对商品零售价格指数相关性分析

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对商品零售价格指数相关性分析

对商品零售价格指数相关性分析摘要本文选取了若干因素，应用SPSS软件，对商品零售价格指数进行了相关性分析并建立了回归线性模型。

一、研究意义商品零售价格指数作为反映商品零售价格变动趋势的一种经济指数。

它的调整升降直接影响居民生活费用的变动，直接关系国家财政的收支，直接影响居民购买力和市场商品供需格局，还影响着消费和积累的比例。

因此，从影响其变动的诸多因素中拨云见日，勾选出相对的主要因素，对于编制财政计划、价格计划，制定物价政策、工资政策有着十分重大的意义。

二、因素选择及数据说明从经济学相关原理及中国经济现状出发，我们认为影响当今中国市场商品零售价格指数的因素可能有如下几个：居民消费价格指数、城市居民消费价格指数、农村居民消费价格指数、工业品出厂价格指数、工业生产者购进价格指数、固定资产投资价格指数。

1、商品零售价格指数（上年=100,按现价计算，下同），商品零售价格的变动直接影响到城乡居民的生活支出和国家的财政收入，影响居民购买力和市场供需的平衡，影响到消费与积累的比例关系。

进而影响居民消费价格指数。

2、居民消费价格指数，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，是对城市居民消费价格指数和农村居民消费价格指数进行综合汇总计算的结果。

该指数可以观察和分析消费品的零售价格和服务项目价格变动对城乡居民实际生活费支出的影响程度。

3、城市居民消费价格指数，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。

城市居民消费价格指数可以观察和分析消费品的零售价格和服务项目价格变动对职工货币工资的影响，作为研究职工生活和确定工资政策的依据，是用来反映通货膨胀（紧缩）程度的指标。

4、农村居民消费价格指数是反映农村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。

农村居民消费价格指数可以观察农村消费品的零售价格和服务项目价格变动对农村居民生活消费支出的影响，直接反映农民生活水平的实际变化情况，为分析和研究农村居民生活问题提供依据。

用Excel进行物价趋势分析

用Excel 进行物价趋势分析——移动平均法和指数平滑法在Excel 中的应用摘要本文以目前普遍使用的Excel 软件为运行软件，基于统计学中的简单移动平均法和指数平滑法为基本理论，通过分别对商品零售价格变化、食品价格变化、居民消费价格变化进行趋势预测分析。

并结合各种价格变化与消费者消费信心指数的相关性分析，得到不同类别的价格变化对居民消费的影响及影响程度，在此基础上实现了对整体物价和消费者信心指数走势的趋势预测。

最后，依据物价上涨与通货膨胀的相关分析，简单的探究了当前物价形势对于通货膨胀的影响。

关键词：物价预测移动平均法指数平滑法消费者信心指数1．趋势预测分析方法原理1、移动平均预测法移动平均预测就是用移动平均值作为下一期的预测值且能有效地消除预测中的随机波动。

它只具有推测未来一期趋势值的预测功能，而且主要适用于较为平稳的时间序列的预测。

与用于测定长期趋势的移动平均法有所不同的是，首先，每个t 期移动平均值不是代表预测值中间的一期预测值，而是第t+1期的预测值。

其次，移动平均值的位置也不再是居中放置，而是置于第K 期（所平均数据末尾一期）或第t+1期。

选定一个长度为n 的时期，计算n 个观测值的均值来预测未来的值。

则移动平均的计算公式为： Y t 为第t 时期的观测值，n 为跨越的时期数， M t 为t 时期的移动平均值。

在利用Excel 软件操作的实际应用中，我们有三种方法可以实现移动平均预测：方法一：利用Excel 软件统计函数中的“AVERAGE ”函数进行；方法二：利用Excel 软件分析工具库中的“移动平均”工具进行；方法三：利用Excel 软件为时间序列折线图添加趋势线的方法进行。

2、指数平滑法指数平滑法是通过导入平滑系数计算一系列指数平滑值来消除不规则变动，以反映时间序列的长期趋势。

它既可以用于对时间序列进行修匀，也可以直接用于预测。

指数平滑的计算公式：St （1）为第t 时期时间序列的平滑值， St-1（1）为第t-1时期时间序列的平滑值， Yt 为第t 期时间序列的实际值， a 为平滑系数。

对评价指标相关性的后果及降低相关性的方法研究_赵松山

º 生活一点通用酒调味要先放;用醋调味要后放。

t 东北财经大学教授赵松山及降低相关性的方法研究对评价指标相关性的后果就一般情况而言,组成一个社会经济统计指标体系的各指标之间总存在着一定程度的相关关系。

但作为评价指标体系,如果指标之间的相关性大,则会带来一系列问题。

本文仅对统计指标相关性的后果,以及如何降低指标的相关程度进行探讨。

一、指标相关性带来的问题设Y 为因变量,X 1与X 2为解释指标变量。

当X 1与X 2不相关时,得模型为Y=b 1x 1+b 2x 2式中b 1、b 2分别表示解释指标变量对Y 的说明能力或作用程度,即边际值=9Y/9X 1=b 1,9Y/9X 2=b 2(假定b 1,b 2均大于0)。

当X 1与X 2相关时,得模型为Y=c 1x 1+c 2x 2式中c 1(c 2)表示解释指标变量X 1(X 2)对Y 的说明能力和X 2(X 1)通过X 1(X 2)对Y 的说明能力之和,即9Y 9X 1=9(b 1x 1+b 2x 2)9X 1+9(b 1x 1+b 2x 2)9X 1@9X 19X 2=b 1(1+a 1)=c 1式中,X 1=a 1X 2,a 1>0。

可见,c 1>b 1,即指标相关时,会夸大某些指标的作用程度。

从信息角度看,信息相关势必存在信息重迭,造成信息的损失和浪费,以及指标解释的不真实性。

如果把解释指标变量视为评价指标变量,因变量视为待评价对象变量时,由于评价指标之间的相关夸大(或缩小)某些指标的评价作用,而使评价结果失去客观性。

这是从评价指标与被评价对象的关系考虑的。

如果我们换个角度,从各评价指标与评价指标体系整体关系去认识,若指标之间是相关的,则评价指标X i 与X j 样本分布相互间有影响,因此两者之间的变异系数之差会变小。

而变异系数是指标鉴别能力的一种度量。

这种相关性导致变异系数之差变小,最终表现为相关指标鉴别能力相对变小,即相关指标在统计指标体系整体中的功能下降。

计量经济学课程论文：关于税收收入增长的影响因素的实证分析

关于税收收入增长的影响因素的实证分析内容摘要:一国的经济增长是以其财政收入的增长为前提的，而财政收入的增长又离不开税收。

本文采用我国自1990年至2009年的税收收入的主要因素的相关统计数据进行的实证分析。

据进行的实证分析。

选取的自变量有国内生产总值，选取的自变量有国内生产总值，选取的自变量有国内生产总值，财政支出、财政支出、财政支出、商品零售价格指商品零售价格指数和城镇居民家庭人均可支配收入。

数和城镇居民家庭人均可支配收入。

然后，然后，然后，在收集了相关数据之后，在收集了相关数据之后，在收集了相关数据之后，通过建立多通过建立多元线性回归模型，利用EVIEWS 软件对模型进行了参数估计和检验，软件对模型进行了参数估计和检验，并加以修正。

并加以修正。

最后得出结论是财政支出和零售商品物价水平对我国税收收入有很大影响。

关键词: 税收收入税收收入国内生产总值国内生产总值国内生产总值财政支出财政支出财政支出商品零售价格指数商品零售价格指数商品零售价格指数城镇城镇居民家庭人均可支配收入居民家庭人均可支配收入参数估计和检验参数估计和检验参数估计和检验思考思考思考导论: 税收是我国财政收入的基本因素，税收是我国财政收入的基本因素，也影响着我国经济的发展。

也影响着我国经济的发展。

经济是税收的源泉，税收的源泉，经济决定税收，经济决定税收，经济决定税收，而税收又反作用于经济，而税收又反作用于经济，而税收又反作用于经济，这是税收与经济的一般原这是税收与经济的一般原理。

这几年来，中国税收收入的快速增长甚至“超速增长”引起了人们的广泛关注。

科学地对税收增长进行因素分析和预测分析非常重要，科学地对税收增长进行因素分析和预测分析非常重要，对研究我国税收增长对研究我国税收增长规律，制定经济政策有着重要意义。

规律，制定经济政策有着重要意义。

影响税收收入的因素有很多，但据分析主要的因素可能有：①从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的基本源泉，经济整体增长是税收增长的基本源泉，而国内生产总值是反映经济增长的一而国内生产总值是反映经济增长的一个重要指标。

价格指数与经济发展的统计分析

价格指数与经济发展的统计分析近年来，随着经济全球化的进程不断加快，价格指数作为衡量经济发展的重要指标之一，引起了广泛的关注和研究。

价格指数是指根据一定的统计方法，将一组商品或服务的价格与某个基期的价格进行比较，以反映价格水平的变动情况。

本文将从价格指数的定义、计算方法以及与经济发展的关系等方面展开分析。

首先，我们来了解一下价格指数的定义和计算方法。

价格指数是通过选取一篮子商品或服务，对其价格进行统计，然后与基期的价格进行比较得出的一个相对数。

常见的价格指数有消费者价格指数（CPI）和生产者价格指数（PPI）等。

其中，CPI是用来反映居民消费物价变动情况的指标，而PPI则是用来反映生产领域物价变动情况的指标。

其次，价格指数与经济发展之间存在着密切的关系。

一方面，价格指数可以作为衡量通货膨胀水平的重要指标。

通货膨胀是指货币的购买力下降，物价普遍上涨的现象。

当价格指数上升时，说明物价水平上升，居民购买力下降，这将对经济发展产生一定的负面影响。

另一方面，价格指数也可以反映经济供需关系的变化。

当价格指数上升时，说明商品或服务的需求增加，供给减少，这可能意味着经济发展的活跃程度较高。

进一步分析，价格指数的变化还可以反映出经济结构的变化。

随着经济发展的进步，不同行业的发展速度和质量也会有所差异。

通过对不同行业的价格指数进行比较，可以了解到各行业的相对竞争力和发展潜力。

例如，如果某一行业的价格指数持续上涨，说明该行业的供需关系不平衡，可能存在一定的竞争问题。

相反，如果某一行业的价格指数持续下降，说明该行业的供给过剩，可能需要进行结构性调整。

除了以上的分析，价格指数还可以帮助政府制定宏观经济政策。

政府可以通过监测价格指数的变化，及时调整货币政策、财政政策等，以促进经济的平稳发展。

例如，当价格指数上升较快时，政府可以采取紧缩的货币政策，控制通货膨胀的风险；当价格指数下降较快时，政府可以采取适度宽松的货币政策，刺激经济增长。

当前居民消费水平与物价变动的相关性分析

当前居民消费水平与物价变动的相关性分析自2007年以来，我国物价持续上涨，物价的持续上涨给居民的消费带来了严重的影响。

本文采用的是实证分析方法。

对物价上涨与当代居民消费水平的相关性进行了相关系数分析。

通过研究物价与消费水平的相关性，使我们能认清楚两者之间的关系，为我们在生活中做出合理的决策有重要的意义。

标签：消费水平物价相关性自2007年以来，我国物价持续上涨，特别食品类产品的价格上涨的涨幅最大，2006年11月，食品类产品价格上涨3.7%，推动了我国居民消费价格总水平（CPI）同比上涨1.9%，而且11月份的CPI指数为全年最高，食品价格同比涨幅比上月和去年同期上涨1.5个百分点。

专家预计，我国物价还会持续、稳步上涨，物价的持续上涨给居民的消费带来了严重的影响。

居民的消费结构、消费层次都受到了很大的影响。

同时，居民消费水平的变化也给物价上涨带来了反作用。

1 指数统计近几年我国各项指数的变化。

从上面的表可以看到，我国居民的平均消费额在逐年的增加，基本上是以一条直线在增涨，平均的环比增长率为11%左右，稳定增长，正符合了我国近几年来经济增长速度10%左右稳定的势头。

我国的消费水平越来越高。

从我国恩格尔系数的趋势变化中，可以看到我国居民的恩格尔系数在不断下降，消费结构在不断改善，说明了居民的生活、消费水平在不断提高。

但农村与城市的恩格尔系数相差10个百分点左右，说明了我国城乡居民消费差距太大。

从理论的角度看，我国农民的生活消费水平不容乐观。

从近几年我国零售价格指数的变化趋势中，商品零售价格波动幅度较大，在2004年以前，商品零售价格偏低，从2002年触及谷底以来，出现大幅度上涨，到2004年商品零售价格最高，达到了102.8个百分点，正可谓是波澜起伏。

从那以后，又出现了小幅度的回落。

2 物价与消费的定量相关性分析居民消费水平与商品零售价格指数相关分析相关系数是变量之间相关程度的指标。

相关系数又称皮（尔生）氏积矩相关系数，说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标。

计量经济学课程设计-影响社会消费品零售总额的因素分析

影响社会消费品零售总额的因素分析摘要：社会消费品零售总额是一项重要、敏感的政府统计。

定期发布的消费品零售统计资料，常常引起国内外的强烈关注，间或还会引发一些疑义和争议。

为了有利于把问题搞清楚，需要对“社会消费品零售总额” 从多方面逐一进行剖析，找出影响其增长变化的各种因素，然后再加以判断。

关键词：社会消费品零售总额城镇居民家庭人均年总收入农村居民家庭人均年总收入商品零售价格指数年底总人口数城乡居民储蓄存款年底余额一．问题提出商品要进入市场，只有通过流通领域到达消费者的手中，才能实现其使用价值。

社会消费品零售总额是指各种经济类型的批发零售贸易业、餐饮业和其他行业对城乡居民和社会集团的消费品零售额总和。

这个指标反映通过各种商品流通渠道向居民和社会集团供应的生活消费品来满足他们的生活需要，是研究人民生活、社会消费品购买力、货币流通等问题的重要指标。

对居民的消费品零售额：指售给城乡居民用于生活消费的商品。

对社会集团的消费品零售额：指售给机关、团体、部队、学校、企业、事业单位和城市街道居民委员会、农村村民委员会用公款购买的用作非生产、非经营使用的消费品。

一个国家的社会消费品零售总额在很大程度上决定了一个国家的综合国力，国民生产与消费能力，因此分析影响它的主要因素至关重要。

本文利用计量经济学的方法对影响社会消费品零售总额的因素做出分析，从而得出各因素分别对社会消费总额的影响程度。

现实经济生活中，影响“社会消费品零售总额”因素有很多，但从直接影响角度来说，主要包括：1．城镇（X2）及农村居民人均年总收入（X3）。

如图所示：图1从城乡居民收入差距看，据测算，农村居民收入比城市居民大约落后1O年，二者平均每人年收入差距从1985年的1．86倍，扩大为l990年的2．22倍，再扩大为1995年的2.71倍，二者收入的绝对差距从1980年的286．3元，增加到1985年的341．5元，l990年的823．9元，再增加到1995年的2705．3元；从农村和城镇居民内部的收入差距看，农村居民内部的最高最低人均年收入，从1985年的3．15倍，扩大为l990年的4．43倍，再扩大为l995年的4．82倍。

改革开放以来商品零售价格指数RPI

改革开放以来商品零售价格指数RPI改革开放以来，中国市场经历了较为迅猛的发展过程，特别是商品零售市场，经历了从传统形态向现代化转型的过程。

商品零售价格指数（RPI）作为一个反映零售市场价格动态的指数，在监测市场变化、判断市场趋势、预测市场走向等方面都具有重要的意义。

本文将围绕改革开放以来的商品零售价格指数做一些简要的探析。

一、商品零售价格指数（RPI）的概念和意义商品零售价格指数（RPI）是指反映一定时间内商品零售价格总水平与基准期比较的价格指数。

具体来说，就是以某个时间点为基期，按照不同商品的价格和权重进行加权计算，得出的反映整个零售市场价格总水平的指数。

通俗来说，RPI越高，说明整个市场的零售价格水平越高，反之则越低。

商品零售价格指数对于监测市场价格动态、预测市场走向和判断市场趋势等都具有重要的意义。

例如，当商品零售价格指数持续走高时，企业可根据市场现状及时调整产品价格，避免风险和损失；同时，针对商品价格指数的动态变化，政府也可以制定相应的政策，引导市场的稳定和健康发展。

二、改革开放以来的商品零售价格指数（RPI）的变化改革开放以来，商品零售价格指数（RPI）呈现出了较为明显的变化趋势。

下面从三个方面进行探析：1、长期趋势呈现上涨状态。

改革开放以来，随着国家经济不断发展、物价水平不断上升，商品零售价格指数（RPI）整体呈现出较为明显的上升趋势。

其中，1993年以来，商品零售价格指数（RPI）上涨较快，与国家经济发展和物价不断上升紧密相关。

2、存在季节性波动。

商品零售价格指数（RPI）存在着明显的季节性波动。

以年度为周期来看，RPI在春节期间、中秋节期间和双十一期间等传统节日时出现波峰，反之则出现波谷。

3、不同商品RPI变化存在差异。

不同类型的商品RPI变化呈现出明显的差异性。

例如，食品饮料类、日用品类、服装鞋帽类、住房家具类等商品的价格变化不尽相同，其中以食品饮料类和日用品类的价格波动较为频繁。

商品零售价格指数的计量经济学模型分析

商品零售价格指数的计量经济学模型分析摘要：商品零售价格指数（RPI）是指反映一定时期内商品零售价格变动趋势和程度的相对数。

商品零售价格指数分为食品、饮料烟酒、服装鞋帽、纺织品、中西药品、化妆品、书报杂志、文化体育用品、日用品、家用电器、首饰、燃料、建筑装潢材料和机电产品等十四个大类。

其编制目的，是掌握市场商品价格的变动状况，并在此基础上编制其他各种派生指数，为研究市场流通、进行国民经济核算提供依据。

商品零售价格指数属于流通领域的价格指数,它是反映一定时期市场零售价格变动趋势和变动程度的一个相对数,据此掌握零售商品的平均价格水平,为各级政府制定经济政策,研究市场流通和新国民经济核算体系提供科学依据。

关键词：RPI；国民经济；经济预测1理论模型的设计商品零售价格指数是以社会消费品零售额构成作为权数，如食品类在商品零售价格指数中的权数约35%。

在这里选择与居民生活密切相关的三个大类食品，日用品，燃料，运用计量经济学模型考察它们与商品零售价格总指数的变化关系。

选择食品，日用品，燃料的商品零售价格指数为解释变量，商品零售价格总指数为被解释变量。

为了分析它们之间的变μ，而μ为随即干扰项。

化关系，可使用多元线性回归模型：Y=Bo+B1X1+B2X2+B3X3+2样本数据的收集以T代表年份，Y代表商品零售价格总指数，X1代表食品商品零售价格指数，X2代表日用品商品零售价格指数，X3代表燃料商品零售价格指数。

图一为有关的统计数据图一利用Eviews输出结果如下：Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -7.954797 8.123178 -0.979272 0.3468X1 0.332888 0.048532 6.859140 0.0000X2 0.678945 0.110140 6.164391 0.0000X3 0.058876 0.031311 1.880374 0.0845R-squared 0.988889 Mean dependent var 102.9504Adjusted R-squared 0.986112 S.D. dependent var 6.678262S.E. of regression 0.787028 Akaike info criterion 2.571213Sum squared resid 7.432961 Schwarz criterion 2.764360Log likelihood -16.56970 F-statistic 356.0114Durbin-Watson stat 0.398629 Prob(F-statistic) 0.000000可得模型：Y = -7.954796752 + 0.3328878321*X1 + 0.6789453471*X2 + 0.0588763885*X33模型的检验3.1模型的经济意义检验根据软件分析的结果可得到Y = -7.954796752 + 0.3328878321*X1 + 0.6789453471*X2 + 0.0588763885*X3，这三个参数估计量的符号是正确的，数值范围适当，根据历史经济经验食品类在商品零售价格指数中的权数约35%，分析结果很好的符合这一点。

《关于两组数据的相关性分析》

《关于两组数据的相关性分析》我通过查阅资料和同学们分组讨论等总结性阐述了关于两组变量间相关关系的统计分析。

通过学习和阐述我对两组数据的相关性分析的问题有了比较深的了解.研究典型相关分析的原理、典型成分的计算方法及计算步骤.把两组变量X与y转化为具有最大相关性的若干对典型成分，直到两组变量的相关性被分解.通过典型相关系数及其显著性检验•选择典型成分分析两组变量的相关性.实例表明只有第一个典型相关系数能通过显著性检验，而其它两个典型相关系数显著为零，放应选取第一对典型成分F,和G 1傲分析.典型相关分析是研究两组随机变量之间相关性的一种统计分析方法，它将两组随机变量间的相关信息更加充分地挖掘出来，分别在两组随机变量中提取相关性最大的两个成分，通过测定这两个成分之间的相关关系，可以推测两组随机变量的相关关系.典型相关分析的方法由霍特林于1 9 3 6年首次提出.在许多实际问题中，需要研究两组变量之间的相关性.例如：研究成年男性体型与血压之间的关系; 研究国民经济的投入要素与产出要素这两组变量之间的联系情况；研究临床症状与所患疾病；研究原材料质量与相应产品质量；研究居民营养与健康状况的关系；研究人体形态与人体功能的关系；研究身体特征与健身训练结果的关系.首先，我们应该进行变量指标的选择，如成年男性体型与血压之间的关系中，体型可用身高、体重、体型指数等指标来表示，血压可用收缩压、舒张压、脉率等指标来表示；又如身体特征与健身训练结果的关系中，身体特征可用体重、腰围、脉搏表示，而训练结果可用单杠、弯曲、跳高等指标来体现.其次是样木数据的收集•最后，利用典型相关分析的原理进行研究.相信这个对我以后的统计学的研究会有很大的帮助.第二篇：两化融合的数据分析资料相关关系概念：相关关系反映出变量之间虽然相互影响，具有依存关系，但彼此之间是不能一对应的。

相关分析的作用：（1）确定选择相关关系的表现形式及相关分析方法。

（2）把握相关关系的方向与密切程度。

计量经济学大作业-税收收入的多元回归模型

计量经济学实验报告题目：税收收入的多元回归模型专业： 13金融数学2班姓名：何健华学号： 201330110203二○一五年十二月一、问题的提出改革开放以来，随着经济体制改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生很大变化。

当今社会，财政已经成为社会经济进步的一个判断标准。

税收的增长对财政收入增加的奉献不可谓不突出。

那么影响税收的因素有哪些呢？各影响因素之间是否有关联？那个因素起到的作用比较大？税收是我国财政收入的基本因素,也影响着我国经济的发展。

为了研究影响税收收入增长的主要原因，分析其增长的主要规律，采取适当的方式科学筹集税收，需要建立计量经济学模型。

本文在参考了多个关于影响我国税收收入的主要观点的基础上，对影响我国1985年至2014年的税收收入的主要因素进行实证分析。

选取的自变量有国内生产总值、财政支出和零售商品物价水平。

并利用中国统计年鉴搜集了相关的数据，利用EVIEWS软件对设定的计量模型进行了参数估计，并对可能出现的问题进行了假设检验，最后再加以修正，使这个模型尽量完美。

二、理论综述税收是国家为实现其职能，凭借政治权力，按照法律规定，通过税收工具强制地、无偿地征收参与国民收入和社会产品的分配和再分配取得财政收入的一种形式。

取得财政收入的手段有多种多样，如税收、发行货币、发行国债、收费等等，而税收则由政府征收，取自于民、用之于民。

税收具有无偿性、强制性和固定性的形式特征。

具体来讲，影响中国税收收入增长的因素有很多，如经济的整体增长、公共财政的需求、物价水平、税收政策等因素。

在这次的分析里，将选用“国家财政收入”中的“税收收入”作为被解释变量，以反映税收的增长情况。

选取的解释变量有：“国内生产总值”〔即GDP〕作为经济整体增长水平的代表；“财政支出”作为公共财政需求的代表；“商品零售价格指数”作为物价水平的代表。

这里特意去除改革开放初期因税收政策因素造成影响的数据。

三、模型设定为了研究税收增长的因素分析，需要考虑以下几个方面：1、被解释变量：选择了能反映我们税收变动情况的“各项税收收入”〔Y〕；2、解释变量：选择“国内生产总值〔X1〕”表示会影响到税收收入的总宏观经济方面的因素；3、解释变量：选择“财政支出(X2)”表示公共财政的需求；4、解释变量：选择“商品零售价格指数〔X3)”表示物价水平。

社会消费品零售额影响因素分析与预测

社会消费品零售额影响因素分析与预测社会消费品零售额是反映国家经济发展水平和市场消费状况的一个重要指标。

它反映了国内居民对消费品的需求、消费能力和购买力。

因此，对社会消费品零售额进行分析和预测对制定相关经济政策和投资决策具有重要意义。

一、影响社会消费品零售额的因素1. 宏观经济因素宏观经济因素包括国家经济发展状况、财政政策、货币政策以及经济增长率等。

当国家经济增长稳定、财政政策积极、货币政策合理时，社会消费品零售额将增长。

2. 人口因素人口因素包括人口数量、年龄结构、家庭结构以及收入水平等。

随着人口数量的增加以及经济发展，工资增长速度和人均可支配收入逐渐增加，消费能力也会随之增强。

3. 消费习惯和消费观念消费习惯和消费观念的变化对社会消费品零售额的增长有着重要的影响。

例如，随着居民收入水平的提高，消费观念逐渐从追求实用型消费转变为追求品质和服务型消费，这将带动高端消费品的需求和消费。

4. 市场因素市场因素包括市场竞争、商品流行程度、商业环境以及销售渠道等。

随着市场竞争的加剧，企业需不断提升产品质量和服务水平，以抢占市场份额。

同时，网络销售的兴起也对传统销售模式造成了一定冲击。

二、社会消费品零售额的预测社会消费品零售额的预测不仅可以为政府决策和企业投资提供参考，同时也能为消费者制定消费计划提供帮助。

社会消费品零售额的预测通常使用统计和经济模型。

其中，时间序列分析是应用最广泛的一种方法。

时间序列分析可以分为移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。

此外，深度学习可以为社会消费品零售额的预测提供较好的效果。

它可以通过数据的学习和分析，将其转化为可预测和预测的模型，从而提高预测精度。

三、社会消费品零售额的应用社会消费品零售额的应用涉及到国家经济政策、企业决策和个人消费等方面。

国家可以通过调整财政政策和货币政策，来影响社会消费品零售额的增长。

企业可以通过研究和分析社会消费品零售额的趋势，来制定更适合市场需求的营销策略。

零售商品的物价指数与价格的关系分析

信计专业实验报告——Eviews 软件及其应用题目：我国商品零售物价指数与居民消费价格指数的关系分析学院专业学号学生姓名日期成绩一．实验内容我国商品零售物价指数和居民消费价格指数的关系分析二．实验目标（1）会用统计年鉴搜集数据；（2）熟练掌握EViews 的基本操作；（3）学会用搜集到的数据建立合适的数学模型，并能根据运行结果对模型和各种检验进行自主分析；（4）通过分析数据，得到商品零售物价指数与居民消费价格指数的关系及影响。

三．实验过程先上网查找1951-2013年我国居民消费价格指数与商品零售物价指数，并弄清楚我国居民消费价格指数与商品零售物价指数的经济背景。

居民消费价格指数指在反应一定时期内居民所消费商品及服务项目的价格水平变动趋势和变动程度。

居民消费价格水平的变动率在一定程度上反映了通货膨胀（或紧缩）的程度。

通俗的讲，CPI 就是市场上的货物价格增长百分比。

商品零售物价指数是指反映一定时期内商品零售价格变动趋势与变动程度的相对数。

观察表中的数据，以商品零售物价指数为自变量x ，以居民消费价格指数为因变量y ，画出散点图如下：所以建立一元线性回归模型。

(1) 模型设定建立一元线性回归模型为：t u X y ++=10ββ(2) 参数估计估计参数，回归结果如下：模型估计的结果为：x y 998958.0883437.0^+= (2.620126) (0.025411) t=(0.337173) (39.31247)2R =0.962029 2R =0.961406 F=1545.470 DW=1.435360(3) 模型检验1. 经济意义检验由回归结果知：在其他解释变量不变的情况下，当商品物价指数上升1%时，居民消费价格指数以0.998958%的比例增长，符合实际经济意义的检验。

2. 统计检验（1）拟合优度：从回归估计的结果看，模型拟合较好。

可决系数2R =0.962029，修正的可决系数为2R =0.961406，表明我国居民消费价格指数变化的96.20%可由商品零售物价指数的变化来解释。

对我国价格传导过程的实证分析

相关关系的分析& ’ ’’采掘工业与原材料工业 !见表&#
从表七的分析结果可以看出 " 采掘工业与原材料工业价格指数同期高度相关 " 说明二者价格变化同步性很强" 二者之间从表&和表’的分析结果中可以看出 " 无论是原材料%燃料 %动力购进价格指数还是工业品出厂价格指数 " 他们同居民消费价格指数% 商品零售价格指数和固定资产投资价格指数之间的相关关系均为在当期时最为明显&也就是说"我国价格水平由下游向上游传导是比较迅速的& 如果由于外来的冲击使得在消费领域或者投资领域的价格水平发生了变化" 这种变化能够较快的传导到生产链的上端" 使得原材料的价格和工业品的出厂价格迅速发生变化 &同采掘工业与加工工业价格指数同期高度相关" 说明二者之间的价格传导是较为迅速的&同时"当期的加工工业价格对其后的价格传导非常迅速& ’ ’’采掘工业与加工工业!见表’#
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的实际运动过程来看 " 我们只选取当期的原材料#燃料 #动力购进价格指数和工业品出厂价格指数同其后一期到三期的居民消费价格指数# 商品零售价格指数和固定资产投资指数进行相关分析!表!"表"#$ 从表!和表"中可以发现 " 从总体上来看 "力购进价格指数和工业品出厂价格指数同 #$!年的表示最终消费品和服务的居民消费价格指数和商品零售价格指数相关性最强" 相关系数达到最大值$这实际上说明"在我国价格水平从上游到下游的传导过程存在一年左右的时滞$或者说"如果在企业的生产成本领域有一个价格的上升" 这种变动将在一年左右的时间之后传导到消费领域$ 从表%中可以看出 "固定资产投资指数同当期的原材料 %燃料 #动力购进指数和工业品出厂价格指数相关程度最高 & 这说明在我国的投资领域价格的传导比消费领域价格的传导要快 & 一般在当期就能够完成这种价格的传导& !二"下游向上游的价格传导总体来看比较迅速#同期相关性最强这主要是从居民消费价格指数% 商品零售价格指数和固定资产投资价格指数变动对原材料%燃料%动力购进价格指数和工业品出厂价格指数变动的影响来看& 与前面类似的" 我们选取当期的居民消费价格指数% 商品零售价格指数和固定资产投资价格指数同其后一期到其后三期的原材料%燃料 %动力购进价格指数和工业品出厂价格指数进行相关分析!见表#和表$#$ 从表六的分析结果中可以看出" 生产资料价格指数同其后一年的生活资料价格指数之间的相关性最强& 这说明生产资料价格的变动大约需要经过一年的时间传导到生活资料& 这同我们前面的分析基本上是吻合的& 从分析结果来看" 原材料类生产资料价格指数同其后一期的食品类生活资料价格指数之间的相关性最为明显 " 说明原材料类生产资料价格的变动在经过一年左右的时间之后传导到食品类生活资料部门 & 同时" 当期的原材料类生产资料价格指数对当期及其后两期的食品类生活资料的价格指数仍然会产生较大的影响& ’ ’’原材料工业与耐用消费品类生活资料!见表!!# 一年的采掘业的价格仍有较为显著的影响& ’’原材料工业与加工工业!见表(# ’

价格指数解读

价格指数解读价格指数是衡量某一特定市场或行业价格水平变动的重要指标。

它通常基于一篮子商品或服务的价格，利用统计方法将其与历史价格相比较，以揭示价格的涨跌情况。

本文将对价格指数的定义、计算方法以及解读方式进行探讨。

一、价格指数的定义价格指数是一种衡量商品或服务价格水平变化的指标。

它通常是通过构建价格指数篮子，将一定数量的商品或服务的价格与基期价格进行比较得出的数值。

价格指数具有相对性和绝对性两种形式。

相对价格指数是将某一时期的商品价格与据此确定的基期价格进行比较，计算出的相对数值，用于显示价格的相对变动情况。

绝对价格指数是根据标准产品的价格水平，以固定权重计算出的数值，用于显示价格水平的绝对变动情况。

二、价格指数的计算方法计算价格指数的方法主要有拉斯洛指数、帕氏指数和费歇尔指数等。

其中，拉斯洛指数计算方法最为常用。

拉斯洛指数采用加权平均法，即根据商品或服务的权重，计算各项价格指数的加权平均值。

其计算公式为：价格指数 = (商品价格/基期商品价格) ×商品权重三、价格指数的解读方式1. 涨跌幅度分析价格指数的最直观解读方式是比较不同时期的数值，计算其涨跌幅度。

涨跌幅度既可以是单期之内的变动幅度，也可以是相对于基期的变动幅度。

通过涨跌幅度，我们可以观察到市场价格的波动情况，判断市场是否存在通胀或通缩的趋势。

2. 环比对比环比对比是指将当前时期的价格指数与前一个时期进行比较，计算出其增长或下降的百分比。

这种对比方式能够显示价格的短期波动情况，对于市场运行的快速反应具有重要意义。

3. 同比对比同比对比是指将当前时期的价格指数与同一时期的前一年进行比较，计算出其增长或下降的百分比。

这种对比方式能够显示价格的长期趋势，对于制定宏观经济政策和进行长期规划具有指导意义。

4. 分项解读价格指数通常由多个子项构成，我们可以对各个子项进行单独解读。

通过分项解读，我们可以了解不同商品或服务的价格变动情况，从而更好地分析市场供求关系和行业变化。

《CPI与其子成分波动相关关系分析》范文

《CPI与其子成分波动相关关系分析》篇一一、引言消费者价格指数（CPI，即Consumer Price Index）作为衡量消费者购买一定数量的商品和劳务所需支付的总体成本变化的指标，对国家经济政策制定、企业经营决策及个人消费规划具有重大意义。

而CPI的变动通常是由其多个子成分的波动共同影响而成。

因此，分析CPI及其子成分之间的相关关系，有助于更深入地理解物价变动背后的原因，为政策制定和决策提供科学依据。

本文将就CPI及其子成分波动相关关系进行深入分析。

二、CPI概述CPI是反映一定时期内商品和劳务价格水平变动趋势和变动程度的相对数，它涉及食品、烟酒、衣着、交通通讯等多个类别。

其计算方法通常采用加权平均法，各子成分的权重根据其在居民消费中的比重确定。

三、CPI子成分分析CPI的子成分众多，其中主要的包括食品、饮料、烟酒、衣着、医疗保健等类别。

这些子成分的价格变动会直接影响到CPI 的变动。

而不同子成分的波动受季节性、供需关系、政策调整等多种因素影响，其变动趋势及幅度存在差异。

四、CPI与其子成分波动相关关系分析（一）相关性分析方法本文采用相关性分析方法，通过计算CPI与各子成分之间的相关系数，来分析它们之间的相关关系。

相关系数反映了两个变量之间的线性关系程度，其值范围在-1到1之间，值越大表示相关性越强。

（二）分析结果通过分析发现，食品类子成分与CPI的关联度最高，其价格变动对CPI的影响最为显著。

其次为医疗保健类子成分，其价格变动也对CPI产生较大影响。

其他子成分如衣着、交通通讯等与CPI的相关性相对较低，但其价格变动也会对CPI产生一定影响。

（三）波动同步性分析除了相关性分析，本文还对CPI及其子成分的波动同步性进行了分析。

通过观察各时间序列的走势图及计算各子成分与CPI 的同步指数，发现食品类、医疗保健类等子成分与CPI的波动具有较高的同步性。

这意味着这些子成分的价格变动往往与CPI的变动趋势保持一致。

price指标使用

price指标使用（最新版）目录1.价格指标的定义与作用2.价格指标的分类3.价格指标的使用方法4.价格指标的优缺点5.价格指标的应用案例正文一、价格指标的定义与作用价格指标，是经济学中用于衡量市场价格变动的一种工具，通常用来反映一定时期内商品和服务价格的变化趋势。

价格指标可以为政府、企业和个人提供有关经济运行状况的重要信息，有助于分析通货膨胀、通货紧缩、物价稳定等经济现象，从而为制定宏观经济政策和调整经济结构提供依据。

二、价格指标的分类价格指标根据不同的测算对象和目的，可以分为以下几类：1.消费价格指数（CPI）：反映一定时期内居民购买并用于消费的商品和服务价格水平的变动情况。

2.生产者物价指数（PPI）：反映一定时期内生产企业生产的商品和服务的价格水平的变动情况。

3.工业品出厂价格指数（PPI）：反映一定时期内工业企业生产的产品出厂价格的变动情况。

4.房地产价格指数：反映一定时期内房地产市场价格的变动情况。

5.股票价格指数：反映一定时期内股票市场的价格变动情况。

三、价格指标的使用方法价格指标的使用方法主要包括以下几个方面：1.对比分析：通过比较不同时期、不同地区、不同行业的价格指标，分析价格变动的规律和趋势。

2.趋势分析：通过对价格指标的时间序列数据进行分析，预测未来价格变动的趋势。

3.相关性分析：通过分析价格指标与其他经济指标（如国内生产总值、就业率等）之间的关系，研究价格变动对经济的影响。

4.因素分析：通过分析影响价格变动的各种因素（如供给、需求、政策等），找出导致价格变动的主要原因。

四、价格指标的优缺点价格指标的优点：1.客观反映价格变动情况，为政府和企业提供重要参考依据。

2.可以用于分析经济周期、通货膨胀、通货紧缩等现象。

3.有助于预测未来价格变动趋势，为企业和个人决策提供参考。

价格指标的缺点：1.受到数据采集、计算方法等因素的影响，可能存在一定的误差。

2.只反映了价格变动情况，不能完全反映经济运行的全貌。

对商品零售价格指数相关性分析