2011我国居民消费价格指数分析
CPI权数变化及其影响研究_基于2011年月度数据_肖婷婷
肖婷婷CPI权数变化及其影响研究———基于２０１１年月度数据２０１１年，我国ＣＰＩ的计算进行了调整：从元月起，国家统计局根据２０１０年全国城乡居民消费支出调查和统计数据计算了以前年为对比基期的价格指数序列，并且，对消费价格指数的权数构成进行了相应调整。
本来这只是一次例行的ＣＰＩ计算基期与计算权数的调整，但是却引发了诸多质疑。
有不少人认为，这样的调整是人为压低ＣＰＩ，从而掩盖物价涨势较快的事实，但也有人认为，权数调整对整体ＣＰＩ影响可以忽略不计。
ＣＰＩ权数调整方案已经运行１年了，其运行效果如何？本文将对于２０１１年月度数据，采用调整前后两种权数进行测算对比，来观察权数变化对ＣＰＩ的实际影响。
一、2011年CPI权数变动背景及其主要内容２０１１年的ＣＰＩ权重调整方案的实施是国家统计局按照惯例所进行的正常调整。
ＣＰＩ权数是反映居民消费支出基本分类构成的，对其权有严格的要求：应具备可取得性、稳定性和代表性的三个要求。
首先，ＣＰＩ权数能够反映当期居民消费支出结构，对当期的各项消费品和服务项目价格变动进行合理加权，以保证ＣＰＩ结果的准确和真实。
其次，ＣＰＩ权数并非一成不变，而是过一段时间就要进行更换，且更换的时间必须自行把握好。
这是因为如果权数更换间隔过长，权数对当期消费结构的代表性就会降低，进而ＣＰＩ的统计偏差就会增大。
从去年元月起，我国ＣＰＩ对比基期的价格指数序列以去年开始计算。
从２００１年计算定基价格指数以来，这是第二次进行例行基期更换。
首轮计算基期为２０００年，更换时期为五年。
为了更好地进行比较，必须调整权数基期，因为对比基期使用的时间越长，价格代表品的变化就越大，从而可比性就会越来越降低。
而权数调整则是为了使ＣＰＩ的计算更准确反映居民实际消费结构。
因为随着经济的发展和居民生活水平的提高，城乡居民消费结构也会随之发生改变。
以食品类消费占消费总支出的比重（即恩格尔系数）为例，随着居民收入的提高，恩格尔系数逐步下降是社会发展的规律。
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。
2011年全年物价与消费形势分析
中国投资2012.22011年全年物价与消费形势分析2011年，物价水平过快上涨态势得到遏制，但控制物价工作仍需高度关注；消费增速继续保持平稳乏力态势，未来须待政策支持文/国家信息中心经济预测部 徐策一、物价总体保持较高水平，过快上涨势头得到遏制1.2011年CPI同比上涨5.4%，下半年物价增速逐步回调2011年，居民消费价格指数（C P I ）累计同比上涨5.4%，涨幅较前3季度放缓0.3个百分点，比2001-2010年历史同期平均值高3.24个百分点，比2008-2010年同期均值高2.57个百分点，与2008年的高峰只相差0.5个百分点（参见图1）。
总体而言，去年一轮物价快速上涨势头已经得到抑制，但物价绝对水平仍然较高，控制物价工作仍然需要高度关注。
2.12月当月C P I 继续回调至4.1%，食品和居住仍是推动物价上涨的主因从当月数据看，12月CPI同比上涨4.1%，是在7月涨幅达到峰值后连续第5个月下降，涨幅较11月又减少0.1个百分点，基本符合预期。
八大类商品价格全面上涨，其中，食品价格同比上涨9.1%，涨幅比上月扩大0.3个百分点，拉动CPI上涨2.8个百分点，贡献率为68.1%；居住价格上涨2.1%，涨幅比上月回落0.9个百分点，拉动CPI上涨0.35个百分点，贡献率为8.5%，两类价格对CPI的贡献率为76.6%，物价上涨结构性特征依然明显。
二、2011年PPI 高位运行，前高后低特征十分明显1.2011年PPI增速达到6%，工业生产价格总体处于高位2011年，工业生产者出厂价格指数（PPI）累计同比增速达到6%，涨幅较前3季度减少1个百分点，与2003-2010年同期均值比，高2.69个百分点，比2008-2010年均值高3.65个百分点，距离2008年6.9%的高位只有0.9个百分点（参见图2）。
总体而言，PPI增速仍然处于高位，但过快上涨势头已有效遏制。
2.PPI同比涨幅超预期回落，环比延续明显下跌态势12月，PPI同比上涨1.7%，涨幅比上月回落1.0个百分点，环比下跌0.3%，下跌幅度比上月缩小0.4个百分点；从分类别看，12月，生产资料出厂价格同比上涨1.4%，涨幅比上月回落1.2个百分点，生活资料出厂价格同比上涨2.5%，涨幅比上月回落0.6个百分点。
2001-2011中国各地区居民消费价格指数和商品零售价格指数
99.9 100.9 100.1
113.0 107.4 114.1
103.0 101.7 102.0
100.8 99.7 97.8
100.4 102.3 100.6
104.3 103.4
105.4 103.9
119.8 111.3
99.0 101.5
119.1 107.0
107.1 104.4
102.8 103.6
100.3 99.9 100.1 100.7 101.1 101.5 102.3 104.1 103.5 102.9 107.3
97.7 97.5 97.4 98.6 99.9 101.2 101.9 102.8 100.2 100.0 102.4
96.1 95.9 95.8 97.1 98.8 100.8 101.6 101.2 98.1 98.5 100.4
101.5 101.2 101.1 101.9 104.4 105.8 107.2 109.0 105.2 106.7 111.4
100.0 98.8 100.9 99.7 99.9 101.1 102.1 102.9 101.2 103.2 103.4
100.3 98.5 101.2 99.1 99.5 100.2 102.1 102.2 101.4 103.3 102.9
106.5 104.0 104.6 104.1 104.9
100.8 100.8 101.7 101.8 100.8
102.7 101.8 103.6 100.6 101.5
113.5 111.4 107.4 105.1 108.6
104.6 100.0 104.0 106.1 105.6
101.5 99.9 100.2 100.5 100.6
2011新CPI构成
涉及到CPI权重的确定问题。
什么是CPI？CPI是居民消费价格指数的英文缩写。
在座的朋友作为消费者，要消费无数商品，但是我们总不能把所有商品的价格变动都进行统计，这就需要选定一定的代表品来代表消费的商品和服务。
我们在全国选择了至少600个左右的CPI调查的代表品，这些产品的权重是怎么确定的？它不是随意的、主观确定的。
因为，居民消费价格是反映居民消费的商品和服务价格的变化，所以，决定价格调查代表品权重取决于居民的消费支出比重。
居民消费支出的比重是怎么得来的呢？我们国家统计系统对14万户左右的城乡居民的家计调查，根据这个调查中的各项比重，比如吃、穿、用、行、娱乐消费的比重，根据这个比重来确定价格代表品的权重。
有的朋友讲，中国的CPI中食品的权重高，它取决于我们的支出中食品的比重，取决于恩格尔系数的高低，是不以人的意志为转移的。
现在的城市居民，100块钱的支出里，用于吃的支出30%左右，农村居民在40%左右。
在这个现实下，价格代表品就要体现出这种支出的比重，否则就不实事求是。
随着人民生活水平的提高，中国居民消费支出中食品的比重肯定会不断下降的，为了反映这一点，为了体现这个趋势，中国的价格调查中，价格规格品的选择，食品权重也会下降，但是它取决于食品支出的变动，它有一个长期的过程。
荒诞无稽的CPI构成和人民币升值CPI的增、降幅？人民币的升、贬值？不仅与国家息息相关、与当权者相关，更大的是与每一位老百姓息息相关！中国现在的CPI怎样构成和计算的？科学合理吗？与国际大部分国家有何差别？CPI大幅上升，通货膨胀情况下人民币反而升值？看看下面事实依据，中国金融资本、经济界的这些官员，到底是些饭桶还是专家？？一，中国CPI的构成是不合理不科学构成，而什么构成才是合理的？谁都知道，CPI是英文Consumer Price Index 的缩写字母，中文为：消费者物价指数。
来源于西方发达国家的统计法。
是反映与居民生活有关的商品及劳务价格统计出来的物价变动指标，同时作为观察通货膨胀水平的重要指标。
中国居民消费者价格指数(CPI)2010年1月至2019年10月
101.5 101.8 102.6 102.1
102 102 102 102 102.1 102.1 102.2 102.2 102.1 102.1 101.8 101.5 101.5 101.5 101.5 101.5 101.4 101.3 101.3 101.3 101.2 101.2 100.8 102.1 102.1 102.2 102.2 102.3 102.3 102.3 102.3 102.2
2011年09月 份
2011年08月 份
2011年07月 份
2011年06月 份
2011年05月 份
2011年04月 份
102.4 102
102.5 102.5
103 103.2 103.1 102.6 102.7 102.7 102.1 102.4 102.1 103.2
102 102.5
102 101.7 101.9
102 101.6 101.4 101.2 101.5 101.4 101.4 100.8 101.5 101.4 101.6 101.6
102 102.3 102.3 102.5 101.8
0.90% 0.80% 2.50% 2.10% 2.30% 2.10% 1.90% 1.30% 1.80% 1.90% 2.00% 2.30% 2.30% 2.30% 1.80% 1.60% 1.50% 1.30% 1.60% 2.00% 1.60% 1.40% 1.20% 1.50% 1.40% 1.40% 0.80% 1.50% 1.40% 1.60% 1.60% 2.00% 2.30% 2.30% 2.50% 1.80%
-0.20%
1.50%
-0.10%
1.20%
2011年中国CPI指数
2011年中国CPI指数来源：宋丽娜的日志1月份，4.9%1月份，居民消费价格总水平同比上涨4.9%。
其中，城市上涨4.8%，农村上涨5.2%；食品价格上涨10.3%，非食品价格上涨2.6%；消费品价格上涨5.0%，服务项目价格上涨4.6%。
居民消费价格总水平环比上涨1.0%。
其中，食品价格上涨2.8%，食品中鲜菜价格上涨14.4%、鲜蛋价格上涨2.3%。
2月份，同比上涨4.9%涨幅与1月份持平2月份，居民消费价格同比上涨4.9%，涨幅与1月份持平。
其中，城市上涨4.8%，农村上涨5.5%；食品价格上涨11.0%，非食品价格上涨2.3%；消费品价格上涨5.4%，服务项目价格上涨3.8%。
分类别看，食品价格同比上涨11.0%，烟酒及用品类价格同比上涨1.9%，衣着类价格同比上涨0.4%，家庭设备用品及维修服务价格同比上涨1.4%，医疗保健及个人用品类价格同比上涨3.0%，娱乐教育文化用品及服务类价格同比上涨0.3%，居住价格同比上涨6.1%，交通和通信类价格同比下降0.3%。
1-2月份，居民消费价格同比上涨4.9%。
3月份居民消费价格同比上涨5.4%，环比下降0.2%。
一季度居民消费价格同比上涨5.0%。
其中，城市上涨4.9%，农村上涨5.5%。
分类别看，食品上涨11.0%，烟酒及用品上涨2.0%，衣着上涨0.3%，家庭设备用品及维修服务上涨1.6%，医疗保健和个人用品上涨3.1%，交通和通信下降0.1%，娱乐教育文化用品及服务上涨0.6%，居住上涨6.5%。
4月份CPI统计数据，CPI同比上涨5.3%。
通货膨胀压力依然很大。
统计显示4月份，居民消费价格同比上涨5.3%，涨幅比3月份回落0.1个百分点。
其中，城市上涨5.2%，农村上涨5.8%；食品价格上涨11.5%，非食品价格上涨2.7%；消费品价格上涨5.9%，服务项目价格上涨3.9%。
分类别看，食品价格同比上涨11.5%，烟酒及用品类价格同比上涨2.4%，衣着类价格同比上涨1.4%，家庭设备用品及维修服务价格同比上涨2.1%，医疗保健及个人用品类价格同比上涨3.2%，交通和通信类价格同比上涨0.5%，娱乐教育文化用品及服务类价格同比上涨0.5%，居住价格同比上涨6.1%。
2011年我国物价上涨的原因分析及走势预测
2011年我国物价上涨的原因分析及走势预测摘要：本文结合当前国内外经济环境分析了2011年我国物价水平上涨的主要原因。
2011年下半年，物价增幅虽然出现了明显回落，但未来物价水平变动趋势仍存在较大的不确定性。
政府应该着眼于保持物价稳定，防止物价的大起大落，从坚持货币政策的一贯性、提高居民收入和改善预期方面来拉动消费，加强农业的基础作用和增加人民币汇率的弹性等方面来管理物价。
关键词：居民消费价格；经济增长；货币政策2011年1－11月，全国居民消费价格总水平比上年同期上涨5，5％，全年物价水平呈现两头低、中间高的态势。
2011年8月以来，物价涨幅环比呈下降趋势。
到11月，全国居民消费总水平同比上涨4.2％。
为2011年以来的最低水平。
那么，这是否意味着物价水平变动的拐点已至，中国已经开始走出通胀呢?一、2011年物价上涨的主要原因2011年我国的物价上涨是国内外多种因素共同影响、共同作用的结果。
从国内因素来看。
2011年导致我国物价上涨的主要原因包括：2009年我国为对抗国际金融危机而采取宽松的货币政策导致货币供应量急剧扩张而形成的滞后效应、自然灾害、农村劳动力成本和农业生产资料价格提高带动食品价格上涨的推动作用。
从国外因素来看，全球流动性过剩、国际原油、粮食和工业金属等大宗商品价格上扬以及人民币升值导致境外热钱流入是影响我国物价水平上涨的主要外部因素。
(一)2009年货币供应量扩张的滞后效应为防止金融危机引发国内经济衰退，2008年底我国货币政策由之前的紧缩状态转入了反危机的宽松状态，同时还推行了4万亿的财政刺激政策。
以期通过政府投资来带动需求增长，对抗国际金融危机导致的出口萎缩给经济带来的冲击。
根据央行数据显示：货币供应量M2同比增长率从2008年11月的最低点14.8％猛增到2009年11月的最高点29.74％：M1增长率从2009年1月的最低点6.68％迅速的攀升到2010年1月的最高点38.96％，是1997－2009年的平均增长率15.7％的2.48倍。
2011年GDP及通货膨胀分析
2011年GDP及通货膨胀分析一、2011年我国宏观经济形势1.国内需求增速有所回落。
2.外贸逆差再次出现。
3.通胀压力进一步蔓延。
4.居民收入增长受通胀影响。
二、GDP发展情况2006年到2011年，我国的GDP一直持续增长，且保持着较高的增长速度。
2011年，我国国民经济保持平稳较快发展，实现了“十二五”时期良好开局。
全年国内生产总值471564亿元，按可比价格计算，比上年增长9.2%。
——从生产角度看，——分季度看，季度一季度二季度三季度四季度同比增长比率9.7% 9.5% 9.1% 8.9%三、2011年CPI走势分析1、CPI走势2011年CPI涨幅呈倒“V”型，其中1月份为4.9%,6~9月份以后均在5.6%以上,7月份最高达6.5%,这是2008年以后的最高涨幅，8月份CPI下跌到6.2%，然后逐月回落,到12月份居民消费价格指数达到4.1%,2011年CPI涨跌幅度同上年相比2011年CPI上涨5.4%，其中食品价格上涨11.8%。
固定资产投资价格上涨6.6%。
工业生产者出厂价格上涨6.0%。
工业生产者购进价格上涨9.1%。
农产品生产价格上涨16.5%。
2011年居民消费价格比上年涨跌幅度单位：%指标全国城市农村居民消费价格 5.4 5.3 5.8其中：食品11.8 11.6 12.4 烟酒及用品 2.8 3.0 2.4衣着 2.1 2.2 1.9家庭设备用品及维修服务 2.4 2.7 1.5医疗保健和个人用品 3.4 3.4 3.3交通和通信0.5 0.2 1.3娱乐教育文化用品及服务0.4 0.3 0.8居住 5.3 5.1 5.72、影响CPI因素·食品类价格上涨2011年，食品价格涨幅明显，对CPI上涨的拉动作用最为显著,1-11月份食品类累计涨幅为14.9%.在食品类中粮食、肉禽蛋、鲜菜、鲜果价格的上涨成为拉动CPI上涨的“主力军”，食品类价格的上涨拉动CPI上涨4.26%.其中肉禽及其制品价格累计涨幅为41.9%,拉动CPI上涨2.58个百分点，鸡蛋价格累计涨幅为14%,拉动CPI上涨0.13百分点，鲜菜、鲜果价格上涨拉动CPI上涨了0.13和0.38个百分点。
国家公务员行测资料分析图形材料模拟试卷20_真题(含答案与解析)-交互
国家公务员行测资料分析（图形材料）模拟试卷20(总分70, 做题时间90分钟)资料分析每题所给出的图、表或一段文字均有5个问题要你回答。
你应根据资料提供的信息进行分析、比较、计算和判断处理。
根据下列材料回答问题。
SSS_SINGLE_SEL1.根据上图，2008年至2012年间，下列说法正确的是( )。
A 该市文化产业从业人口逐年增长B 该市文化产业总产值年增长率逐年提高C 该市文化产业总产值最高的年份是2012年D 该市文化产业从业人口增长最快的年份是2011年分值: 2答案:C解析：观察资料中的图表可知，2010年该市文化产业从业人口比2009年有所减少，A选项错误；2010年该市文化产业总产值是减少的，而其余年份都是增加的，B选项错误；该市文化产业总产值最高的年份是2012年，C选项正确；该市文化产业从业人口增长最快的年份是2009年而不是2011年，D选项错误。
SSS_SINGLE_SEL2.2012年该市文化产业总产值比2008年大约提高了( )个百分点。
A 7B 6C 5D 4分值: 2答案:A解析：2012年该市文化产业总产值比2008年提高，即7个百分点。
SSS_SINGLE_SEL3.2008年至2012年间，该市文化产业总产值增长最快的年份是( )。
A 2008年B 2009年C 2011年D 2012年分值: 2答案:C解析：通过图表可以很容易发现该市文化产业总产值增长最快的年份是2011年。
SSS_SINGLE_SEL4.2012年该市文化产业从业人员人均生产总值比上一年约减少了( )。
A 3．5％B 7．5％C 1．5万元D 2万元分值: 2答案:B解析：2012年该市文化产业从业人员人均生产总值为≈12．41(万元)，2011年该市文化产业从业人员人均生产总值为v≈13．41(万元)。
因此2012年该市文化产业从业人员人均生产总值比上一年减少的比重为，答案为B选项。
SSS_SINGLE_SEL5.根据上图，下列说法正确的是( )。
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-。
居民消费价格指数的时间序列模型分析
居民消费价格指数的时间序列模型分析一、居民消费价格指数居民消费价格指数(CPI)，作为一种常用的总体价格水平指标，是反映居民购买并用于消费商品和服务项目价格水平的变化趋势和变动幅度的统计指标，用来度量消费者在购买商品和劳务时的花费。
价格稳定对于一个国家来说至关重要，一个稳健运行的市场系统要求价格能够准确、迅速地传递稀缺资源的信息，并且通过价格机制来调节资源配置。
居民消费价格指数还是衡量通货膨胀的重要指标。
研究居民消费价格指数的发展特征及其未来发展趋势，使价格水平稳定在有利于经济发展的合理水平是十分必要的。
时间序列分析就是一种根据动态数据揭示系统动态结构和规律的统计方法，其基本思想是根据系统的观测数据，建立能够比较精确地反应时间序列中所包含的动态依存关系的数学模型，并借此对系统的未来行为进行预测。
因此，由时间序列模型分析居民消费价格指数的发展变化趋势，并对短期内的居民消费价格进行预测具有重要的意义。
二、居民消费价格指数的时间序列模型分析时间序列分析是一种应用广泛的数量分析方法，它主要用于描述和探索事物随时间变化的数量规律性。
时间序列分析模型主要有ARMA 模型和ARIMA模型。
ARMA模型只能用于平稳时间序列的分析。
然而，在实际的经济和生活中绝大部分的时间序列是非平稳的，但对这些非平稳的时间序列经过差分后就会显示出平稳时间序列的性质，这时称非平稳时间序列为差分平稳时间序列。
对差分平稳时间序列可以用ARIMA模型拟合。
1．数据的收集及平稳性检验选取1996年1月～2013年11月我国居民消费价格指数为样本数据(数据来源于《中国统计年鉴》及东方财富网)，运用EViews软件对数据进行处理。
研究时间序列之前，首先要对其平稳性和随机性进行检验，目的是对平稳且非随机序列进行研究。
由图1时序图可以看出:1996～1998年居民消费价格指数大幅下降;在1998～2003年间，居民消费价格指数小幅度上下震荡;2004年至今，大幅度波动震荡。
2011全年CPI
2011全年CPI涨5.4% 远超年初4%目标2012年01月12日09:30国家统计局网站我要评论(509)字号：T|T2011年12月份，全国居民消费价格总水平同比上涨4.1%。
其中，城市上涨4.1%，农村上涨4.1%；食品价格上涨9.1%，非食品价格上涨1.9%；消费品价格上涨4.9%，服务项目价格上涨2.0%。
全国居民消费价格总水平环比上涨0.3%。
其中，城市上涨0.3%，农村上涨0.3%；食品价格上涨1.2%，非食品价格下降0.1%；消费品价格上涨0.5%，服务项目价格下降0.2%。
2011年，全国居民消费价格总水平比上年上涨5.4%。
2011年全国CPI比上年上涨5.4%一、各类商品价格同比变动情况食品类价格同比上涨9.1%，影响居民消费价格总水平上涨约2.79个百分点。
其中，粮食价格上涨6.9%，影响价格总水平上涨约0.19个百分点；肉禽及其制品价格上涨16.6%，影响价格总水平上涨约1.12个百分点（猪肉价格上涨21.3%，影响价格总水平上涨约0.64个百分点）；蛋价格上涨1.2%，影响价格总水平上涨约0.01个百分点；水产品价格上涨9.7%，影响价格总水平上涨约0.22个百分点；鲜菜价格上涨11.5%，影响价格总水平上涨约0.30个百分点；鲜果价格上涨4.4%，影响价格总水平上涨约0.09个百分点；油脂价格上涨6.6%，影响价格总水平上涨约0.08个百分点。
烟酒及用品类价格同比上涨3.9%。
其中，烟草价格上涨0.4%，酒类价格上涨9.2%。
衣着类价格同比上涨3.8%。
其中，服装价格上涨3.9%，鞋价格上涨3.1%。
家庭设备用品及维修服务类价格同比上涨2.5%。
其中，耐用消费品价格上涨0.6%，家庭服务及加工维修服务价格上涨10.2%。
医疗保健和个人用品类价格同比上涨2.8%。
其中，西药价格下降0.6%，中药材及中成药价格上涨9.7%，医疗保健服务价格上涨0.5%。
交通和通信类价格同比上涨0.3%。
中国历年消费价格指数CPI(1978-2011)
107.6 106.1 106.2 117.5 119.3 104.5 102.3 104.7 113.7 123.4
100.7 102 106
102.4 101.9 101.5 102.8 108.8
106 107.3 118.5 117.8 102.1 102.9 105.4 113.2 121.7
98.7 102.8 97.6 95.9 99.7 102.9 114.9 119.5 124 106.8 106.2 104.1 118.6 115
99.8 105.1 96.7 95.8 101.3 103.9 115.3 118.2 135.1 111 109.1 105.6 126.4
100.4 101.1 99.6 99.8 101.7 104 105.9 110.4 126.6 115.3 109.5 108
100.8 99.9 98.5
99 102.5 107.9 117.5 123.4 113.7 104.7 102.3 104.5 119.3 117.5
99.2 98.5
97 97.4 100.8 106.1 114.8 121.7 113.2 105.4 102.9 102.1 117.8 118.5
99
105.8 103.6 99.7 106.5 105.4 101.5 102.2 104.8 101.6 99.6 104.9 103.1 98.8 105.9 103.8 101 100.8 102.8 99.9 98.7
106 105.5 94.6 106.9 103.1 103 104.9 106.1 102.3 97.8
97.6 103.6 106.6
2001年 2000年 1999年 1998年 1997年 1996年 1995年 1994年 1993年 1992年 1991年 1990年 1989年 1988年 100.7 100.4 98.6 99.2 102.8 108.3 117.1 124.1 114.7 106.4 103.4 103.1 118 118.8 100.7 100.8 98.7 99.4 103.1 108.8 116.8 125 116.1 108.6 105.1 101.3 116.3 120.7
2011年中国物价走势分析及判断
要 主食小麦的价格正飙升。用作 动物饲料的玉米，以及
肉类 和 肉 禽类 的价 格 也 在不 断 涨 。同 际农 业 官 员 交 易 商 担 心 ，随 着拉 尼娜 气 候 现 象 的恶 化 ，通 常 会 给 阿根 廷 、巴西 和 美 同 等重 要 农 产 国带来 干 旱 天 气 ，农 产 品 价
食品 、炯酒 及用品 、 疗保健 搜个人用舳 、娱乐教育文 化用品及服 务、 件五大类商 价格都是 ｆ 涨的，这说 明２ １ 年物价已不是 以往的结构性 ｝ ００ ： 宏观经济 的 涨。 本 （ ００年 内生产总值增长 １－ ２１ ０３ ％，增速 比 年加 快 １１ ． 个百分点 增加 货币供应世增长较 快 ，新增 贷款大幅 ２１ ００年 １ 月求 ，广义货币 （ ２ Ｍ２） 余额 ７ ．万亿 ２ ６
问毪结
乐，肼民对物价满意瞍创 １ 年以来最低 。 １
可以预见 ，关 ｆ通货膨胀何时结束的讨沦会 晃穿全年，
２ １ 年 的经济形势仍然被看好 ，而抗通胀仍 是 ２ ｌ 年 ０ １ ０ １
经济 的 重 央戏
元 ，比』年术增 长 ｌ． 一 ９７ ％，增 幅同比【落 ８ Ⅱ ， 】 ０个百分点；
势仍看涨 ？联合国粮农组织（Ａ １ ５日警告 ，［界面 Ｆ Ｏ）月 ＿ ｝ ＿ ｃ
临 “ 食 价 格 冲 击 ” 如 果 价 格涨 势 “ 续 数 月 ” 粮 ： 延 ，便 有 可 能 导致 “ 粮食 危 机 ” 。大 米 是 非 洲 和亚 洲 逾 ３ 亿 人 ［ ０ ｆ 的 主食 ，２ ０ 年 的 价 格一 度超 过 了每 吨 １０ 元 ，达 ０８ ０ ０美
挟义货币 （ Ｍ１） ６ ２． ７万亿 元 ，增 长 ２ ． ，【落 ｌ．个 １％ 口 ２ １ １ ２
中国历年居民消费价格指数统计(2010-2012)(上年=100)
城市农村居民消费价格指数103.3105.4102.6102.7102.5食品107.2111.8104.8105.1104 粮食111.8112.2104104.1103.6 油脂103.8113.4105.1105.6104.1 肉禽及其制品102.9122.6102.1102.8100.2 蛋108.3114.297.197.396.8 水产品108.1112.1108107.7109 菜118.5101.1113.7113.7113.9 糖108.3111.2104.2104.6103.3 茶及饮料101.3104104.2104.4103.3 干鲜瓜果114.6115.9100.1100100.2 液体乳及乳制品102.8105.1103.2103.3102.6烟酒及用品101.6102.8102.9102.9102.7 烟草100.5100.3100.5100.3100.9 酒103.6106.7106.3106.9105.2衣着99102.1103.1102.9103.8 服装99.1102.4103.3103.2103.9 鞋袜帽98.2100.7102.3102103.3家庭设备用品及维修服务100102.4101.9102.1101.5 耐用消费品98.5100.4100.4100.4100.3 室内装饰品99.9101100.8100.7100.9家庭服务及加工维修服务106.7111.4109.7110.2107.5医疗保健和个人用品103.2103.4102102102.1 医疗保健103.3102.9101.7101.7101.8 个人用品及服务103104.4102.6102.5103.1交通和通信99.6100.599.999.7100.6 交通101.7102.6101.2100.9101.9 通信97.397.59897.898.6娱乐教育文化用品及服务100.6100.4100.5100.4101文娱用耐用消费品及服务94.393.794.59496 教育101.4101.3101.7101.7101.9 文化娱乐101101.1101.3101.3101.1 旅游104.9103.8101.7101.4103.4居住104.5105.3102.1102.2101.9项目2010年2011年2012年中国历年居民消费价格指数统计(2010-2012)(上年=100)建房及装修材料103.3104.7101101.1100.9 住房租金104.9105.3102.7102.7103.2 自有住房103.6106.5102.3102.3102.2 水电燃料105.5103.5102.4102.5102.4摘编自《中国统计摘要2013》。
居民消费价格分类指数-2011年
烟草 100.3 100 100.6 100.5 102.5 100.6 100.4 100.7 101 100.3 100.1 100.3 100 100.2 100.2 100.8 100.1 100.1 100 100.8 100.3 100.4 99.8 100.2 99.7 100.3 102 100.6 100 100.1 100.1 100.1
单位Байду номын сангаас上年=100
肉禽及其制品 122.6 121.8 122.6 125.6 126.1 126.8 125.7 123.1 125.9 119.9 120.8 122.9 124.7 120.3 122.7 122.9 126.8 122.1 120.2 118.9 120.9 117.7 130.1 123.7 124.5 124.8 112.2 127.9 122.4 123 123.6 120.1
在外用膳食品 108.2 110.5 109.6 107 110.9 109.5 107.3 108 105.8 107.9 110.3 108.4 106.9 107.1 104.2 105.8 108.4 106.6 106.2 109.8 110.1 113.2 107.1 105.5 109.5 109.1 108.6 108.3 110.1 108.5 114.6 110.9
衣着 102.1 102.7 102.1 101.2 102.1 102.3 101.9 103 102.1 104.3 103.4 102.9 104.2 101.7 102.9 101.5 101.9 103.6 101 101.9 101.9 100.9 101.3 100 100.3 100.5 102.8 103.2 101.3 103.4 104.5 101.1
居民消费价格指数的时间序列分析
居民消费价格指数的时间序列分析摘要：时间序列分析是一种根据动态数据揭示系统动态结构和规律的统计方法。
本文以我国2007年1月至2011年4月居民消费价格指数为研究对象，基于居民消费价格指数存在明显的非平稳性和季节性特征，运用自回归移动平均季节模型进行建模分析，并利用SPSS建立了居民消费价格指数时间序列的相关关系模型，并对其进行预测，取得较好的效果。
关键词：居民消费价格指数SPSS软件时间序列分析预测、引言（一）问题的基本情况及背景居民消费价格指数的调查范围和内容是居民用于日常生活消费品的全部商品和服务项目价格。
包括食品、烟酒及用品、衣着、家庭设备用品及维修服务、和个人用品、交通和通讯、娱乐教育文化用品及服务、居住等八大类商品及服务项目价格。
既包括居民从商店、工厂、集市所购买的价格，也包括从购买的价格。
该指数以实际调查的综合平均单价和根据住户调查有关资料确定的权数，按加权算术平均公式计算。
全国居民消费价格指数是反映居民家庭购买生活消费品和支出服务项目费用价格变动趋势和程度的相对数。
其目的在于观察居民生活消费品及服务项目价格的变动对城乡居民生活的影响，为各级党政领导掌握居民消费状况，研究和制定居民消费价格政策、工资政策以及为新国民经济核算体系中有消除价格变动因素的不变价格核算提供科学依据。
居民消费价格指数还是反映通货膨胀的重要指标。
当居民消费价格指数上升时，表明通货膨胀率上升，消费者的生活成本提高，货币的购买能力减弱；相反，当居民消费价格指数下降时，表明通货膨胀率下降，亦即消费者的生活成本降低，货币的购买能力增强。
居民消费价格指数的高低直接影响居民的生活水平，因此，准确的分析并及时的对居民消费价格指数做出合理的预测，对国家制定相应的经济政策，实行宏观调控，稳定物价，保证经济的增长平稳发展具有重要意义。
（二）问题的提出时间序列是指同一种现象在不同时间上的相继观察值排列而成的一组数字序列。
时间序列预测方法的基本思想是：预测一个现象的未来变化时, 用该现象的过去行为来预测未来。
2011年到2014年中国宏观经济分析报告
2011年到2014年宏观经济分析报告2011年世界经济的总体特点是虚拟经济与实体经济的异化程度降低，经济形势波动起伏，机遇和挑战并存。
美国经济进入复苏轨道，欧元区经济形势依旧复杂，但主导国家立足于机制性、根本性的解决思路逐步明朗，欧元区内部“小循环”与美欧“大循环”都着手设立。
我国经济总体运行平稳，通货膨胀预期管理取得良好成效，房地产市场的“拐点”隐现。
财政收支形势较好，公共财政支持经济发展和民生建设的能力进一步提高。
由于世界主要经济体在复苏阶段的差异性，我国经济调控总体上表现出“逆调控”的特点，需审慎分析经济形势，坚持积极财政政策、稳健货币政策的调控搭配，在具体政策手段上侧重预调微调，侧重制度、机制建设，重视完善市场和引导市场力量，此外，在汇率政策上应保持人民币汇率的基本稳定。
2011年是“十二五”规划的开局之年，也是国际国内经济形势最为复杂多变的一年。
我国国民经济总体保持了平稳快速增长的良好势头。
经济平稳快速增长，居民就业和收入取得明显改善。
G D P总额达到471564亿元，剔除物价上涨因素，同比增长9.2%。
2011年城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入之比为3.13：1，较2010年有明显改善。
2011年全年平均失业率为4.1%，保持在较低水平。
物价调控取得良好效果，通胀压力有所缓解。
2011年全年居民消费价格比上年上涨5 .4%，7月份居民消费价格同比涨幅达到高点6.5%后，涨幅连续回落。
需指出的是由于2011年物价总体涨幅较高，C PI指标在2012年的实际意义将有所下降，C PI不宜再作为2012年宏观经济分析和决策的关键因素。
工农业生产保持稳定，企业利润继续增长。
第一产业增加值47712亿元，比上年增长4.5%；第二产业增加值220592亿元，增长10.6%；第三产业增加值203260亿元，增长8.9%。
1-11月份，全国规模以上工业企业实现利润46638亿元，同比增长24.4%。
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2011年4月我国居民消费价格指数组成因素分析[摘要]本文研究影响居民消费价格指数的因子分析，利用spss软件首先对我国2011年4月份全国31个省份居民各类消费支出指数数据进行描述性分析，得出与居民消费价格总指数关系最大的是食品价格指数。
再进行主成分提取，将影响居民消费价格指数的8个因子浓缩为5个人主成分。
然后因子分析得到每个因子与5个公因子之间的关系。
最后进行因子得分分类，可知中国东，中，西部地区各价格指数之间的差异。
[关键词]消费价格指数主成分分析因子分析引言（一）选题意义居民消费价格指数(cpi)是用来反映报告期与基期相比较的商品和服务项目价格水平的变动情况和趋势的宏观经济指标。
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。
近几个月来中国物价上涨速度持续过快，出现了一定的通货膨胀，由严重化得趋势，这必将影响人民的生活质量。
对我国各省份居民消费价格指数影响因素的分析能很好的使各省抓住影响本省价格指数过高的因数，从而做出正确的判断，实行很好的宏观调控。
（二）文件综述CPI的持续过高增长那个一直是我国经济学家研究的热点问题，山东工商学院张首芳和李月强教授的《我国居民消费结构的趋势分析》采用“双对数模型”对我国城乡居民的消费结构进行了趋势分析,通过“聚类分析”对我国各省市居民消费结构之间的异同进行考察并作比较研究,总结出了我国居民消费呈现富裕型、娱乐教育文化服务类消费攀升的趋势特点。
首都经贸大学的马立平进行的《居民消费定量研究消费》对基本理论与框架进行梳理、总结国内外关于消费函数、消费结构、产品选择等方面的各种主要研究成果及应用状况,以此作为分析城镇居民消费行为的理论基础，再作实证分析。
龙志和的《我国城镇居民消费行为研究》，和王信的《我国居民消费行为的结构分析与扩张需求的政策研究》研究了我国城镇居民的消费倾向。
刘盈的《我国居民消费计量研究》利用贝叶斯估计方法,从定量和定性两个方面的角度,研究我国城镇、乡村居民已经出现和可能出现的各种动向。
以上文献都对我国居民消费进行了各方面的分析，但没有指出哪部分的价格指数过高，该从何处着手解决。
（三）论文结构安排1.选取数据进行描述统计分析2.针对问题利用SPSS软件进行实证分析首先对各成分进行主成分提取，再用因子分析法对其分析，选取重要因子。
3.模型总结及建议一．变量选取与数据预处理选择全国32个省份2011年4月各类别价格指数进行分析，着重选取影响居民消费价格总指数的食品、研究及用品、衣着、家庭设备用品及服务、医疗保健及个人用品、交通和通信、娱乐教育文化用品及服务、居住这八个因素的价格指数进行分析。
首先对原始数据进行描述统计分析得出表格 1结果，可知所有省份食品价格上涨指数偏高，居住价格因素波动较大，说明各个地区居住价格涨幅相差较大。
根据表格 1的结果确定其具体的极小值、极大值、均值、标准差数据。
可粗略看出食品和居住的价格指数上涨较快。
食品、衣着、居住价格指数的离散程度较高。
用于交通和通信与娱乐教育文化用品及服务的支出基本维持不变。
由于食品和居住价格指数的过快增长，导致居民消费价格总指数的过高，所以政府投入极大力度控制食品的价格增长，和实行强有力的房控政策来控制房价。
表格 1 描述统计量 N 极小值 极大值 均值 标准差 居民消费价格总指数 32 104.20 108.80 105.5594 .94147 食品 32 109.50 117.40 111.8344 1.79885 烟酒及用品 32 100.40 103.80 102.3250 .89262 衣着 32 96.70 108.90 101.6875 2.61605 家庭设备用品及服务 32 99.70 106.90 102.0313 1.56049 医疗保健及个人用品 32 101.20 106.30 103.2094 1.00012 交通和通信 32 98.90 102.00 100.5625 .75466 娱乐教育文化用品及服务32 96.90 104.10100.5781 1.24479 居住 32 102.80 113.40 106.3187 2.14918 有效的 N （列表状态） 32将居民消费价格总指数与其余8个价格指数进行因子分析得出相关系数矩阵。
从中选取下表格 2的信息，有助于本文研究影响居民消费价格总指数的各因素之间的权重。
从表2中我们可知与居民消费价格总指数关系最大的是食品价格指数，相关系数为 0.667占据相当大一部分权重，其次是衣着，居住，娱乐教育文化用品及服务。
二．因子分析（一）主成分提取利用主成分分析法处理该数据得到spss 默认选取特征值大于1时提取的原始数据成分，可知居民衣着、居住、消费价格指数与交通和通信提取信息量少说明其信息损失较大。
故对原始数据重新进行主成分分析，选择抽取5个因子得出下列公因子方差和说明的总方差数据表：表格 3 公因子方差初始提取食品 1.000 .909 烟酒及用品 1.000 .951 家庭设备用品及服务 1.000 .762 交通和通信 1.000 .774 娱乐教育文化用品及服务 1.000 .804 衣着 1.000 .913 医疗保健及个人用品 1.000 .849 居住 1.000 .846取量都超过了0.76>0.6.再由表格 4 说明的总方差可知此时累积贡献率为85.105%>85%。
这样使信息损失不太多，又达到减少变量，简化问题的目的。
再根据得分系数矩阵五个主成分用标准化后的原始变量表示的表达式。
（二）因子模型表格 5 成分矩阵(a)成分1 2 3 4 5食品.118 -.524 .653 .437 -.060 烟酒及用品-.039 .419 .790 -.233 .310 衣着.652 .323 .130 .396 -.458 家庭设备用品及服务.147 .838 -.019 .182 .072 医疗保健及个人用品.753 .044 -.222 .279 .392 交通和通信.595 -.527 .102 -.358 -.064 娱乐教育文化用品及.831 -.194 -.101 -.005 .255 服务居住.634 .293 .098 -.532 -.256 成分矩阵图图是因子载荷矩阵，由此表写出特殊因子忽略不计时的因子模型：食品价格指数≈0.118*fac1-0.0524*fac2+0.653*fac3+0.437*fac4-0.060*fac5 注：（fac1、fac2、fac3、fac4、fac5为第一、第二、第三、第四、第五公因子，见附录表二）根据上模型可以类推出其余7个因子的因子模型。
（三）因子旋转表格 6 旋转成分矩阵(a)成分1 2 3 4 5医疗保健及个人用品.892 .044 -.038 .218 -.046 娱乐教育文化用品及.784 .411 .084 .097 -.064 服务居住.120 .750 -.300 .359 .224 交通和通信.311 .750 .289 -.126 -.126 食品.049 -.008 .943 .076 .105 衣着.231 .160 .125 .904 -.034 家庭设备用品及服务.139 -.288 -.475 .542 .375 烟酒及用品-.099 .043 .078 .020 .966 旋转成分矩阵是旋转后的因子载荷矩阵，旋转后的因子载荷矩阵与旋转前有很大不同。
第一公因子基本上反映了人们在医疗保健及个人用品、娱乐教育文化用品及服务方面的价格指数的信息，可以解释人们对生活内在娱乐保健的发费情况。
第二公因子基本上反映人们发在居住和交通通信的价格指数，可以解释在居住，交通方面在人们生活支出中所占比重。
第三公因子基本上反映人们在食品方面支出的情况。
第四公因子基本上反映衣着和家庭设备用品及服务价格指数的情况。
第五公因子反映烟酒及用品价格指数的情况。
根据上表格6的数据我们可大致了解各因子之间的关系，各因子的意义也变得明确，可以指导影响对价格指数增长过快的因子研究从而对症下药，找出方法。
（四）因子得分以fac1、fac2为例对第一公因子、第二公因子作散点图得出下图表 1 第一，第二公因子散点图由错误！未找到引用源。
可知甘肃省第一公因子得分远远高于其余省份可以说明甘肃省人民在医疗保健及个人用品、娱乐教育文化用品及服务制出方面的价格指数方面增加过快。
而西藏自治区在第二公因子得分上高于其他省份说明西藏自治区在人民用于居住和交通通信发费的价格指数增长较快，这可能是因为西部大开发及其铁路建设的快速发展所引起的。
可以利用此方式类出其余各因子在各个省份中的得分情况，了解各个省份在各个方面的价格指数情况。
下表为利用因子得分分类表，对与食品相关的第三公因子按fac3-1≥0.5,0≤fac3-1<0.5, -0.5≤fac3-1<0, fac3-1<-0.5分为1,2,3,4四类。
生成的列链表如下：表格7 地区* 因子得分分类交叉制表因子得分分类1.002.003.004.00合计地区0 0 0 0 0东部地1 02 8 11区西部地7 1 4 2 14区中部地1 2 2 1 6区合计9 3 8 11 31 由此表可清晰的看到西部地区食品的价格增长指数是较高的14个省会由8个省会第三公因子得分在零以上，可能与我国西部地区环境恶劣，经济不发达，贸易不繁荣有关。
东部地区11个省会有10个省会第三公因子得分在零以下，说明食品价格指数的增长不是其消费价格指数增长的主要原因。
中部地区因子得分比较接近于0左右没有显著规律。
三．评价及建议本模型利用主成分分析及因子分析方法对数据进行处理，建模，了解了影响各个省会居民消费价格指数变化的各个因子，将所有因子浓缩为5个主成分，累积贡献率为85.105%。
再利用成分矩阵图得出因子模型，得出各个因子与主成分之间的关系。
揭示了各因素之间的规律，简化了问题，提高分析效率。
本模型的不足之处在于，数据之间间隔太小，做主成分分析时容易丢失较大的信息量，提取的主成分也比较多，不能极好的做到综合指标，优越性不太强。
针对本模型做出的分析，本研究提出了一下几点建议：（一）各省份中影响居民消费价格指数的食品和居住价格指数权重较大，为抑制价格的过快增长，政府应加大力度在控制食品和居住的价格上。
（二）衣着价格指数波动最大，说明其市场不稳定，服装市场应完善其市场机制，优化产业结构。
（三）人民原意发费在娱乐教育文化用品及服务的消费上不断增加，这对作为一个以工业为主要经济发展的中国来说可以加快第三服务产业的发展，优化我国第一，第二，第三产业化结构。
（四）我国东部和西部地区发展严重不协调，我国应加快西部地区经济的建设，促进经济贸易的繁荣，加快商品流通速度，保证正常衣食住行发费的均匀。