中国消费者信心指数(2006-2014)
我国城市居民消费价格指数时间序列分析
辽宁工业大学时间序列分析课程设计题目：中国城市居民消费价格指数的分析与预测院（系）：经济学院专业班级：统计学 091学号： 090707016学生姓名：胡迪指导教师：姜健教师职称：教授起止时间： 2011.12.19—12.23课程设计任务院（系）：经济学院教研室：统计教研室学号090707016 学生姓名胡迪专业班级统计学091班课程设计（论文）题目中国城市居民消费价格指数的分析与预测课程设计（论文）任务1、画出时间序列的时序图，根据所画的时序图粗略判别序列是否平稳；2、根据序列的自相关图判别序列是否平稳；3、利用单位根检验方法，判别序列的平稳性；4、模型识别。
根据自相关系数和偏自相关系数的性质和特点，判别模型属于哪种类型；5、参数估计。
根据选定的模型类别进行模型的参数估计；6、进行相应的检验。
包括模型的稳定性、可逆性的判定；参数的显著性检验；残差的白噪声检验等；7、模型优化。
对所建立的多个模型，根据AIC准则等进行优化选择；9、预测。
应用所建立的模型，进行未来5期的预测；10、模型的评价。
应用相关的评价准则，对所选择的模型进行评价。
11、撰写设计报告。
报告一律要求用Word文档纂写，3000字左右，内容及要求见指导书。
摘要时间序列就是按照时间的顺序记录的一列有序数据。
对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势。
时间序列分析在日常生活中随处可见，有着非常广泛的应用领域。
本文用时间序列分析方法，对城市居民消费价格指数序列进行了拟合。
通过对1960年至2005年期间中国城市居民消费价格指数进行观察分析，建立合适的ARMA模型，对未来五年的城市居民消费价格指数进行预测。
然后对预测值和真实值进行比较，得出结论，所建立的模型有较好的拟合效果，从而提供了一个经济预测和结构分析的有效方法。
关键词：时间序列城市居民消费价格指数平稳性白噪声单位根目录1引言 (1)2模型的判别 (2)2.1原始序列分析 (2)2.2模型判别 (4)3中国城市居民消费价格指数模型的建立 (5)3.1有常数项的AR(1)模型 (5)3.2有常数项的ARMA(1,2)模型 (7)3.3没有常数项的ARMA(1,2)模型 (9)4模型优化 (11)4.1模型选择 (11)5中国城市居民消费价格指数模型的预测 (12)6模型评价与分析 (14)6.1中国城市居民消费价格指数模型评价 (14)6.2中国城市居民消费价格指数分析 (15)参考文献 (15)1引言城市居民消费价格指数(Urban Consumer Price Index)，是反映城市居民家庭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。
《室外排水设计规范》GB50014-2006(2014年版)局部修订的条文及条文说明
的规定取值 ，并应符合下列规定 ：
国雨水管渠 的设计重现期 ，并与发达国家标准基本一致。
１人 口密集 、内涝 易发且经济 条件较 好的城镇 ，宜采用
本次修 订 中表 ３ｌ２．４的城 镇类 型根据 ２０１４年 １１月 ２０
规 定 的上 限 ：
日国务 院下发 的 《国务 院关于 调整城 市规模 划分 标准 的通
环境 ，提高人民健康水平和保 障安全 的要求，制订本规范。 较 大，城镇雨 水管渠设 计重现 期一般 采用 ５年 ～１０年。 美
国各 州还将 排水 干管系 统的设计 重现期 规定 为 １Ｏ０年 ，排
３设计流 量和设计水质
水 系统 的其他设施分别具有不 同的设计重现期。 日本也将 设 计重现期不断提高 ，《日本下水道设计指南 》（２００９年版 ）
３ｌ２雨 水 量
中规定 ，排水系统设计 重现 期在 １０年 内应提高到 １０年 ～１５
３．２．４雨水管渠设计重现期 ，应根据汇水地 区性质 、城镇类 型、 年。所 以本次修订提 出按照地区性质和城镇类型 ，并结合 地
地形特 点和气候 特征等 因素 ，经技术经 济比较后按 表 ３．２ ４ 形特点和气候特征等 因素 ，经技术经济比较后 ，适当提 高我
２０１６年第７期 ·工程建设标准化 ３７
１ 总 则
１．０．１为使我国的排水 工程设计 贯彻科技发展观 ，符合国家的
表 ３为我 国 目前 雨水 管渠设 计重现 期与 发达 国家和地
法律法规，推进渔绽 直建遮 达到防治水污染，改善和保护 区的对 比情况。美国 、日本等国在城镇 内涝防治设施 上投入
２～５ ２～３ ５～１Ｏ ２～３ ２～３ ３～５
２Ｏ～３Ｏ １０～２Ｏ
异质信念_投资者情绪与定向增发折价
101
徐枫
王洪川①
摘要： 投资者特征是定向增发折价的重要影响因素 。 本文以 2007 —2011 年沪深两市 从异质信念和投资者情绪两个维度 ， 考察投资者特征对定向增发 定向增发企业为研究对象， 折价的影响。研究结果表明， 异质信念越大， 投资者情绪越高涨， 企业定向增发折价越高。 同时， 我们还发现， 异质信念和投资者情绪在对定向增发折价的影响上具有显著的替代效 应。本文研究结论不仅丰富了企业融资相关理论， 对于现实中的企业决策也具有较强启示 意义。 关键词： 异质信念； 投资者情绪； 定向增发折价
① 《上市公司非公开发行股票实施细则 》 明确定价基准日有三个时点 ：
董事会决议公告日、 股东大会决议公
告日和发行期首日。
2012 年第 11 期
103
以选择这两个维度切入， 主要是基于如下两点考虑： 首先， 将异质信念和投资者情绪两者相 可以比较全面地涵盖投资者特征。 现有文献在研究投资者特征与企业融资行为关系 结合， 更多地是单独从投资者异质信念视角出发 ， 或从投资者情绪视角出发 （ 卢闯和李志华， 时， 2011 ） ， 而极少将两者结合起来探讨①。 应该讲， 无论从异质信念还是投资者情绪单独展开 研究都会顾此失彼， 难以准确衡量投资者特征对企业行为的影响 ， 同时也无法揭示两者在影 响定向增发折价时究竟存在何种关系。 其次， 选择这两个维度进行研究也具备了客观现实 但是经过学术界的长期艰辛探索， 异质信念 条件。尽管这两个指标的准确度量仍有待完善 ， 和投资者情绪测度指标也开始被一些公开文献所接受 ， 为该项研究奠定了重要的实证基础。 同时， 随着中国资本市场制度的逐渐完善 ， 长期困扰学者研究工作的样本数据获取障碍已经 消除。 本文以 2007 —2011 年沪深两市定向增发事件为研究对象， 从异质信念和投资者情绪两 个维度， 考察投资者特征对定向增发折价的影响。 实证检验结果表明， 异质信念越大， 投资 企业定向增发折价越高； 进一步研究还发现， 异质信念和投资者情绪在对定 者情绪越高涨， 向增发折价的影响上具有显著的替代关系 。 本文主要贡献在于： 一方面， 以中国上市企业为样本， 从异质信念和投资者情绪两个方 面， 实证检验投资者特征对定向增发折价的影响， 为本领域理论研究提供了实证支持； 另一 — —作为方差特征的异质信念和作为均值特 方面， 考察了投资者群体特征的两个重要内容— 征的投资者情绪， 而研究其在影响定向增发折价上可能存在的关系 ， 则丰富了该领域的研究 文献。
中国经济-我国消费市场形势和主要特点分析-论文
近几年，我国投资与出口出现了快速增长，随之而来的是我国消费市场也呈现出明显回升。
这种趋势说明，虽然消费需求不如投资和出口那样活跃、能够立即见效，但它的增长却会对经济产生惯性，并成为推动和促进国民经济持续发展的重要保证和动力。
我国经济虽然经过了连续几年的快速增长，但消费对经济增长的拉动作用还未充分显示出来，对经济增长的潜力也还需要作进一步研究。
本文根据我国消费市场发生的重大变化和影响，分析其发展趋势、特点和问题，以及须采取的措施和建议。
一、2006年国内消费市场运行情况主要特点1、消费需求实现了较快增长2006年居民收入实现了较快增长，对2007年的消费增长产生一定的积极作用，直接效应比较明显。
近期农产品的价格上涨有利于农民增加收入，公务员和事业单位职工工资增加促进了消费增长。
目前股票市场保持较好的发展势头，股票价格上涨的财富效应促进了消费增长。
随着扩大国内消费政策的落实，公共财政制度、收人分配制度和社会保障制度将逐步完善，并进一步向社会各公众阶层倾斜。
综合这些因素，2007年消费仍将保持较快增长。
2、市场销售继续保持较快增幅，全年社会消费品零售总额超过7.6万亿元2006年，社会消费品零售总额62089.1亿元，比2005年同期增长13.6%。
主要特点：(1)销售增幅呈不断加快趋势。
2006年1—12月各月社会消费品零售总额分别为：6641.6亿元、6001.9亿元、5796.7亿元、5774.6亿元、6175.6亿元、6057.8亿元、6012.2亿元、6077.4亿元、6554亿元和6997.7亿元，比2005年同期增长分别为15.5%、9.4%、13.5%、13.6%、14.2%、13.9%、13.7%、13.8%、13.9%和14.3%，各月累计增幅分别为：15.5%、12.5%、12.8%、13%、13.2%、13.3%、13.4%、13.5%、13.5%和13.6%。
(2)分地域看，城市消费品零售额41967.7亿元，同比增长14.2%，县城零售额6828.4亿元，增长13.1%，县以下零售额13293亿元，增长12%。
中国历年货币供应量(M0_M1_M2)2000-2014
18306.36 18250.67 18439.56 19745.99 22287.43 19893.44 19297.43 19878.40 19048.43 19017.58 19409.10 19517.94 20524.17 20078.25 20209.25 21468.30 24015.41 22667.97 21238.95 21666.56 20811.59 20848.76 21171.20 21351.56 22272.92 21892.98 22409.39 24031.67 29310.37 24482.02 23472.03 24155.73 23465.31 23469.08 23752.59 24185.36 25687.38 24964.17 25527.26 27072.62 27949.13 30627.93 27387.95 27813.89 26727.97 26881.10 27326.26
140993.31 142591.57 144649.33 148009.82 152560.08 154870.16 150177.88 150867.47 151694.91 153344.75 154820.15 154992.44 156889.92 155748.97 157194.36 157826.61 166217.13 165214.97 166149.60 176541.13 178213.57 182025.58 193138.15 195889.26 200394.83 201708.14 207545.74 212493.20 220001.51 229588.98 224286.95 229397.93 233909.76 236497.88 240580.00 240664.07 244340.64 243821.90 253300.00 259420.30 266621.30 266255.60 266767.00 269289.70 274662.60 270545.65 273393.77
2024中国消费者调查报告(优秀5篇)
2024中国消费者调查报告（优秀5篇）中国消费者调查报告篇1调查时间;20xx年调查地点：中国调查内容：中国消费者一季度消费意愿调查对象：中国消费者尼尔森xx日发布了20xx年一季度中国消费者信心指数。
报告显示，一季度中国消费者的消费意愿回升至39点，为9个季度以来的最高水平。
调查报告显示，%的中国消费者表示，未来三个月计划增加在食品饮料类快速消费品上的支出;近15%的消费者表示，将增加非食品饮料类快速消费品上的支出。
其中，近五成(45%)的一线城市消费者计划增加在食品饮料类快速消费品上的支出;近四成的消费者将增加在非食品类快速消费品上的支出。
调查报告同时显示，一季度中国消费者信心指数为108点，与XX年四季度持平，超过全球平均水平15点(全球消费者信心指数为93点)。
尼尔森消费者信心指数以高于或低于100作为标准，其中，高于100表示乐观，低于100则表示相对悲观。
尼尔森大中华区总裁严旋分析说，与前一季度相比，中国消费者的就业前景、个人经济状况和消费意愿均保持稳定，这表明消费者对中国整体经济持有乐观和积极的态度。
国家发改委经济研究所副所长宋立则在当日出席“尼尔森中国消费者360”时表示，当前中国经济增速下行仅是短期低迷，而非趋势性变化，未来XX年中国经济仍会较快速增长，消费也会出现乐观的增长。
城镇化将会是避免中国经济出现“硬着陆”的重要因素，且与以往产业发展推动的劳动力为主的城镇化模式不同，未来将会是以消费升级推动的非劳动人口城镇化。
宋立在演讲中还表示，过去XX年中国的顺差率、消费率、投资率等数据都显示，中国经济对于外贸的依存度并不高，且通过对不同区域、不同类型国家的相关数据比较也支撑了上述判断。
“中国经济主要靠内需拉动，从来如此。
”宋立说，但这个内需中消费和投资占据了约92%，与其他区域和国家相比，过去XX 年数据显示中国消费率偏低、但投资率明显过高。
而对于如何扩大消费，宋立认为，可以从城市、城镇、农村各个方面着手，城镇化将成为中国经济得以避免“硬着陆”的重要因素。
计量经济学 第三版 李子奈 书中表格数据
计量经济学（第3版）例题和习题数据表表2.1.1 某社区家庭每月收入与消费支出统计表表2.3.1 参数估计的计算表表2.6.1 中国各地区城镇居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出（元）资料来源：《中国统计年鉴》（2007）。
表2.6.3 中国居民总量消费支出与收入资料单位：亿元年份GDP CONS CPI TAX GDPC X Y 19783605.6 1759.1 46.21519.28 7802.5 6678.83806.7 19794092.6 2011.5 47.07537.828694.2 7551.64273.2 19804592.9 2331.2 50.62571.70 9073.7 7944.24605.5 19815008.8 2627.9 51.90629.899651.8 8438.05063.9 19825590.0 2902.9 52.95700.02 10557.3 9235.25482.4 19836216.2 3231.1 54.00775.5911510.8 10074.65983.2 19847362.7 3742.0 55.47947.35 13272.8 11565.06745.7 19859076.7 4687.4 60.652040.79 14966.8 11601.77729.2 198610508.5 5302.1 64.572090.37 16273.7 13036.58210.9 198712277.4 6126.1 69.302140.36 17716.3 14627.78840.0 198815388.6 7868.1 82.302390.47 18698.7 15794.09560.5 198917311.3 8812.6 97.002727.40 17847.4 15035.59085.5 199019347.8 9450.9 100.002821.86 19347.8 16525.99450.9 199122577.4 10730.6 103.422990.17 21830.9 18939.610375.8 199227565.2 13000.1 110.033296.91 25053.0 22056.511815.3 199336938.1 16412.1 126.204255.30 29269.1 25897.313004.7 199450217.4 21844.2 156.655126.88 32056.2 28783.413944.2 199563216.9 28369.7 183.416038.04 34467.5 31175.415467.9 199674163.6 33955.9 198.666909.82 37331.9 33853.717092.5 199781658.5 36921.5 204.218234.04 39988.5 35956.218080.6 199886531.6 39229.3 202.599262.80 42713.1 38140.919364.1 199991125.0 41920.4 199.7210682.58 45625.8 40277.020989.3 200098749.0 45854.6 200.5512581.51 49238.0 42964.622863.9 2001108972.4 49213.2 201.9415301.38 53962.5 46385.424370.1 2002120350.3 52571.3 200.3217636.45 60078.0 51274.026243.2 2003136398.8 56834.4 202.7320017.31 67282.2 57408.128035.0 2004160280.4 63833.5 210.6324165.68 76096.3 64623.130306.2 2005188692.1 71217.5 214.4228778.54 88002.1 74580.433214.4 2006221170.5 80120.5 217.6534809.72 101616.3 85623.136811.2资料来源：根据《中国统计年鉴》（2001，2007）整理。
中国历年居民消费价格指数(CPI)最新数据_更新至2015年3月
全国同比增减2015年3月2015年2月101.4 1.42015年1月100.80.82014年12月101.5 1.52014年11月101.4 1.42014年10月101.6 1.62014年9月101.6 1.62014年8月10222014年7月102.3 2.32014年6月102.3 2.32014年5月102.5 2.52014年4月101.8 1.82014年3月102.4 2.42014年2月10222014年1月102.5 2.52013年12月102.5 2.52013年11月10332013年10月103.2 3.22013年9月103.1 3.12013年8月102.6 2.62013年7月102.7 2.72013年6月102.7 2.72013年5月102.1 2.12013年4月102.4 2.42013年3月102.1 2.12013年2月103.2 3.22013年1月10222012年12月102.5 2.52012年11月10222012年10月101.72 1.722012年9月101.91 1.912012年8月102.05 2.052012年7月101.78 1.782012年6月102.15 2.152012年5月10332012年4月103.37 3.372012年3月103.59 3.592012年2月103.16 3.162012年1月104.55 4.552011年12月104.1 4.12011年11月104.2 4.2数据日期↓去年同月=100点2011年10月105.5 5.5 2011年9月106.1 6.1 2011年8月106.2 6.2 2011年7月106.5 6.5 2011年6月106.4 6.4 2011年5月105.5 5.5 2011年4月105.3 5.3 2011年3月105.4 5.4 2011年2月104.9 4.9 2011年1月104.9 4.9 2010年12月104.6 4.6 2010年11月105.1 5.1 2010年10月104.4 4.922010年9月103.6 4.442010年8月103.5 4.762010年7月103.3 5.192010年6月102.9 4.682010年5月103.1 4.562010年4月102.8 4.372010年3月102.4 3.642010年2月102.7 4.372010年1月101.50.52009年12月101.90.692009年11月100.6-1.762009年10月99.5-4.332009年9月99.2-5.162009年8月98.8-5.822009年7月98.2-7.622009年6月98.3-8.222009年5月98.6-8.452009年4月98.5-9.222009年3月98.8-8.772009年2月98.4-9.482009年1月101-5.72008年12月101.2-4.982008年11月102.4-4.212008年10月104-2.352008年9月104.6-1.512008年8月104.9-1.52008年7月106.30.662008年6月107.1 2.592008年5月107.7 4.162008年4月108.5 5.342008年3月108.3 4.842008年2月108.7 5.842007年12月106.5 3.6 2007年11月106.9 4.91 2007年10月106.5 5.03 2007年9月106.2 4.63 2007年8月106.5 5.13 2007年7月105.6 4.55 2007年6月104.4 2.86 2007年5月103.4 1.97 2007年4月103 1.78 2007年3月103.3 2.48 2007年2月102.7 1.78 2007年1月102.20.29 2006年12月102.8 1.18 2006年11月101.90.59 2006年10月101.40.2 2006年9月101.50.59 2006年7月101-0.79 2006年6月101.5-0.1 2006年5月101.4-0.39 2006年4月101.2-0.59 2006年3月100.8-1.85 2006年2月100.9-2.89 2006年1月101.90 2005年12月101.6-0.78 2005年11月101.3-1.46 2005年10月101.2-2.97 2005年9月100.9-4.09 2005年8月101.3-3.8 2005年7月101.8-3.32 2005年6月101.6-3.24 2005年5月101.8-2.49 2005年4月101.8-1.93 2005年3月102.7-0.29 2005年2月103.9 1.76 2005年1月101.9-1.26 2004年12月102.4-0.78 2004年11月102.8-0.19 2004年10月104.3 2.46 2004年9月105.2 4.06 2004年8月105.3 4.36 2004年7月105.3 4.78 2004年6月105 4.69 2004年5月104.4 3.67 2004年4月103.8 2.772004年2月102.1 1.9 2004年1月103.2 2.79 2003年12月103.2 3.61 2003年11月103 3.73 2003年10月101.8 2.62 2003年9月101.1 1.81 2003年8月100.9 1.61 2003年7月100.5 1.41 2003年6月100.3 1.11 2003年5月100.7 1.82 2003年4月101 2.33 2003年3月100.9 1.71 2003年2月100.20.2 2003年1月100.4 1.41 2002年12月99.6-0.1 2002年11月99.3-0.4 2002年10月99.2-1 2002年9月99.3-0.6 2002年8月99.3-1.68 2002年7月99.1-2.36 2002年6月99.2-2.17 2002年5月98.9-2.75 2002年4月98.7-2.85 2002年3月99.2-1.59 2002年2月1000 2002年1月99-2.17 2001年12月99.7-1.77 2001年11月99.7-1.58 2001年10月100.20.2 2001年9月99.9-0.1 2001年8月1010.7 2001年7月101.51 2001年6月101.40.9 2001年5月101.7 1.6 2001年4月101.6 1.91 2001年3月100.81 2001年2月100-0.7 2001年1月101.2 1.4 2000年12月101.5 2.53 2000年11月101.3 2.22 2000年10月1000.6 2000年9月1000.81 2000年8月100.3 1.62 2000年7月100.5 1.932000年5月100.1 2.35 2000年4月99.7 1.94 2000年3月99.8 1.63 2000年2月100.7 2.03 2000年1月99.8 1.01 1999年12月990 1999年11月99.10.3 1999年10月99.40.51 1999年9月99.20.71 1999年8月98.70.1 1999年7月98.60 1999年6月97.9-0.81 1999年5月97.8-1.21 1999年4月97.8-1.91 1999年3月98.2-2.48 1999年2月98.7-1.2 1999年1月98.8-1.5 1998年12月99-1.39 1998年11月98.8-2.27 1998年10月98.9-2.56 1998年9月98.5-3.24 1998年8月98.6-3.24 1998年7月98.6-3.99 1998年6月98.7-3.99 1998年5月99-3.7 1998年4月99.7-3.39 1998年3月100.7-3.17 1998年2月99.9-5.4 1998年1月100.3-5.29 1997年12月100.4-6.17 1997年11月101.1-5.43 1997年10月101.5-5.14 1997年9月101.8-5.21 1997年8月101.9-5.74 1997年7月102.7-5.17 1997年6月102.8-5.34 1997年5月102.8-5.6 1997年4月103.2-5.93 1997年3月104-5.28 1997年2月105.6-3.39 1997年1月105.9-2.84 1996年12月107-2.82 1996年11月106.9-3.87 1996年10月107-4.551996年8月108.1-5.59 1996年7月108.3-7.2 1996年6月108.6-8.12 1996年5月108.9-9.48 1996年4月109.7-9.11 1996年3月109.8-9.48 1996年2月109.3-10.7 1996年1月109-12.17 1995年12月110.1-12.27 1995年11月111.2-12.78 1995年10月112.1-12.22 1995年9月113.2-11.08 1995年8月114.5-8.98 1995年7月116.7-5.89 1995年6月118.2-3.59 1995年5月120.3-0.82 1995年4月120.7-0.82 1995年3月121.3-0.9 1995年2月122.4-0.65 1995年1月124.1 2.48 1994年12月125.5 5.64 1994年11月127.59.25 1994年10月127.710.18 1994年9月127.310.03 1994年8月125.88.45 1994年7月124 6.71 1994年6月122.6 6.52 1994年5月121.3 6.4 1994年4月121.78.08 1994年3月122.49.09 1994年2月123.211.49 1994年1月121.19.79 1993年12月118.89.19 1993年11月116.77.86 1993年10月115.97.41 1993年9月115.77.63 1993年8月1169.64 1993年7月116.210.46 1993年6月115.19.83 1993年5月1148.88 1993年4月112.6 5.14 1993年3月112.2 6.55 1993年2月110.5 4.94 1993年1月110.3 4.551992年11月108.2 3.64 1992年10月107.9 2.96 1992年9月107.5 2.87 1992年8月105.80.86 1992年7月105.20.48 1992年6月104.80.38 1992年5月104.7 1.06 1992年4月107.1 5.73 1992年3月105.3 3.64 1992年2月105.3 4.26 1992年1月105.5 3.23 1991年12月104.50.19 1991年11月104.40.68 1991年10月104.8 1.65 1991年9月104.5 1.55 1991年8月104.9 2.34 1991年7月104.7 3.56 1991年6月104.4 3.26 1991年5月103.60.88 1991年4月101.3-1.84 1991年3月101.6-1.74 1991年2月101-3.26 1991年1月102.2-2.01 1990年12月104.3-1990年11月103.7-1990年10月103.1-1990年9月102.9-1990年8月102.5-1990年7月101.1-1990年6月101.1-1990年5月102.7-1990年4月103.2-1990年3月103.4-1990年2月104.4-1990年1月104.3-。
对我国消费者信心指数滞后性分析
对我国消费者信心指数的滞后性分析摘要在走出经济危机泥沼的探索之路上,信心是一剂良方,它已经被全世界所共同关注;在世界逐渐实现经济复苏的情况下,如何更有效地认识消费者信心指数就是本文讨论的主题,经过对信心指数的滞后性的数量分析,我们可以从时间的角度来审视我国经济目前的发展状况和未来的发展前景。
关键词消费信心指数滞后性道琼斯指数一、引言这次全球性经济危机自从2007年8月全面爆发以来造成了世界各国经济增长的放缓并伴随着全球性的通货膨胀,对全球的经济前景产生了深远的影响,不仅对国际金融秩序带来了极大冲击,同时也将国际金融体系中累积的系统性风险暴露了出来,迫使各国对过去经济、金融的运行机制、监管方式等进行反思,吸取经验教训以增强抵御金融风险的能力。
面对当前的状况,各国经济学家、首脑在各种经济会议上重复得最多的要算是信心了,的确,信心在很大程度上反映了一国经济的发展走向,对摆脱危机起着重要的支撑作用。
对我国来说,消费者信心指数在越来越大的程度上起到了市场变化风向标的作用,为我国宏观调控提供了重要依据。
消费者信心归根结底是消费者对其家庭收入水平的估计和预期的反映,这种估计和预期建立在消费者对各种制约家庭收入水平因素的主观认识上,主要包括:国家或地区的经济发展形势、失业率、物价水平、利率等。
一定时期这些因素的变动必然使得消费者信心产生变化,从而会导致其消费决策的改变从而影响经济发展的进程。
回顾过去,进入2008年后,9月起城市居民的消费信心开始下降,到12月这三个月间的消费信心指数更是跌至多年以来的最低点。
面对危机,居民增加预防性储蓄、减少消费也正是规避风险的审慎选择。
于是,本文对我国消费者信心指数的滞后性进行数量上的分析来观察其广泛的经济含义。
二、数量分析经济全球化不仅是20世纪人类社会发展的最重要的特征之一,也是21世纪人类社会发展的必然趋势,我国与世界经济的联系也越来越紧密,世界经济的走势势必将更加有效而深刻地影响我国经济的发展;美国作为世界经济发展的火车头,对我国经济的影响也显而易见。
历年采购经理人指数PMI(官方、财新中国)(更新至2020年4月)
说明：
PMI指数（Purchasing Managers’ Index），即采购经理指数，是通过对采购经理的月度调查汇总出来的指数，能够反映经济的变化趋势。
1.官方PMI：2005年中国物流与采购联合会开始向全球发布中国采购经理指数，当时有700多家企业为受调群体，此后受调样本不断增加。
2012年国家统计局(National Bureau of Statistics of China)开始参与联合发布，在每月的第一个工作日定期发布。
2.财新中国PMI：包括财新中国制造业PMI和财新中国服务业PMI，由全球领先的多元化财经信息服务公司Markit编制，每月定期发布。
以上两者指数出现偏离原因：官方PMI数据是由国家统计局统计发布，数据调研以大中型企业为主，样本超过3000家；而PMI数据更能反映中小型企业的情况，样本企业只有430家。
官方PMI较为强劲的表现与财新PMI疲软的表现形成鲜明的对比。
这或许在一定程度上是由两者样本的差别造成的财新PMI涵盖更多的中小型企业，而官方PMI的样本量要大得多，涵盖了更多的大中型企业。
中国经济负因素叠加效应显现
中国经济负因素叠加效应显现杨涛摘要：中国经济的走势与世界经济环境呈高度关联性，而且美国及其它大国的经济先行于中国经济。
当前世界经济低迷的状态，与国内通胀以及其它负面因素产生叠加效应，对中国经济高速增长提出严峻挑战。
自上世纪九十年代末中国进入入世预期后，经济增长迎来了一个异常旺盛的时期。
高增长也引发出新问题，其中包括贸易顺差骤然扩大、可持续发展的挑战，以及近期的通货膨胀压力。
为了抑制通货膨胀，政府制定了从紧的宏观调控政策；同时，为了防患于未然，挖掘长期增长潜力，国家和地方政府推出了一系列环保、劳动、贸易和优化产业结构的政策和措施。
但是，正当这些政策的效果尚未知晓，骤然间，国内通胀与经济下滑交织的复杂局面出现了。
如何判断当前国际国内错综复杂的经济形势？哪些政策可以帮助避免经济增长大幅度下滑？本文主要阐述两个观点。
第一，以宏观经济指数为例，说明近年来中国经济的走势与国际经济环境变得密切相关，而且美国和其它强国的经济走势往往先行于中国经济；第二，目前国际国内经济形势有进一步滑坡的迹象，已对中国经济提出严峻的挑战。
一、世界经济与中国经济的关联性中国与世界经济的连动性主要是通过日趋扩大的国际贸易与资金流动实现的，可以通过综合经济指标测度衡量。
世界大型企业联合会（The Conference Board）是一个全球性经济和商业研究组织，定期发布美国和其他八个经济大国的先行经济指数。
最近，企业联合会发布了一个实验性的中国经济先行指数，起点为1986年。
在最初的十几年，美国和中国的宏观经济先行曲线上下交错，没有任何相关性。
值得注意的是，自1998年中国进入入世预期后，中国经济开始和美国经济呈高度关联性；而且，美国经济出现几次震荡，中国经济都随其趋势而动，滞后美国经济大约半年左右。
另外，企业联合会发布的先行经济指数曾经成功预测了美国1991年和2001年前后的两次经济衰退。
目前，美国的先行指数又一次降到零值以下，有再次坠入衰退期的可能，经济形势变得异常严峻。
中国保险行业介绍
保
险ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
行业简介
中国保险 行业简介
目 录
第一章
历史篇
第二章
现状篇
第三章
展望篇
第一章
中国保险业
历史篇
• 历史起源 • 发展进程
• 人保缩影
• 历史沿革 • 市场主体
中国保险业
英国商人 广州成立“谏当保安行”
起源
华商德盛号 上海设立“义和公司保险行” 上海地区华商保险公司 达到178家
1805年
1865年
保监会副主席黄洪：“个人医疗 费用负担重，需要我们加快发展 商业健康保险，及早引导居民做 出更科学合理的医疗财务规划”
《医改“十二五”规划》：把发 挥商业保险作用作为提高医疗保 障水平、提升医保管理服务能力、 解决重特大疾病患者医疗费用保 障问题的重要实现方式。
2015年起上海部分地区将开展尝试商 业健康险与大病医保的结合，实施大 病医保的商业保险形式，同时探索医 疗保险结余资金的统筹利用。
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保险公司呈现市场几家独大的局面，其中财产险公司前5家保费占行业总保费 收入近80%，人身险公司前6家的原保费收入占行业近80%份额。
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国内活跃的民调机构述要
国内活跃的民调机构述要作者：暂无来源：《饮食科学》 2014年第11期国家统计局社情民意调查中心2006年9月经中编办正式批复成立，加挂在中国统计信息服务中心的事业单位。
其主要职责是负责指导和规范全国统计系统的社情民意调查工作，承接中央和国务院有关部门委托的社情民意调查任务。
国家统计局社情民意调查中心作为国家机关中唯一专门从事社情民意调查的单位，拥有统计系统丰富数据资源的便利和支撑；并且本身已形成完备的调查系统，目前全国绝大部分省（自治区、直辖市）都成立了社情民意调查中心。
经过几年的发展，国家统计局社情民意调查中心把计算机辅助电话调查(CATI)引入政府统计系统，在调查方式上形成计算机辅助电话调查(CATI)为主，入户面访等特色；在调查内容上形成以服务统计系统开展自主调查与承接中央和国务院有关部门委托调查并重的特色。
截至目前，国家统计局社情民意调查中心已经承接和顺利完成了中宣部、中央综治办、司法部、教育部、国家税务总局等部门委托的多项大型社情民意调查项目。
国家统计局社情民意调查中心现在已正式开通了自己的网站——国家统计局社情民意调查网(www．)l开通了12340全国统计系统社情民意调查热线；与国家统计局统计科学研究所合作组建了国家统计局CATI中心。
零点研究咨询集团1992年成立，是目前国内最大的提供专业的策略性研究咨询服务的集团公司之一。
曾组建并参与了四个全球性研究咨询网络，是世界专业研究者协会(ESOMAR)中国代表机构，也是国际管理咨询机构协会(AMCF)中国代表机构。
零点依照国际惯例，透过持续的研发投入、与国际服务机构的合作和有力度的人力资源组合，成为兼容国际视野和本土经验的调研咨询知名服务品牌。
零点承诺在处理与客户和调查对象之间的职业关系时，遵守国际商会和世界专业研究者协会(ESOMAR)制定的《关于市场和社会研究的国际准则》。
零点是中国市场研究协会副会长单位、北京科技咨询业协会理事长单位，并首批获得国家统计局颁发的接受国际研究服务项目的资格认证，是北京市发展和改革委员会外聘的国际国内20家咨询顾问机构之一。
人民币对内贬值对中国家庭消费的影响
Consumption Economy消费经济 2014年6月161人民币对内贬值对中国家庭消费的影响湖南女子大学经济管理系 李小芳摘 要：自2005年起，我国开始实行以市场供求为基础，参考一篮子货币进行调节，有管理的浮动汇率制度，人民币升值幅度逐渐加快。
但在人民币对外升值的同时，国内物价水平和资产价格也出现一个较快上升的势头，人民币呈现出对外升值和对内贬值的并存现象。
本文针对目前的这种经济现象，分析了人民币对内贬值对中国家庭消费行为的影响。
关键词：金融危机 消费者信心 通货膨胀中图分类号：F820.5 文献标识码：A 文章编号：1005-5800(2014)06(c)-161-02 根据经经济学基本原理，一定时期内两个国家的通货膨胀率决定了两国间货币的汇率，前者是后者的基础，成负相关关系。
即一国货币的对内价值与对外价值的变动应该是同步的。
然而，自2005年7月21日起，我国开始实行以市场供求为基础，参考一篮子货币进行调节，有管理的浮动汇率制度，人民币升值幅度逐渐加快。
但在人民币升值的同时，国内物价水平和资产价格也出现一个较快上升的势头。
人民币呈现对外升值和对内贬值的并存现象。
衡量货币购买力最为常用的价格指数是消费者价格指数(CPI)。
近年来我国CPI 一直持续上涨，2007年，我国居民消费价格(CPI)上涨4.8%，涨幅高出2006年3.3个百分点，也远超政府确定的全年3%的涨幅；2008年，受春节和雪灾等因素影响，物价水平上涨趋势进一步强化，1月份CPI 同比上涨7.1%，2月份则同比上涨8.7%，创出11年来的月度新高，全年上涨5.9%； 2009年受美国金融危机的影响，我国CPI 下降了0.7%，但从2010年起CPI 又出现上升，2010年、2011年、2012年CPI 变化分别为：3.3%、5.4%、2.7%。
从这些数据可以清楚看到，在人民币对外升值的同时，人民币在国内市场上的购买力日趋下降，对内贬值，那么人民币对内贬值具体会给中国家庭消费带来哪些影响呢？1 物价上涨、通货膨胀严重、老百姓实际收入减少众所周知，消费者物价指数(Consumer Price Index)(以下简称为CPI)是衡量通货膨胀水平的重要指标，一般说来当CPI>3%的增幅时就是通货膨胀；当CPI>5%的增幅时就是严重的通货膨胀。
烟草经济新常态下卷烟品牌营销策略分析
烟草经济新常态下卷烟品牌营销策略分析辜菊水;王宏;屈湘辉;董秉坤【摘要】对中国烟草经济新常态影响因素进行分析基础上,梳理出当前烟草经济新常态若干主要特征,结合当前卷烟品牌发展突出特征和存在问题,从行业、工业企业、商业企业、工商零协同等4个层面提出了新常态下卷烟品牌营销策略建议.【期刊名称】《中国烟草学报》【年(卷),期】2016(022)003【总页数】7页(P109-115)【关键词】经济;烟草;新常态;品牌;营销;政策建议【作者】辜菊水;王宏;屈湘辉;董秉坤【作者单位】中国卷烟销售公司,北京市西城区广安门外大街9号 100055;中国卷烟销售公司,北京市西城区广安门外大街9号 100055;中国卷烟销售公司,北京市西城区广安门外大街9号 100055;中国卷烟销售公司,北京市西城区广安门外大街9号 100055;北京科技大学,东凌经济管理学院,北京市海淀区学院路30号 100083【正文语种】中文伴随着中国烟草经济进入新常态，卷烟品牌发展面临新的挑战。
本文在对烟草经济新常态影响因素和特征分析基础上，结合当前卷烟品牌发展和品牌培育工作现状，研究提出新形势下行业卷烟品牌营销策略建议。
与国内宏观经济“三期叠加”影响继续蔓延相类似，烟草经济也面临宏观经济增速放缓、控烟力度明显加大、有关政策日益收紧等外部因素“三项叠加”的持续深入影响。
大量模型和分析均显示，卷烟市场发展与宏观经济走势具有强正相关性。
当前宏观经济形势对烟草市场持续健康发展影响可谓有喜有忧。
一是经济下行制约卷烟市场发展。
近年来，中国经济始终保持平稳运行，但增速持续回落，国内生产总值增幅已从两位数降至近年的7%左右，经济下行压力加大对卷烟销量和结构提升带来不小阻力。
二是消费增长为卷烟市场发展打开空间。
由于产业结构调整优化，能吸纳较多劳动力的第三产业比重稳步提升，就业形势总体较好；加之经济总体平稳，居民可支配收入稳中有增，增速持续多年高于同期GDP增速，且农村快于城镇，城乡居民收入差距继续缩小。
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数据日期▼消费者信心指数消费者预期指数消费者满意指数
2006年1月110.3110.4110.11 2006年2月109.2110.51082 2006年3月109.9111.4107.53 2006年4月109.5111.1106.94 2006年5月109.5110.9107.15 2006年6月109.8111.51076 2006年7月109.7111.3107.17 2006年8月110.3111.9107.68 2006年9月111.7113.6108.79 2006年10月111.6113.2108.910 2006年11月112113.7109.411 2006年12月113.1114.9110.312 2007年1月112.4114.2109.513 2007年2月111.8113.610914 2007年3月111.1112.2109.215 2007年4月112.3113.8109.916 2007年5月112.8114.2110.617 2007年6月113.7115.2111.318 2007年7月112.8114.3110.619 2007年8月113.5115.1110.920 2007年9月113.1114.7110.521 2007年10月112.6114.3109.922 2007年11月112113.7109.423 2007年12月113.1114.6110.724 2008年1月111.6113.6108.425 2008年2月110111.5107.626 2008年3月110.3111.9107.827 2008年4月109.7111.3107.128 2008年5月110111.7107.229 2008年6月109.8111.2107.730 2008年7月110.3111.610831 2008年8月109.3110.6107.232 2008年9月109110.110733 2008年10月107.8108.5106.834 2008年11月105.2104.6106.135 2008年12月101.8100.9103.236 2009年1月101.3100.110337 2009年2月10199.9102.638 2009年3月100.399102.439 2009年4月100.599.6101.840 2009年5月101.2100.3102.441 2009年6月101100.1102.342 2009年7月102.1101.1103.643 2009年8月102.7102103.844 2009年9月102.8102.2103.745 2009年10月103.2102.610446
2009年11月103.3103103.847 2009年12月103.9104103.848 2010年1月104.7104.6104.849 2010年2月103.7118104.550 2010年3月107.9108.2107.551 2010年4月106.6106.8106.252 2010年5月108108.2107.753 2010年6月108.5108.9107.854 2010年7月107.8108.6106.455 2010年8月107.3107.9106.256 2010年9月104.1104.5103.457 2010年10月103.8104.1103.158 2010年11月102.9103.1102.559 2010年12月100.4100.6100.160 2011年1月99.910099.861 2011年2月99.699.699.562 2011年3月107.6109.3104.863 2011年4月106.6107.5105.164 2011年5月105.8106.6104.665 2011年6月108.1111.4103.266 2011年7月105.6111.896.267 2011年8月105110.497.968 2011年9月103.4108.995.269 2011年10月100.5106.391.870 2011年11月97101.79071 2011年12月100.5105.393.272 2012年1月103.9109.395.873 2012年2月105110.996.174 2012年3月100106.690.275 2012年4月103108.594.776 2012年5月104.2108.997.177 2012年6月99.3103.293.378 2012年7月98.2101.593.379 2012年8月99.4103.79380 2012年9月100.81049681 2012年10月106.1109.3101.282 2012年11月105.1109.498.683 2012年12月103.7107.697.884 2013年1月104.5110.196.185 2013年2月108.2113.3100.686 2013年3月102.6107.994.587 2013年4月103.7108.197.188 2013年5月99102.793.489 2013年6月97100.591.790 2013年7月97.210191.491 2013年8月97.8101.692.192 2013年9月99.8103.594.293
2013年10月102.9107.59694 2013年11月98.9102.793.395 2013年12月102.3106.895.596 2014年1月101.110595.497 2014年2月103.110797.498 2014年3月107.9112.3101.33 2014年4月104.8107.4100.92 2014年5月102.3105.697.31。