shù)上反映是一直在下降。隨后亞洲金融危機(jī)爆發(fā)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)受到一定影響，此時(shí)物價(jià)指數(shù)進(jìn)入負(fù)增長(zhǎng)階段，而且出現(xiàn)了輕微的通貨緊縮現(xiàn)象。從居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)上可以看出，至1999年物價(jià)回落至最低點(diǎn)，引發(fā)了關(guān)于中國(guó)經(jīng)濟(jì)是否進(jìn)入“通貨緊縮”的爭(zhēng)論。此后由于中國(guó)管理層的宏觀調(diào)控及時(shí)全面，我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展出現(xiàn)了重要轉(zhuǎn)機(jī)，至2000年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)明顯加快，經(jīng)濟(jì)運(yùn)行質(zhì)量顯著提高，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)良性發(fā)展的大背景下，市場(chǎng)價(jià)格出現(xiàn)了積極的變化，通貨緊縮不僅得到有效的消除，而且扭轉(zhuǎn)了價(jià)格指數(shù)持續(xù)二年下降的局面，全國(guó)居民消費(fèi)價(jià)格總水平比1999年上升了個(gè)百分點(diǎn)。關(guān)于通貨膨脹沒(méi)有一個(gè)固定的標(biāo)準(zhǔn)，國(guó)際上一般認(rèn)為，1%以下是沒(méi)有通貨膨脹甚至被認(rèn)為是通貨緊縮；1%～5%是溫和的通貨膨脹；超過(guò)5%是嚴(yán)重的通貨膨脹。自2003年起，中國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新一輪上升通道，各級(jí)政府加大基礎(chǔ)設(shè)施的投資，銀行信貸也出現(xiàn)井噴式增長(zhǎng)，導(dǎo)致固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)速度較快。與此同時(shí)，物價(jià)上漲主要由2004年上半年貨幣供應(yīng)量增長(zhǎng)相對(duì)較快、國(guó)際油價(jià)持續(xù)高位盤(pán)整、服務(wù)項(xiàng)目?jī)r(jià)格的政策上調(diào)和糧價(jià)的回升所致，以及新一輪的房地產(chǎn)行業(yè)和汽車行業(yè)投資熱潮興起，引發(fā)了對(duì)鋼鐵、電力等原材料和能源需求的不斷擴(kuò)大，引發(fā)了我國(guó)價(jià)格指數(shù)飆升。2004年第二季度居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)高達(dá)。物價(jià)的大幅波動(dòng)引發(fā)了我們對(duì)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的關(guān)注，其中準(zhǔn)確的短期預(yù)測(cè)更是我們需要的，下文從季節(jié)調(diào)整模型的歷史和思想開(kāi)始，建立了適合該指數(shù)特點(diǎn)的乘積季節(jié)模型。2居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的時(shí)間序列模型分析三、季節(jié)調(diào)整模型的歷史和建模思想以月度和季度作為時(shí)間觀察單位的時(shí)間序列通常具有一年一度的周期性，這種周期性是季節(jié)因素的影響造成的，在經(jīng)濟(jì)分析中稱之為季節(jié)性。在經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)中，這種季節(jié)性可以掩蓋和遮蔽了原數(shù)據(jù)的規(guī)律性，影響我們的進(jìn)一步升入的研究數(shù)據(jù)。在分析之前，剔出季節(jié)性因素，這就是季節(jié)調(diào)整。季節(jié)調(diào)整最早是有美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家Persons 1919年提出的，成功預(yù)測(cè)了1919年經(jīng)濟(jì)繁榮和1920年的經(jīng)濟(jì)衰退，自此，季節(jié)調(diào)整方法受到廣泛的重視和深入的研究。1931年Macauley提出了季節(jié)調(diào)整的比率滑動(dòng)平均法，該方法成為后來(lái)廣泛應(yīng)用的X11程序的基礎(chǔ)。1965年ShiskinX11季節(jié)調(diào)整程序，該程序在美國(guó)得到廣泛的應(yīng)用。在Box，和Jenkins建立隨機(jī)模型，Tiao(刁錦寰)和Hillmer找出了與X11程序相對(duì)應(yīng)的ARIMA模型基礎(chǔ)上，加拿大的Dagum提出了X11ARIMA程序，擴(kuò)展了ARIMA模型的時(shí)間序列在季節(jié)調(diào)整中向前或向后的能力。美國(guó)的普查局的Findley等人在上個(gè)世紀(jì)的90年代提出了以X11ARIMA方法為基礎(chǔ)的X12ARIMA方法，該方法彌補(bǔ)了X11ARIMA程序的不足之處，改進(jìn)了X11ARIMA在建模和診斷能力方面的缺陷。該方法在歐洲統(tǒng)計(jì)界得到好評(píng)，被推薦到歐洲中央銀行使用，并在統(tǒng)計(jì)部門和其它經(jīng)濟(jì)機(jī)構(gòu)廣泛使用。X12ARIMA方法是由X12及ARIMA方法合并而成，ARIMA方法的基本思路是：對(duì)于經(jīng)常遇到的非平穩(wěn)的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)多次差分，轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，再由平穩(wěn)數(shù)據(jù)入手。X12的思路是把時(shí)間序列分解成四部分組成：趨勢(shì)Tt（Trend）循環(huán)Ct（Cycle）季節(jié)St（Seasonal）和不規(guī)則項(xiàng)It（Irregular），X12采用的是移動(dòng)平均的方法消除季節(jié)因素的影響。乘積季節(jié)模型的一般形式為：F(B)U(Bs)209。d209。dsXt=V(Bs)Q(B)at，這里F(B)209。dXt表示同一周期內(nèi)不同周期的相關(guān)關(guān)系，U(Bs)209。ds則描述不同周期的同一周期點(diǎn)上的相關(guān)關(guān)系；另一方面，從結(jié)構(gòu)形式上看，它是隨季節(jié)模型與ARIMA模型的結(jié)合式，故稱之為乘積季節(jié)模型，其階數(shù)用（n,d,m）(p,D,q)s表示。四、我國(guó)CPI數(shù)據(jù)的建模和預(yù)測(cè)其基本建模過(guò)程可以歸納如下：對(duì)數(shù)據(jù)作散點(diǎn)圖，若采用的是BJ建模方法來(lái)建立季節(jié)性時(shí)間序列模型，首先要判明周期性，即S取值。從直觀上判斷序列數(shù)據(jù)是否是平穩(wěn)的，然后從自相關(guān)函數(shù)圖（ACF）、偏自相關(guān)函數(shù)圖（PACF）和ADF單位根檢驗(yàn)進(jìn)一步分析數(shù)據(jù)的特性；如果數(shù)據(jù)是不平穩(wěn)的，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)化。根據(jù)數(shù)據(jù)的不同特征進(jìn)行不同的調(diào)整，主要有取對(duì)數(shù)，多次差分或開(kāi)方處理，直到自相關(guān)函數(shù)圖和偏自相關(guān)3居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的時(shí)間序列模型分析函數(shù)圖是顯著的趨于零，和通過(guò)單位根檢驗(yàn)；由獲得的平穩(wěn)的數(shù)據(jù)，進(jìn)行初步的模型識(shí)別，建立相應(yīng)的模型：根據(jù)時(shí)間序列模型識(shí)別規(guī)則，若偏自相關(guān)函數(shù)圖是截尾的，而自相關(guān)函數(shù)圖是拖尾的，則模型可以判斷為AR（p）；若自相關(guān)函數(shù)圖是截尾的，而偏自相關(guān)函數(shù)圖是拖尾的，則模型可以判斷為MA模型；若平穩(wěn)時(shí)間序列的自相關(guān)函數(shù)圖和偏自相關(guān)函數(shù)圖都是拖尾的，該數(shù)據(jù)適合ARMA模型；對(duì)選定的模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，估計(jì)暫定的模型參數(shù)，運(yùn)用檢驗(yàn)是否具有統(tǒng)計(jì)意義；根據(jù)上一步的結(jié)果，對(duì)暫定模型進(jìn)行適應(yīng)性檢驗(yàn)，決定是否接受暫定模型，當(dāng)模型的適應(yīng)性檢驗(yàn)表明模型不是最優(yōu)的模型時(shí)，可根據(jù)檢驗(yàn)所提供的有關(guān)改進(jìn)模型的信息，重新擬合改進(jìn)模型，并根據(jù)AIC準(zhǔn)則，選定最好的模型；（一）數(shù)據(jù)的平穩(wěn)化檢驗(yàn)作時(shí)間序列分析時(shí)，要求數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的，這樣才可以直接進(jìn)行分析，但在實(shí)際操作中，特別是經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)幾乎都是有一定趨勢(shì)的，不是平穩(wěn)數(shù)據(jù)，這時(shí)就要首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)化處理，剔出趨勢(shì)的影響，用平穩(wěn)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列分析。在分析時(shí)，首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，如圖1，從中可以看出該指數(shù)有下降趨勢(shì)，不是平穩(wěn)的數(shù)據(jù)。也可以作滯后4期的擴(kuò)展ADF單位根檢驗(yàn)，結(jié)果如下，在1%Critical Value，表明該數(shù)據(jù)不是平穩(wěn)的。表2：原始數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)ADFTestStatistic
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