试论对于居民消费价格指数回归分析.docx

1、试论对于居民消费价格指数回归分析 【摘要】写作本文的目的是为了对居民消费价格指数的变化趋势作出一个回归。并预测今后的 CPI 上涨范围。本文采用 2008 年 1 月至 2010 年 10 月的月度数据，针对中国广义货币供应量 M2，金融机构各项贷款和采购经理人指数对居民消费价格指数的影响运用 EVIEWS 计量分析软件。 【关键词】居民消费价格指数；广义货币供应量；金融机构各项贷款；采购经理人指数；分布滞后模型 一、问题的提出 自 2007年次贷危机之后，中国经济陷入了一定的萧条，为了早日走出困境，中国采取超常规的宽松的货币政策和财政政策。货币投放量不断增长，信贷投放也逐月上升。政府短期的行

2、为为日后的通货膨胀埋下了种子。最能直观衡量通货膨胀程度的指标就是居民消费价格指数（ CPI）。本文的目的是为了对 CPI 的变化趋势做出一个回归。并预测 11 月的 CPI 上涨幅度。 二、模型设定 居民消费 价格指数（ Consumer Price Index，简称 CPI）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。它是判断经济形势和制订经济政策的重要参考变量。 简历大全 货币学派的代表弗里德曼曾经说过：通货膨胀无论何时何地始终是货币现象。我们把 M2 作为第一解释变量。 在宽松货币政策的前提下，天量信贷资金的投放也一定程度上助长了通胀。所以我们把金

3、融机构各项贷款额作为第二解释变量。 采购经理人指数（ Purchase Management Index， PMI）是快速及时反映市场动态的先行指标。这个指标越高就代表经济形势的预期越好。而经济形势很好的时候通常会伴随着通胀现象。所以我们把它作为第三解释变量。 三、数据处理和实证分析 本文以 Y（居民消费价格指数）作为被解释变量， X1（当月新增 M2），X2（金融机构各项贷款月末数（亿元）， X3（制造业采购经理指数）作为三个解释变量。对数据取其自然对数以减少异方差。（数据来源：中经网统计数据库） 一般来讲，货币供应量对 CPI 的影响是个滞后的过程，而金融机构各项贷款刺激投资也需要 一定的

4、滞后时间才能对 CPI 产生影响。经理人指数 PMI是个先行指标，对 CPI的影响也有一定的滞后。我们需要分别对各个变量做分布滞后模型估计。 我们对 x1（ m2）做分布滞后估计，结果表明当期货币供应量变化对物价水平的影响在经过 12 个月（即一年）后明显地显现出来。我们对 x2（金融机构各项贷款余额）做分布滞后估计，结果表明在我国金融机构各项贷款余额变化对物价水平影响的滞后期大约为一年。我们对 x3（经理人指数）做分布滞后估计，结果表明经理人指数对物价水平影响的滞后期大约为 7个月。 思想汇报 用 EVIEWS 软件做如下回归： LS Y C X1（ -12） X2（ -12） X3（ -7

5、） 得到如下回归方程式： Y=2.98019+0.00289*X1（ -12） +0.10451*X2（ -12） +0.076*X3（ -7） 21.47385 2.171148 7.720370 4.249779 R2=0.922162 R2=0.909189 F=71.08292 DW=1.779497 四、对方程的各项检验 1.多重共线性检验 分别对 Y 和 X1（ -12）、 X2（ -12）、 X3（ -7）单独做最小二乘估计，其中加入 X2（ -12）的 R2最大。在 X2（ -12）的基础上分别加入 X1（ -12）、X3（ -7）做最小二乘估计，其中加入 x3（ -7）的 R

6、2 最大， t 检验值也提高。在 x2（ -12） x3（ -7）的基础上加入 x1（ -12）做最小二乘估计， R2 增大， t检验值还有 F 检验值都显著。 根据上述逐步回归结果，三个解释变量间不存在多重共线性。 2.异方差 white 和 arch 检验 在 EVIEWS软件里选择有交叉项的 White检验： nR2=13.906464，由 White检验知，在 =0.05 下，查 C2 分布表，得临界值 C2（ 9） =16.9190。nR2=13.906464 C2（ 9） =16.9190，所以接受原假设，表明模型不存在异方差。 在 EVIEWS 软件里选择滞后 3 期的 Arch

7、 检验： （ n-p） R2=4.595747，由 arch 检验知，在 =0.05 下，查 C2 分布表，得临界值 C2（ 3） =7.81473。（ n-p） R2=4.595747 C2（ 3） =7.81473，所以接受原假设，表明模型不存在异方差。 3.自相关 DW检验 给定样本容量为 n=22，解释变量的数目为 =3，在的显著水平下，查 DW统计表可知， =1.053， =1.664。模型中 DW=1.779497，所以模型不存在自相关。 五、结论 本模型估计的最终结果为： Y=2.98019+0.00289*X1（ -12） +0.10451*X2（ -12） +0.076*X3

8、（ -7） 21.47385 2.171148 7.720370 4.249779 R2=0.922162 R2=0.909189 F=71.08292 DW=1.779497 从模型中可以看出，月度新增 M2每变动 1个百分点，居民消费价格指数变动 0.00289个百分点；金融机构各项贷款月末数每变动 1个百分点，居民消费价格指数变动 0.10451个百分点；制造业采购经理指数每变动 1个百分点，居民消费价格指数变动 0.076 个百分点。 六、对 CPI 的预测 把十一月的 X1、 X2、 X3 数据代入回归方程得到点预测的Yt=4.64677167693，变换为常数形式为 104.248。对个别值的区间估计为Yt=4.646771676930.011661 所以预测 11月的 CPI 区间范围为 103.4 105.5。而实际公布的 CPI 为105.1，在这个预测范围内。可以说明回归预测比较准确。 参考文献 B.M.弗里德曼 ,F.H.哈恩 .货币经济学手册 M.武汉大学出版社 ,2007. 简历大全 达摩达尔 .N.古扎拉蒂 .计量经济学基础 M.中国人民大学出版社 ,2005. 庞浩 .计量经济学 M.科学出版社 ,2007. 中国