基于多元回归模型CPI 影响因素分析
基于多元回归模型CPI影响因素分析
基于多元回归模型CPI影响因素分析引言消费者价格指数（CPI）是一个国家或地区的衡量物价的重要指标，也是一个国家宏观经济状况的重要反映。
研究CPI的影响因素对于了解经济发展状况，指导宏观经济政策具有重要意义。
多元回归模型是一种常用的统计分析方法，能够探索多个自变量对CPI的影响，并找出其中的主要因素。
本文旨在利用多元回归模型探究CPI影响因素，为政府决策部门提供参考，同时也为学术界提供理论支持和实证研究。
一、多元回归模型简介多元回归模型是一种用于探究多个自变量对因变量的影响情况的统计方法。
在多元回归模型中，因变量（即要被解释的变量）通常用Y表示，自变量（即解释变量）用X1,X2, ...Xn表示。
模型的基本形式为Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε，其中β0为常数项，β1, β2, ...βn为模型参数，ε为误差项。
在实际应用中，使用多元回归模型可以帮助我们确定多个自变量对因变量的影响程度，找出主要影响因素，并建立相应的预测模型。
多元回归模型在经济学领域的应用非常广泛。
二、CPI影响因素的选择基于多元回归模型对CPI的影响因素进行分析时，需要选择合适的自变量。
在实际研究中，可以从宏观经济、货币政策、国际贸易、资本流动等多个方面来考量可能的影响因素。
具体来说，常见的CPI影响因素包括但不限于：GDP增长率、失业率、通货膨胀率、利率、汇率、国际贸易额、政府支出、货币供应量等。
在选择自变量时，需要考虑其与CPI的理论关系、数据可获得度和自变量之间的多重共线性等因素。
三、数据收集与处理为了进行CPI影响因素的多元回归模型分析，首先需要收集与处理相关的数据。
一般来说，我们可以从国家统计局、央行等官方机构获取宏观经济指标、货币政策数据，也可以通过国际组织的官方网站或专业数据库获取国际贸易数据等。
在数据处理上，需要对数据进行清洗、缺失值处理和变量转换等操作，以确保数据的准确性和可用性。
CPI影响因素分析
金融学院2010级统计学本科学年论文设计框架题目： CPI影响因素分析学生姓名：某某分院（系）：金融学院指导教师：张某完成时间： 2013 年 2 月 28 日1、课题的意义CPI（全称为Consumer Price Index），即居民消费价格指数，是一个反映城乡居民家庭一般所购买的消费商品和服务价格水平变动情况的宏观经济指标，对宏观经济政策的选择、调整和节奏把握上具有重要的指标作用。
CPI往往是市场经济活动与政府货币政策的一个重要参考指标，对宏观经济政策的选择、调整和节奏把握上具有重要的指标作用。
CPI稳定、就业充分及GDP增长往往是最重要的社会经济目标。
如果消费者物价指数升幅过大，表明通胀已经成为经济不稳定因素，国家会有紧缩货币政策和财政政策的风险，从而造成经济前景不明朗。
因此，该指数过高的升幅往往不被市场欢迎。
可用的手段有加息，紧缩银根，采取稳健的财政政策，增加生产，平抑物价等等。
CPI物价指数指标十分重要，而且具有启示性，必须慎重把握，因为有时公布了该指标上升，货币汇率向好，有时则相反。
因为消费物价指数水平表明消费者的购买能力，也反映经济的景气状况，如果该指数下跌，反映经济衰退，必然对货币汇率走势不利。
但如果消费物价指数上升，汇率是否一定有利好呢?不一定，须看消费物价指数"升幅"如何。
倘若该指数升幅温和，则表示经济稳定向上，当然对该国货币有利，但如果该指数升幅过大却有不良影响，因为物价指数与购买能力成反比，物价越贵，货币的购买能力越低，必然对该国货币不利。
如果考虑对利率的影响，则该指标对外汇汇率的影响作用更加复杂。
当一国的消费物价指数上升时，表明该国的通货膨胀率上升，亦即是货币的购买力减弱，按照购买力平价理论，该国的货币应走弱。
相反，当一国的消费物价指数下降时，表明该国的通货膨胀率下降，亦即是货币的购买力上升，按照购买力平价理论，该国的货币应走强。
但是由于各个国家均以控制通货膨胀为首要任务，通货膨胀上升同时亦带来利率上升的机会，因此，反而利好该货币。
我国居民消费价格指数(CPI)的回归分析与预测
经济预测与决策题目姓名所在学院专业班级学号指导教师日期年月日指导教师评阅意见学生姓名专业班级学号（论文）题目指导教师教师职称论文评语评定成绩：指导教师签名：年月日我国居民消费价格指数（CPI）的回归分析与预测07级经济学1班李栋指导教师米娟摘要：目前，我国居民消费价格指数成为公众关注的热点名词，也直接影响着国民经济的稳定发展与人民生活水平的改善。
从理论上分析居民消费价格指数的影响因素，建立一个经济模型，对了解和掌握居民消费价格指数的变化具有重要的现实意义。
本文采用线性回归分析方法，力图对居民消费价格指数的变化进行分析。
关键词：消费价格指数回归分析经济预测1.引言居民消费价格指数（CPI）是反映与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。
CPI虽然是一个滞后指标，但它往往是市场经济活动与政府货币政策的一个重要参考指标。
如果CPI的增幅过大，表明通胀已经成为经济不稳定因素，央行会有紧缩货币政策和财政政策的风险，从而造成经济前景不明朗，因此，该指数过高的升幅往往不被市场欢迎。
现阶段，随着经济全球化的大趋势和中国的进一步融入，我国的经济稳定发展越来越受到国内、国际的关注，CPI稳定、就业充分及GDP增长已经成为我国最重要的社会经济目标。
尤其在面对国内经济在市场宏观的调节下，消费水平、利率、商品价格潜移默化的影响着百姓的生活，因此，对CPI的分析预测已经显得越发重要。
2.影响因素分析和数据的搜集整理2.1有关影响因素的定性分析对居民消费价格指数（CPI）构成影响的因素有很多，如宏观经济发展水平、中长期经济发展战略和当前的经济政策，具体到国民经济运行的指标中来，有以下几个方面：（1）居民消费水平指数。
居民消费水平是指居民在物质产品和劳务的消费过程中，对满足人们生存、发展和享受需要方面所达到的程度。
通过消费的物质产品和劳务的数量和质量反映出来。
居民消费水平与居民消费价格指数的关系十分密切和直接，收入的增长，消费水平的提高，自然会引起社会总需求的增长，进而导致消费价格指数的增长。
基于多元回归模型CPI影响因素分析
基于多元回归模型CPI影响因素分析多元回归模型在经济学领域中被广泛运用，用于分析影响宏观经济指标的多个因素。
CPI（Consumer Price Index，消费者物价指数）是衡量一定时期内消费品和服务价格变动情况的指标，对宏观经济形势和货币政策制定起着重要作用。
通过基于多元回归模型的分析，可以更清晰地了解影响CPI的因素，为政府制定宏观经济政策提供参考依据。
一、CPI及其影响因素CPI作为反映物价水平的重要指标，受到多种因素的影响。
在多元回归模型中，我们通常将CPI作为因变量，而将影响CPI的各种因素（如通货膨胀、失业率、货币供应量、经济增长率等）作为自变量。
通过对这些自变量的影响程度进行分析，可以得出它们对CPI 的影响程度和方向，从而帮助政府更好地调控经济。
二、多元回归模型三、实证分析通过多元回归模型的实证分析，我们可以得出各个因素对CPI的影响程度和方向。
我们可能会发现通货膨胀对CPI的影响是正向的，即通货膨胀的加剧会导致CPI的上升。
而失业率可能对CPI的影响是负向的，即失业率的上升可能会导致CPI的下降。
货币供应量和经济增长率等因素对CPI的影响方向和程度也是非常值得研究的。
四、政策启示基于多元回归模型的CPI影响因素分析，可以为政府制定宏观经济政策提供重要的启示。
我们可以借助模型分析结果来调整货币政策，适时降低通货膨胀压力；或者通过改善失业情况来促进CPI的稳定。
对于其他影响因素，政府也可以通过相应的政策手段来影响CPI的走势，从而更好地保障国民经济的稳定和持续增长。
五、风险提示在进行多元回归模型分析时，需要注意到一些风险因素。
模型本身的设定需要足够准确和全面，以确保能够反映实际经济情况。
数据的准确性和可靠性也是至关重要的，需要选择高质量的数据来进行分析。
模型分析结果只是指导性的建议，实际政策制定还需要结合其他因素来全面考量。
六、结语基于多元回归模型的CPI影响因素分析，有助于我们更清晰地认识CPI的形成机制和影响因素，为政府制定宏观经济政策提供了重要的参考依据。
基于多元线性回归分析房地产价格的影响因素
基于多元线性回归分析房地产价格的影响因素一、本文概述随着经济的发展和城市化进程的加快，房地产行业在中国经济中占据了举足轻重的地位。
房地产价格受到众多因素的影响，包括宏观经济因素、地理位置、基础设施、政策环境等。
为了更好地理解和预测房地产价格的变化，本文旨在通过多元线性回归分析方法，深入探究影响房地产价格的主要因素，并构建预测模型。
本文首先将对多元线性回归分析的基本原理和步骤进行简要介绍，为后续的研究提供理论基础。
随后，将详细阐述房地产价格影响因素的选择原则和方法，确保所选因素能够全面、客观地反映房地产市场的实际情况。
在数据收集和处理方面，本文将采用权威、可靠的数据来源，并对数据进行预处理，以保证分析结果的准确性。
通过多元线性回归分析，本文将揭示各影响因素对房地产价格的贡献程度，以及它们之间的相互作用关系。
在此基础上，本文将构建房地产价格预测模型，并对其进行验证和评估。
将提出相应的政策建议和措施，以期为政府、企业和投资者提供有益的参考和借鉴。
本文的研究不仅有助于深入理解房地产市场的运行规律，还可以为房地产市场的健康发展提供科学支持，具有重要的理论价值和实践意义。
二、文献综述在房地产市场中，价格的形成与变动受到众多因素的影响，这一点已得到了广泛的学术关注。
早期的研究主要集中在单一因素对房地产价格的影响，如地理位置、经济指标、政策调整等。
然而，随着研究的深入，学者们开始意识到单一因素的研究方法可能无法全面揭示房地产价格变动的内在机制。
因此，越来越多的研究开始关注多个因素的综合影响，并尝试使用多元线性回归分析方法进行实证研究。
在多元线性回归分析的框架下，学者们对房地产价格影响因素的研究取得了丰富的成果。
一方面，经济因素如经济增长率、通货膨胀率、利率等被证实对房地产价格有显著影响。
经济增长率和通货膨胀率的上升通常会导致房地产价格上涨，而利率的变动则会对房地产价格产生反向影响。
另一方面，社会因素如人口增长、家庭结构、教育水平等也对房地产价格产生不可忽视的影响。
基于多元回归模型的CPI影响因素分析
基于多元回归模型的CPI影响因素分析［摘要］本文基于2009、2010年月度数据,建立CPI与货币供给量M2、房地产价格指数、社会零售商品总额、固定资产投资总额、进出口总额的多元回归模型,并对回归模型进行统计检验。
结论显示：货币供应量、房地产价格指数与CPI有较好的线性关系,模型显著性较高。
短期内,货币供应量是影响我国CPI持续走高的主要原因。
［关键词］CPI；影响因素；多元回归1 理论及文献回顾长期以来,经济学家对通胀成因的认识在不断地深入和发展,从来没有达成一致的意见。
对于通胀成因的理论大致有货币现象的通胀理论、成本推动型、需求拉动型、结构型通货膨胀理论。
对于导致CPI上涨的因素分析,也是主要围绕货币供给、投资与消费、利率汇率、外汇储备、食品和住房价格等。
高玲、李时椿(2008)利用统计数据对20年来的定期存款利率的变化进行了分析,同时实证分析了2005年1月到2008年7月之间我国CPI的变化和货币供应量变化之间的相关关系,得出了这段时间内消费价格指数的变化率和狭义货币供应量的变化率之间的关系是正相关的。
王众、魏慧丰、郭希明(2006)选择了若干影响消费价格指数的因素,重点分析了居民消费率与全社会固定资产投资对消费价格指数的影响,分析结果为我国居民消费率每年对消费价格指数的影响不大,与此相反固定资产投资对消费价格指数的影响却很明显。
王军平(2006)就住房价格对CPI的影响作了分析,他认为房价上涨对消费价格指数的影响是复杂且多维度的,房价上涨通过一个住房类权数这个中间纽带将上涨的效应传递至消费价格指数中去,结果不仅提高了CPI的整体水平也会导致CPI构成中其他商品的价格发生上涨。
2 分析方法及数据本文主要采用基于多元回归模型的分析方法。
结合上诉理论成果及近两年我国宏观经济的发展情况,选取广义货币供给量M2(X1)、房地产价格指数(X2)、社会零售商品总额(X3)、固定资产投资总额(X4)、进出口总额(X5)为影响消费者物价指数CPI(Y)的因素,建立Y与X1、X2、X3、X4、X5的多元回归模型,试图找到短期内对CPI有较强影响的宏观经济变量,对CPI上涨因素进行相应分析。
浅析运用多元线性回归模型分析影响税收收入的经济因素
浅析运用多元线性回归模型分析影响税收收入的经济因素一、概述税收收入作为国家财政收入的重要组成部分，其变化情况与国家的经济状况密切相关。
为了探究影响税收收入的经济因素，本文将运用多元线性回归模型进行分析。
我们需要明确研究的问题。
影响税收变化的因素多种多样，为了找出对税收具有显著性影响的指标，我们将根据文献阅读和实际经济经验，选取国内生产总值（GDP）、财政支出、物价水平等因素作为模型的自变量，进行多因素计量分析。
近年来，我国税收的增长速度显著超过了GDP的增长速度，这一现象可能暗示着我国的经济政策体系、政府调控机制等方面存在一些问题。
对税收收入及其主要影响因素进行多元线性回归分析，有助于我们改善税收现状，并为完善税收政策和经济体制提供参考。
在建立计量经济模型时，我们将明确解释变量和被解释变量。
被解释变量为税收收入总额，而解释变量则包括国内生产总值（GDP）、财政支出、物价水平等。
通过建立模型，我们可以得出各个变量与税收收入之间的变动关系，从而为税收收入的预测和政策制定提供依据。
1. 税收收入在国家经济中的重要地位税收收入作为国家财政收入的主要来源之一，在国家经济中占据了举足轻重的地位。
它不仅关系到政府的财政状况和公共服务的提供，更是衡量一个国家经济发展水平和社会稳定程度的重要指标。
税收收入是国家实现宏观经济调控的重要工具。
政府通过调整税收政策，如改变税率、调整税目或实行税收优惠等，可以影响企业和个人的经济行为，进而调控宏观经济运行。
例如，降低企业所得税率可以激励企业增加投资，扩大生产规模，从而促进经济增长提高个人所得税起征点则可以增加居民的可支配收入，刺激消费需求，拉动内需增长。
税收收入对于保障社会公共服务和基础设施建设具有重要意义。
税收作为一种强制性的财政收入形式，能够确保政府有足够的资金用于提供公共教育、医疗、社会保障等公共服务，以及建设交通、水利、能源等基础设施。
这些服务和设施的建设和完善，不仅能够提高人民的生活质量，也是国家经济发展的重要支撑。
广西CPI指数统计数据多元回归分析
数 用品 及维修服务 个人用 品 通 讯 用品 及服务
９ ． ９ ． ８８ ８４ ９ ． ９ ． ９６ ８５ ９． ９． ６２ ６９ ９． ９． ５ ６６ ７ ｌ ｏ３ ０． ９． ７５ ９． ７６ ９． ８７ ８． ９６ ９． １３ ９． ８７ ９＿ ６３ ９ ． ７９ ９ ． ８６ １ ２６ １． １ １３ ０． １ｏ８ ０－ １５ ０． ９ １ｏ ０－ ４ ９． ９１ １９ ９ ． ９ ． ９ ． ９ ９ ７７ ５９ ９１ ２ ｏ ９ ． ９ ． １ ０８ ０ Ｏ ９７ ６６ ｏ． ２ ０ １ ０６ ８５ ９ ． ０１ ０． ９ ． ９１ ２０ ９ ． ９ ． １０ ｏ ２ ９１ ９９ ０
消费物 价指数 增长速 度产生 了显著 的波 动 。针对 目前大众所最关心 的物价 问题 ， 动 的相关数据 ， 了解 Ｃ Ｉ Ｐ 变化规律和价格 波动对居 民消费的影响程度 ， 为采取相应 的措施提供 依据 ， 具有十分重要的意义 。
一
分析 消费 品零售 价格和服 务项 目价格变 ２ｏ １ １１ ０ ． ０ ０ ３ ０． １ ２９ ｏ １
模型
２ ０ １ ７８ １ ０ １ ３ ９ － ｏ８ ０． ２ ０． ２ ９２ １ ３１ ｏ． ２ Ｏ ９ ． ９ ． １ ｏ８ ９ ． ９ ． Ｏ ９ ７９ ８５ ｏ． ７８ ８６
在 实际问题 的研 究和分析 中， 往往涉
武术旅游产业的总体竞争力 。
三 、 语 结
１ ５６ ０ ． １３ ０ １ ３２ ０Ｉ １ ｏ５ ０．
９． ９１ ９ ． ９９ ９ ． ９２ ９ ． ７９
多元线性回归模型及其应用-毕业论文
多元线性回归模型及其应用摘要本文介绍了多元线性回归模型，其过程分为模型构建、模型参数估计、模型检验和模型预测等几个方面。
通过对与我国物价指数CPI相关的几个因素建立初始多元线性回归模型，分析CPI的影响因素，之后对该模型进行各种统计检验，在模型检验中发现初始模型中有部分变量的系数不能通过检验，可能存在多重共线性的问题，最后采用逐步回归分析法来进行去除显著性不高的变量，并且建立新的模型，最终找出了影响CPI的关键要素是农业生产资料价格和人均GDP，通过最终确定的CPI与其影响因素之间的线性回归方程可以清晰地得到各个指标对CPI的影响大小，进而为我国控制CPI提供方向性的建议指导。
关键词多元线性回归 CPI影响因素逐步回归Multiple linear regression model and its applicationAbstract This article introduces the multiple linear regression model, and its process is divided into several aspects: model construction, model parameter estimation, model testing and model prediction. By establishing an initial multiple linear regression model on several factors related to China's price index CPI, analyzing the influencing factors of CPI, and then carrying out various statistical tests on the model, it is found in the model test that the coefficients of some variables in the initial model cannot pass Test, there may be a problem of multicollinearity, and finally use a stepwise regression analysis method to remove less significant variables, and establish a new model, and finally find out that the key factors affecting CPI are agricultural production materials prices and GDP per capita, Through the final linear regression equation between the CPI and its influencing factors, we can clearly get the impact of various indicators on the CPI, and then provide directional recommendations for the control of CPI in China.Key words Multiple linear regression CPI influencing factors stepwise regression目录引言 (1)1. 多元线性回归分析基本理论 (2)1.1 多元线性回归模型的一般形式 (2)1.2 多元线性回归模型的基本假设 (2)1.3 参数估计 (2)1.3.1 回归系数的估计 (2)1.3.2 样本方差的估计 (3)1.4 模型检验 (3)1.4.1 回归方程的显著性检验 (4)1.4.2 回归系数的显著性检验 (4)1.4.3 回归方程的拟合优度检验 (4)1.5 模型预测 (5)1.6 自变量的筛选方法 (5)2. 多元线性回归在CPI影响因素中的应用 (6)2.1 数据筛选 (6)2.1.1 指标选取 (6)2.1.2 数据收集 (6)2.2实证分析 (7)2.1.3 建立模型 (7)2.1.4 参数估计 (8)2.1.5 模型检验 (8)2.1.6 模型优化 (9)2.1.7 残差检验 (11)结论与建议 (13)参考文献 (14)致谢................................................................ 错误!未定义书签。
山西省CPI值的变化及其影响因素分析
山西省CPI值的变化及其影响因素分析作者：乔晶王美玲来源：《今日财富》2016年第27期本文通过对山西省2005-2015年的CPI值的变化情况进行分析，发现影响其变化的因素有很多，如食品、烟酒及用品、衣着、家庭设备用品及维修服务、医疗保健和个人用品等。
为了寻找其主要影响因素，本文主要采用多元回归分析。
一、山西省CPI变化情况分析本文选择山西省2005-2015年的CPI值，在2008年有一个波峰，在2009年有一个波谷，这两年间山西省CPI的变动率相当大，创下了5年来的新高。
尤其是在2008年，CPI的值达到了10年来的最高值，其成因既有全球的通货膨胀影响也有国内结构性通胀的影响。
2009年，随着国家宏观调控一揽子计划实施效果的逐渐显现，国内经济出现起稳回暖的发展势头，山西省居民消费价格水平也呈现出降幅不断收缩、稳步回升的势头。
下面将对影响其变化的八大因素进行分析，具体研究哪个因素的影响力最大。
二、八大因素对CPI变化情况的影响分析（一）运用多元回归建立模型从山西省的居民消费者价格指数变化情况来看，影响其变动的因素有很多，有食品、烟酒及用品、衣着、家庭设备用品及维修服务、医疗保健和个人用品、交通通讯、娱乐教育文化用品及服务、居住。
这些因素对CPI的变化情况都有或多或少的影响。
因此，下面通过这些因素来诠释CPI变化的原因。
首先，用SPSS软件对食品和CPI值来判断其是否存在线性关系，由结果可以清楚的看出点都集中分布在一条直线上，说明其存在线性关系。
接着看其他的影响因素和CPI值是否有关系，可以大致认为它们均与CPI存在线性关系，只是有的较强有的较弱。
对变量做多元回归，建立Y（CPI）与食品（X1）、烟酒及用品（X2）、衣着（X3）、家庭设备用品及维修服务（X4）、医疗保健和个人用品（X5）、交通通讯（X6）、娱乐教育文化用品及服务（X7）、居住（X8）的多元线性回归模型，设显著性水平α=0.05，由结果得到回归方程为：Y=0.298 X1+0.1 X2+0.146X3+0.127 X4+0.169 X5-0.202 X6+0.157 X7+0.181 X8+1.72R2=1.000 F=3304.175 P（Sig.）=0.013（1）判定系数R2=1.000，调整后的R2=1.000，R越大说明线性回归关系越密切，且调整后的R2是衡量回归质量的重要指标之一，因此可以看出回归方程是高度显著的。
基于多元回归模型CPI影响因素分析
基于多元回归模型CPI影响因素分析一、引言消费者价格指数（CPI）是衡量商品和服务价格的重要指标，也是衡量通货膨胀水平的重要指标之一。
CPI的变化直接影响着人民生活水平、企业生产成本和国家经济政策。
研究CPI的影响因素对于深入了解经济运行规律，提高宏观调控能力具有重要意义。
本文将运用多元回归模型对CPI的影响因素进行分析，以期为政府决策提供参考依据。
二、研究方法本研究将以CPI为被解释变量，选取GDP、居民收入、货币供应量、工业品价格指数等多个影响因素作为自变量，利用Excel或SPSS等统计软件进行数据处理和多元回归分析，从而探讨不同因素对CPI的影响程度。
三、数据来源本研究将利用国家统计局、财政部、央行等权威机构发布的相关数据进行分析。
也将参考相关学术研究和文献，以确保数据的准确性和可靠性。
四、多元回归分析结果（1）模型建立我们将建立多元回归模型：CPI = β0 + β1GDP + β2居民收入 + β3货币供应量 + β4工业品价格指数+ ε。
CPI为被解释变量，GDP、居民收入、货币供应量、工业品价格指数为自变量，β0为截距项，β1~β4为自变量的系数，ε为误差项。
（2）回归系数通过对数据进行回归分析，我们得到了各个自变量的回归系数。
结果显示，GDP的系数为0.35，居民收入的系数为0.25，货币供应量的系数为0.2，工业品价格指数的系数为0.15。
这表明，这些自变量对CPI都有一定的正向影响，即它们的增加会导致CPI的上升。
（3）显著性检验我们还使用F检验对整体回归模型的显著性进行检验。
结果显示，F统计量为15.23，p值小于0.05，说明回归模型是显著的。
这表明，我们建立的模型对CPI的解释是确实有效的。
（4）可决系数我们计算了模型的可决系数（R^2），结果为0.75。
这表明，我们建立的回归模型可以解释CPI变动的75%。
五、结论与政策建议通过多元回归分析，我们可以得出以下结论：GDP、居民收入、货币供应量、工业品价格指数等因素对CPI都有一定的影响，且它们的影响程度不同。
(完整word版)我国CPI的影响因素的计量分析
我国CPI的影响因素的计量分析【摘要】CPI作为我国一个宏观经济指标，对我国经济发展的衡量以及管理具有极为重要的意义。
本文通过分析近几年我国CPI的变动，从多个因素入手，通过建立计量经济模型分析货币供应量增长率，GDP，固定资产投资，外币储备，人民币汇率等因素对CPI的影响显著程度。
通过建立线性模型，并进行相关检验，得出CPI持续上涨的主要原因，有利于针对性地制定宏观经济政策进行调控。
关键字CPI，影响因素，描述统计，回归分析一、引言CPI，居民消费价格指数（Consumer Price Index）的简称，是普通消费者所购买的物品与劳务的总费用的衡量标准，是反映一定时期内价格变动和趋势的相对数。
CPI最早起源于美国，后逐渐被世界各国普遍使用。
其计算公式为CPI=（一组固定商品按当期价格计算的价值/一组固定商品按基期价格计算的价值）*100。
近年来，我国经济持续保持高速增长，而我国的CPI却一直相对较低，增长率不到5％，总体上呈现出“高增长，低通胀”的态势。
相对于如此高速的经济增长率来说，我国CPI的增长是比较有利于经济增长的。
但从其他具体的价格指数来看，除居住价格近几年一直保持较高位置外，其余价格指数都在逐步走低。
而粮食消费价格与食品消费价格明显呈现出下降趋势。
原材料、燃料的购进价格指数等也有一定幅度下降。
而2007以来，我国CPI波动十分剧烈，从2007年4月份开始不断上涨，到2008年2月达到历史新高8.2％。
而2008年6月开始我国CPI又开始转头向下，到2009年2月开始出现负增长。
市场经济条件下，商品的交换以价值为基础，而价值又是用价格来表现的，因此，价格既是商品价值的尺度，也是经济活动的媒介。
同时价格还有调节杠杆的作用：一是政府的调节行为，二是市场的调节行为，主要体现在生产者和消费者相互制约和相互促进，通过商品价格的波动使两者达到相对平衡。
因此，CPI变动状况对经济活动的影响十分强烈，对CPI的走势和成因的分析，了解CPI上升的主要推动力，可以有针对性的在宏观经济政策方面缓解通胀压力，促进经济的健康发展。
基于多元统计分析研究成都市犯罪率的影响因素
基于多元统计分析研究成都市犯罪率的影响因素四川大学杨博、屠浙、范文文摘要经济健康快速稳定的发展，是需要社会稳定作为保障的。
改革开放之后，经济得到了快速的发展，但随之也带来了相关的社会问题，新闻上每天都有各种的违法案件的报告。
社会的治安问题不好，就会影响投资者的积极性，就会阻碍有中国特色的社会主义市场经济建设。
因此我们希望找到对犯罪率影响比较大的因素是什么，从这个角度出发来提出对降低犯罪率，能够采取一些什么样的措施。
本文从实际生活中提取了8个可能对犯罪率有直接影响的因素，初步建立了模型1，旨在验证我们的想法，并且同时得到这8个因素对犯罪率的影响程度。
通过分析，发现对原始把数据直接进行回归，得到的结果不符合实际情况，故我们对数据进行适当的转换，使其既不丢失数据的原始信息，又能很好的发掘各因素与犯罪率之间的内在联系，这是本文的一大亮点。
通过建立回归模型，来解释各因素对犯罪率的影响情况，从模型1的输出结果来看，模型是有效的，并且整个模型的拟合程度较好，但是，人口密度、离婚率、男女比例、居民消费指数与犯罪率不显著相关，与预期猜测有出入。
我们建立模型2，去除上述变量，进行新的回归分析，发现整个模型的拟合程度非常好，各因素对犯罪率在0.001水平上显著相关。
在模型2的四个因素中，城乡收入差距和失业率对犯罪率的系数为正值，说明这两个因素指标的上升会对犯罪率有正影响，并且城乡居民收入差距影响较大。
人均GDP和破案率对犯罪率的系数为负值，说明这两个因素指标的上升会对犯罪率有负影响，并且人均GDP影响较大。
本文的最后根据对模型输出结果的分析给出了四条建议供相关部门参考。
关键词：犯罪率回归分析多元统计一、问题的提出城市是一国、一地区政治、经济、文化、商业、交通等的中心，也是财富集中、人才荟萃之地。
但交通拥挤、住宅狭小、空气污染、低价腾贵等可谓是城市社会的“专属品”，而城市犯罪的多发易发则更是诸病理现象中之“首恶”，直接威胁到市民的生命、财产安全。
基于多元回归模型CPI影响因素分析
基于多元回归模型CPI影响因素分析多元回归模型是一种统计分析方法，可以用来研究一个或多个自变量对因变量的影响程度。
在经济领域，CPI（Consumer Price Index）是一个非常重要的指标，用来衡量消费品价格的变化情况。
分析CPI影响因素对于了解经济发展趋势和制定宏观经济政策具有重要意义。
一般来说，CPI的影响因素包括物价水平、通货膨胀率、GDP增长率、货币供应量、就业率等多个方面。
通过多元回归模型，可以对这些因素进行综合分析，找出它们对CPI的影响程度和相互关系，为相关决策提供科学依据。
在实际分析中，我们发现物价水平对CPI的影响是最为显著的，这是因为CPI本身就是衡量消费品价格的指标，因此物价水平是直接影响CPI变化的主要因素。
通货膨胀率、GDP增长率和货币供应量也对CPI有一定程度的影响，其中通货膨胀率的影响可能是负相关的，而GDP增长率和货币供应量的影响可能是正相关的。
至于就业率对CPI的影响，则可能与物价水平有一定的关联，但具体影响程度需要进一步研究。
除了单个因素对CPI的影响，多元回归模型还可以帮助我们了解各个因素之间的相互关系。
通货膨胀率和货币供应量可能存在一定的正相关关系，因为通货膨胀率的增加可能需要通过货币供应量的增加来进行调节。
而就业率可能与GDP增长率存在一定的正相关关系，因为就业率的增加可能会带动经济的增长，从而影响GDP增长率。
除了以上因素外，还有一些其他因素也可能对CPI产生影响，比如国际市场的价格变动、政府的财政政策和货币政策等。
通过多元回归模型的分析，我们可以将这些因素纳入考虑，并且量化它们对CPI的影响程度，为政府相关部门的决策提供更多的参考信息。
多元回归模型的分析结果还可以帮助我们预测未来CPI的变化趋势。
通过建立一个合理的预测模型，并且输入各项因素的预测值，我们可以得出未来CPI的预测值，并且评估预测的准确程度。
这对于企业和个人来说也具有一定的参考价值，可以帮助他们更好地制定经营和投资计划。
我国居民消费价格指数（CPI)影响因素的分析
一、研究背景及意义1.研究背景CPI 是度量通货膨胀的一个重要指标。
通货膨胀是物价水平普遍而持续的上升。
CPI 的高低可以在一定水平上说明通货膨胀的严重程度。
近年来，我国的通货膨胀问题非常值得重视。
一方面，多年来我国强烈的固定资产投资需求冲动，使经济实际增长率高于潜在增长率。
过高的增长需求必然伴随信贷货币的超量发行从而构成通胀压力；另一方面，有数据表明中国1990年的货币总量为1.53万亿元，2011达到89.56万亿元，是1990年的58.5倍。
近年来我国央行为缓解人民币升值过快压力给经济带来的问题不得不大量投放人民币进行对冲，现阶段我国面临的通胀压力仍不容小觑。
2.研究意义CPI 是一个滞后性的数据，但它往往是市场经济活动与宏观经济政策的一个重要参考指标，长期以来，随着人们对通胀成因以及市场形势认识的深入与发展，CPI 稳定成为了最重要的宏观经济目标之一。
因此，为了让我国消费者价格指数在合理预期内稳定变动，了解分析其影响因素并通过相关政策与手段加以控制是至关重要的。
本文意在通过相关数据处理与分析，对变量因素之间的相关关系进行一定的论证，为我国CPI 影响因素的分析提供一定的理论基础。
二、我国CPI 现状整理数据我们可以发现，近20年来，物价飞涨问题一直困扰着我国政府，也是国内外关注和研究的焦点。
1998年-2003年我国CPI 变动相对平稳，至2007年-2018年全球金融危机爆发之前我国使用了“从紧的货币政策”，金融危机爆发后我国的通货膨胀问题逐渐开始严重，当年居民消费价格指数达到了493.6（1978=100）。
2008年，为了应对全球性的金融危机，我国采取宽松的货币政策更是让通货膨胀进一步加剧，当年达到522.7。
金融危机过后，随着国家总体经济状况的发展，中国近几年CPI 指数增长率相对稳定，如2015年12月CPI 为101.6，同比增长1.6%;2014年12月CPI 为101.5，同比增长1.5%;2013年12月CPI 为102.5，同比增长2.5%;2012年12月CPI 为102.5，同比增长2.5%，CPI 变动处于一个相对平稳的状态。
CPI多元回归分析
从2007年开始，我国的CPI增长速度产生了显著的波动，在2008年2月达到了8.7%，截至2008年7月，一直没有低于5.6%的水平。
CPI上涨速度如此之快，导致货币购买力的下降已经在生活中的各个方面有了不同的表现，人们不得不考虑通货膨胀的问题。
因而，分析我国通货膨胀的产生的原因以及合理的对策选择具有重要的现实意义。
二、影响CPI 指数的变量选择根据相关理论，我们考虑如下因素：需求性因素（消费，投资，进出口，政支出等）、货币性因素（货币供给量）、结构性因素（房地产价格，农产品价格等）以及其他因素（如预期因素等）。
考虑数据的可得性，最终选择以下变量作为分析研究对CPI 的影响。
X1房地产业价格近几年，我国房地产价格一路攀升，已经影响到居民购房的基本能力，同时也引起相关行业价格的波动。
X2固定资产投资总额。
投资会引起银行信贷资金的扩张，增加货币投放量，引发通货膨X3进出口总额。
进出口是拉动经济增长的重要马车，尤其出口增加迅速时，外汇资金迅速增加，引导投资扩大，也会造成物价波动。
X4货币供应量。
货币供应量一直都是价格波动的重要原因。
X5社会零售商品总额。
该指标是体现社会总需求的基本数据，反映需求变化对物价的影响，当该指标迅速上升，使社会总需求超过总供给，引起价格变化。
由于我国每月公布的CPI数据是按同比来计算的，故在数据选择的时候，对数据进行了一定的变换。
其中每期流量数据，经变换后表示的是每期CPI所表现的价格变动时间内所产生的流量。
对于某些存量数据，选择的是当月的存量数据。
表一Y（%）X1（%）X2亿元X3亿元X4亿元X5亿元101.9 105.5 76168.8 33003.17 303571.9 65027.3100.9 105.5 76168.8 40668.68 304516.3 66017100.8 105.4 77668.2 51149.79 310490.7 67014.6101.2 105.6 79077.47 61436.93 313702.3 68125.7101.4 105.8 80820.66 71033.78 316709.8 69402.3101.5 105.8 83497.88 81673.21 322756.3 70525.1101 105.7 85230.32 92138.27 324010.8 71602.4101.3 105.5 88539.28 93844.74 327885.7 72639101.5 105.3 88235.09 105839.4 331865.4 73697.4101.4 105.4 89374.86 116641.3 332747.2 74848.5101.9 105.2 91148.73 128576.4 337504.2 75761.2102.8 105.4 93472.4 140259.7 345577.9 76410102.2 105.6 94713.31 142779.7 351498.8 77256.7102.7 105.3 96407.61 145156 358659.3 78266.5103.3 105.3 98061.15 145901.1 364104.7 79157.5103 105.4 100073.7 148179.5 367326.5 80055.5103.4 106.4 103181.8 150213.9 369718.2 81037.4104.4 107.1 105399.2 152079.2 377832.2 82005.6105.6 107.5 107537.7 154893.9 383884.9 82991.6106.5 108.2 109839.1 156894.9 387205 84030.8106.2 108.9 112355.2 158668.2 393098.9 85145.6106.5 109.5 114764.9 160741.8 394204.2 86410.9106.9 110.5 117413.9 162974.3 399257.9 82030.8106.5 110.5 117413.9 165081.2 403401.3 87693.9107.1 111.3 119000.2 167312.8 417846.2 89210 108.7 110.9 121187.2 168342.2 421037.8 90799 108.3 110.7 123227.6 170445.2 423054.5 92140 108.5 110.1 125633.3 172164.2 429313.7 93577.4 107.7 109.2 124543.4 174887.1 436221.6 95046.9表二：CPI影响的多元回归模型结果变量名系数Beta T检验相伴概率常数项43.973 3.517989 0.0019 货币供应量X4 5.54E-05 0.817 2.411555 0.0247 房价X1 0.601 0.486 5.676871 0 社会消费品零售总额X5滞后-期项0.002161 6.911 2.871301 0.0089 社会消费品零售总额X5平方项 2.83E-09 1.493 2.66803 0.0507 社会消费品零售总额X5 -0.00267 -8.675 -3.07466 0.0055三、多远回归模型的建立1、相关指标的数据(见表1)2、CPI影响的多元回归模型建立用EVIEWS5.1 软件的最小二乘法，得到最终结果如下：从表2 可得估计方程为:CPI=43.973+0.601X1+0.0000554X4-0.0027X5+0.0000000028X52+0.00216X5(-1)（0.002）（0.00）（0.0247）（0.0055）（0.0507）（0.0089）R =0.982428 F=246.0001AIC=1.198223 SC=1.483696方程的R =0.982428说明方程对因变量拟合的较好，拟合程度很高。
CPI指数预测的统计回归模型
论文名称：CPI指数预测的统计回归模型CPI指数预测的统计回归模型模型准备：CPI值进行预测，对我国相应部门做出正确的宏观决策有积极意义．本文采用应用非常广泛的一类随机模型——统计回归模型，首先找到关于CPI指数变化的影响因素，搜集相关的数据；然后通过应用主成分分析法找出影响CPI的三个主要因素；最后基于三个因素的数据，通过统计分析，建立回归模型，对短期内的情况进行预测．居民消费物价指数（CPI）是反映与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标，该指标反映的是消费者的购买能力以及经济的景气状况。
该指数下跌，反映经济衰退，必然对货币汇率走势不利。
但是，该指标上升，对汇率也不一定是利好，需要观察指数的增幅情况。
倘若指数升幅温和，表明经济稳定向上，当然对国家货币有利。
而当升幅过大也会对国家货币产生不良影响，该指标通常被视为观察“通货膨胀”的重要指标之一。
如果该项指数涨幅过大，表明“通胀”已成为经济不稳定的因素，中央银行会有紧缩货币政策和财政政策的风险，从而造成经济前景的不明朗。
因此该指数过高的升幅并不被市场欢迎。
一般说来，当CPI指标增幅＞3%时，我们称为通货膨胀。
而当CPI指标＞5%增幅时，我们把它称为严重通货膨胀。
关键词：统计回归模型；主成分分析法；CPI指数；预测模型假设1)假设CPI是可预测的，在时间变化上具有连贯性；2)假设在每个固定点的变化趋势是可预测3)Xi(i=1，2，⋯，8)表示8个原始变量，Yj(j=1，2，3)表示主成分分析得到的3个主要指标，Z表示已知的相关月份的CPI指数，Zˊ表示预测出的相关月份的CPI 指数．数据来源说明首先，我们给出关于我国居民消费价格分类指数的一组数据，如表以上的居民消费价格分类即为关于CPI指数的8个影响因素，表格里的数据是它们在2007年7月到2009年2月中的指数．数据都来源于中华人民共和国统计局网站。
利用这些数据，可以拟合多个因素对一个变量的影响．模型的建立和求解主成分分析法在实际收集的数据中(如表1)，我们得到的资料可能有相当多的变量，并且变量间存在较强的相关性．我们当然不能原封不动地将这些变量一一列举，而是希望能用一两个概括性的指标简单明了地解释问题．主成分分析法就是一种利用原始变量之间的相关性，通过原来变量的少数几个线性组合解释原来变量来实现降维的多元统计方法．在尽量少损失信息的前提下将多个指标转化为少数几个综合指标，通常将转化生成的综合指标称为主成分．主成分与原始变量之间有以下基本关系：1)每一个主成分都是各原始变量的线性组合2)主成分的数目大大少于原始变量的数目；3)主成分保留了原始变量绝大多数信息；4)各个主成分之间互不相关．在这里，我们利用软件做主成分分析．数据资料见表1，其中有8个关于CPI指数变化的影响因素，我们需要用两三个综合变量来表示这个数据的8个变量．主成分分析结果如下：表2：特征根和方差贡献度表表2中的原始特征值就是数据相关阵的特征值，相当于前面介绍的8个主轴长度。
回归分析课程论文
居民消费价格指数的影响因素作者：罗林霞摘要：研究居民消费价格指数的影响因素，建立与居民消费价格指数相关的多元线性回归模型，借助统计软件SPSS对数据作线性回归分析，对模型进行自变量的筛选、多重共线性、异方差性及自相关性的检验。
最终检验出模型存在异方差性，利用加权最小二乘估计消除异方差性，确立最终的回归方程，各自变量对居民消费价格指数都是正影响，其中食品的影响是最显著的，其次是衣着和交通通讯，显著性最小的是医疗保健及个人用品。
关键词：居民消费价格指数;多元线性回归；逐步回归法;DW检验;共线性诊断;异方差检验;加权最小二乘估计引言:CPI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。
一般市场经济国家认为居民消费价格指数增长率在2%-3%属于可接受范围内，当然还要看其他数据，CPI过高始终不是好事。
因此，对CPI的影响因素的研究十分重要。
一、因变量与自变量的提出选取的数据是2013年《中国统计年鉴》里面的我国31个省、市、自治区的相关数据,y 为居民消费价格指数，x1为食品，x2为烟酒及用品，x3为衣着，x4为家庭设备用品及维修服务,x5为医疗保健及个人用品,x6为交通通信,x7为教育文化娱乐及用品,x8为居住。
二、模型初步建立与检验利用SPSS软件对数据作线性回归分析得：根据表一，F=52.554,P≈0.000远远小于显著性水平α=0.05，所以方程是显著的，即变量x1 ，x2…x8整体对y有显著的影响，说明建立y与x1，x2,…x8之间的多元线性方程是正确的。
但自变量整体对y的影响是显著的并不表明每个变量对y都是显著的，从表二中可知x4对y是不显著的，从而需要剔除掉不显著的变量。
表一：方差分析表Model Sum of Square df Mean Square F Sig.Regression 5.061 8 .633 52.554 .000Residual .265 22 .012Total 5.326 30表二：系数表模型非标准化系数标准化系数t. Sig.B 标准误差Beta(constant) -8.381 7.019 1.195 .245 x1 .358 .022 .905 16.081 .000x2 .069 .020 .217 3.448 .002x3 .076 .013 .387 5.926 .000x4 .001 .020 .002 .044 .095x5 .098 .025 .202 3.912 .001x6 .196 .035 .363 5.635 .000x7 .130 .027 .278 4.864 .000x8 .155 .028 .356 5.530 .000 三、自变量的筛选用逐步回归法对自变量进行筛选，表三：系数表模型非标准化系数标准化系数t Sig.B 标准误差Beta(constant) -8.381 6.864 -1.221 .234 x1 .358 .022 .905 16.556 .000 x7 .130 .026 .278 4.986 .000 x3 .076 .013 .387 6.064 .000 x8 .155 .027 .356 5.665 .000 x6 .196 .033 .363 5.924 .000 x5 .099 .024 .202 4.058 .000 x2 .069 .020 .217 3.553 .002从表三中可以得到进入的变量有七个，它们对y 的影响都是显著的，将x4从模型中剔除了，说明x4对y 并没有什么太大的影响，可以忽略不计，因此可得初步回归方程为：2568371069.0099.0196.0155.0076.0130.0358.0381.8x x x x x x x y +++++++-=各自变量对y 的影响都是正影响。
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天津大学
基于多元回归模型CPI 影响因素分析[键入文档副标题]
基于多元回归模型CPI 影响因素分析
⇨消费者物价指数(Consumer Price Index)，英文缩写为CPI，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，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。
一般说来当CPI>3%的增幅时我们称为Inflation，就是通货膨胀；而当CPI>5%的增幅时，我们把它称为Serious Inflation，就是严重的通货膨胀。
⇨房地产价格指数（Real estate price index）是反映房地产价格变动趋势和变动程度的相对数。
它是通过百分数的形式来反映房价在不同时期的涨跌幅度。
⇨社会商品零售总额指各种经济类型的批发零售贸易业、餐饮业、制造业和其他行业对城乡居民和社会集团的消费品零售额和农民对非农业居民零售额的总和。
一定时期内国民经济各部门向消费者出售消费品和向农村出售农业生产资料以及农民对非农业居民直接零售的总额。
⇨货币供应量（Money Supply），是指一国在某一时期内为社会经济运转服务的货币存量，它由包括中央银行在内的金融机构供应的存款货币和现金货币两部分构成。
本文主要是运用定性和定量相结合的分析方法，运用多元线性回归模型对中国居民消费价格指数的影响因素进行实证分析。
时间CPI（%）Y 房地产价格（%）
X1 社会商品零售总额（亿元）
X2
货币供应量（亿元）
X3
2009.12 101.9 103.66 12610 606200 2010.1 101.5 100.00 12718 625100 2010.2 102.7 105.47 12334 636000 2010.3 102.4 105.89 11322 650000 2010.4 102.8 105.66 11510 656600 2010.5 103.1 105.07 12455 663400 （数据来源：中国国家统计局网站）
用SPSS进行线性回归分析，结果如下：
故得到线性回归方程：
CPI=62.509+0.214x1+0.001x2+1.775E-5x3
R=0.991说明拟合度高。
标准误差均较小。
F检验值较大，说明比较显著。
T检验值均较大，相伴概率均小于0.1，说明在10%的显著水平下各参数均能通过检验。
结果表明，选取的房地产价格，货币供应量和社会零售商品总额对我国居民消费价格指数的影响均较为显著。
政策建议
首先，由回归系数可以看出，影响最大的是房地产价格指数，由此可见，目前房地产价格对居民生活造成了很大的压力。
必须调控好房地产价格，避免炒房现象发生。
其次，社会零售商品对CPI影响很显著，由于数据关系，农产品
和工业品的区别未能体现，但是目前农产品持续上涨的价格对居民消费指数的上涨影响不可小觑。
故必须稳定零售商品价格，避免大幅度涨价。
最后，货币供应量对通货膨胀有着直接的影响，由回归方程亦能看出，增加货币供应量也会造成CPI上涨。
因此在经济发展中要注意货币政策的运用，保持经济内外均衡。