试论对于居民消费价格指数回归分析

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。

吉林财经大学2013-2014学年第一学期《计量经济学》期末论文专业班级：姓名：学号：答辩记录及评语一、答辩记录二、评语摘要居民消费价格指数（consumer price index）简称CPI。

居民消费价格指数，是一个反映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。

它是度量一组代表性消费商品及服务项目的价格水平随时间而变动的相对数，是用来反映居民家庭购买消费商品及服务的价格水平的变动情况。

本文采用1994年至2011年的CPI指数以及国内生产总值GDP增长率，m2同比增长率，一年定期存款利率，美元兑人民币汇率，外汇储备量，建立多元线性回归模型，运用最小二乘法，研究这些经济数据对CPI的影响。

[关键词]居民消费价格指数CPI，国内生产总值GDP，数据分析一、序言居民消费价格指数(CPI)是用来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，由于严重化的趋势，这必将影响人民的生活质量。

本文将就影响CPI变动的因素进行探讨，从而做出正确的判断，实行很好的宏观调控。

二、变量选取表1 1994年至2011年我国有关居民消费价格指数数据因1993年对汇率采取的政策变化，无数据，所以数据选取自1994年起，至2011年结束。

数据来源：国家统计局、《中国统计年鉴》三、实证分析（一）建立模型1、根据分析和数据建立了如下的计量经济学模型 选取CPI 增长率作为被解释变量，记作Y ； GPD 增长率为第一解释变量，记作X1；一年期定期利率为第三解释变量，记作X2；美元兑人民币汇率为第四解释变量，记作X3，单位元； 外汇储备量为第五解释变量，记作X4，单位万亿美元。

μβββββ+++++=443322110x x x x y2、根据1994年至2011年期间的数据建立模型。

用最小二乘法对模型进行回归得到原始回归，结果如下表所示：从上述结果可以看出，所估计的回归模型为Y=-34.63015+0.486148x1+2.011897x2+2.978864x3+2.768638x4 与此模型相对应的相关检验统计量分别为：69783.20,822531.0,864288.022===F R R ,DW=1.798283617227.0,447770.0,690784.6,826132.0,652373.043210====-=t t t t t四、模型的检验及修正（一）实际意义检验这个方程说明在其他变量不变的前提下，GDP 增长率每增加一个百分点，CPI 居民消费价格指数Y 就增加0.486148；一年期利率 2X 每增加一个百分点，CPI 居民消费价格指数Y 就增加2.011897；汇率3X 每增加1元，CPI 居民消费价格指数Y 就增加2.978864元；外汇储备量 4X 每增加1亿元，CPI 居民消费价格指数Y 就增加2.768638亿元。

居民消费价格指数居民消费价格指数（Consumer Price Index，简称CPI）是衡量居民购买一篮子商品和服务的价格变动情况的指数。

它是衡量通货膨胀率及期望通胀率的重要指标，也是国家宏观经济调控的重要依据。

CPI主要通过统计调查方法来计算。

通常，统计调查部门会选择一部分城市和地区的居民作为调查对象，代表性地选择一篮子常见的消费品和服务。

然后对这些调查对象进行定期调查，记录他们购买这些商品和服务的价格。

调查数据经过加权计算，得出居民消费价格指数。

居民消费价格指数的计算方法相对复杂，但核心思想是通过比较不同时间段内购买相同商品和服务的价格变动情况，来反映整体价格水平的变化。

CPI是衡量通货膨胀率的重要指标。

通常，CPI的上升被视为通胀压力的体现，而CPI的下降则被视为通胀压力的缓解。

政府和央行会利用CPI数据来制定货币政策，以控制通货膨胀水平，稳定物价，维护经济稳定。

CPI还可用于调整工资水平和社会福利等。

许多国家的工资指导方针、养老金调整和社会援助等都直接或间接地与CPI挂钩。

CPI的变化对人们的生活成本和消费能力有直接影响。

需要注意的是，CPI是一个综合指数，它不仅仅反映了消费品和服务的价格变动情况，还受到其他因素的影响。

例如，通胀预期、货币供应、政府政策、国际贸易等因素都会对CPI产生影响。

因此，在分析CPI数据时，需要综合考虑各种因素，并结合其他指标来进行分析。

总之，居民消费价格指数是衡量通货膨胀率的重要指标，也是国家宏观经济调控的重要依据。

它对政府、央行、企业和个人都具有重要意义，对于有效掌握经济发展态势、制定正确的经济政策和合理安排个人消费都起到重要的指导作用。

通过对CPI数据的及时分析和研判，可以更好地应对宏观经济环境的变化，实现经济的平稳发展。

MODERN BUSINESS现代商业12居民消费价格指数和商品零售价格指数的分析——基于一元线性回归分析韩　萌河北农业大学　河北保定　071000摘要:随着经济的快速发展，居民的收入水平和消费水平在不断的上升，购买力也在不断的增强。

反映上述经济状况的两个指数：居民消费价格指数和商品零售价格指数，都依据商品零售价格编制,而且都包括生活消费品部分，两者有着密切联系，但也有明显区别。

因此，本文使用2005年～2017年的中国居民消费价格指数和商品零售价格指数的统计数据，运用Eviews软件对其进行一元线性回归分析，分析了商品零售价格指数和消费价格指数之间的关系。

关键词:居民消费价格指数；商品零售价格指数；一元线性回归分析中图分类号:F126 文献识别码:A 文章编号:1673-5889(2020)17-0012-02一、引言及文献综述居民消费价格指数是一个相对数,反映了一定时期内的居民生活消费品及服务项目价格变动趋势和变动程度。

通过该指数可以观察居民生活消费品及服务项目价格变动对居民生活的影响,能够为各级政府掌握居民消费状况,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消除价格变动因素的核算提供科学依据。

同时也用于说明价格变动对居民生活的影响程度,分析货币购买力之强弱。

商品零售价格指数同样也是一个相对数，反映了一定时期内的商品零售价格变动趋势和变动程度。

通过该指数可以掌握零售商品的平均价格水平,能够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。

同时也能够说明市场商品价格的变动情况,分析供求关系,衡量市场供需状况，核算商业经济效益和经济规模。

我国对于居民消费价格指数和商品零售价格指数分别都有研究。

马永梅、林天水[1](2019)运用聚类分析得出同时优化k值和优选初始聚类中心聚类结果的类间占比率较高。

范楠楠、陈星和王亚珍[2](2019)运用GARCH模型、EGARCH模型以及ARCH-M模型得出新疆居民消费价格指数具有一阶波动集群特点及显著的杠杆效应，且不存在多元回归条件异方差。

居民消费价格指数和商品零售价格指数回归分析作者：郝坚来源：《卷宗》2017年第35期摘要：随着我国市场经济的发展，居民生活水平越来越高。

但是反映居民生活水平的居民消费价格指数和商品零售价格指数之间的作用关系如何还不明了。

本论文从现实的居民消费价格指数和商品零售价格指数统计数据出发，运用excel软件和回归分析方法，科学地寻找居民生活水平的居民消费价格指数和商品零售价格指数之间的关系以及变化规律，并且将其拟合到数学模型当中，对于数据理论分析和预测具有一定的参考价值，本文的数据全部来自国家统计局网站真实数据，对于统计指标的实证考察具有现实意义。

关键字：居民消费价格指数;商品零售价格指数;回归分析;excel;统计预测与决策;时间序列分析;数学模型;数据分析居民消费价格指数（CPI），是一个反映居民家庭一般所购买的消费品和服务项目价格水平变动情况的宏观经济指标。

它是在特定时段内度量一组代表性消费商品及服务项目的价格水平随时间而变动的相对数，是用来反映居民家庭购买消费商品及服务的价格水平的变动情况。

CPI=（一组一组固定商品按价格计格计算的价值除组固定商品按基期价格计算的价值）×100%商品零售价格指数是指反映一定时期内商品零售价格变动趋势和变动程度的相对数。

从数据直观来看随着，随着时间的增加，居民消费价格指数在102上下波动，而商品零售价格指数在100左右上下波动。

结论分析：由于拟合优度趋近于1，认为方程对于数据拟合情况好。

因此居民消费价格指数和商品零售价格指数之间关系密切，满足直线函数关系，两者之间密切影响，可以相互推断。

预测：如果居民消费价格指数为110，则商品零售价格指数为109.0686;如果居民消费价格指数为120，则商品零售价格指数为119.2576。

参考文献[1]国家统计年鉴.2013年[2]国家统计年鉴.2012年[3]田成诗，我国商品零售价格指数波动特征分析及对策建议——基于ARCH模型的实证研究，《价格理论与实践》，2011.[4]刘桐、张琳娜，对建国以来我国商品零售价格指数的分析及短期预测，《对外经贸》，2005.[5]李雄诒、许卫华、王东甫，马尔柯夫链在预测商品零售价格指数中的应用，《商场现代化》，2007.[6]刘伟江、李映桥，基于网络关键词搜索量的商品零售价格指数预测研究，《制度经济学研究》，2014.[7]基赵鑫、修春波，于迟滞神经网络的商品零售价格指数预测，《天津工业大学学报》，2011.[8]张慧芳、杨瑞兰、张德生，基于NAR模型的商品零售价格指数预测研究，《江西师范大学学报（自然版）》，2010.。

课程设计（论文）题目概率论数理统计课程设计城市居民消费价格指数和商品零售价格指数的线性回归分析学院理学院专业信息与计算科学班级0909010222学生姓名谭孟将指导教师张玉春2011年6月30日课程设计（论文）任务书摘要数理统计是具有广泛应用的数学分支，在生产过程和科学实验中，总会遇到多个变量，同一过程中的这些变量往往是相互依赖，相互制约的，也就是说他们之间存在相互关系，这种相互关系可以分为确定性关系和相关关系。

变量之间的确定性关系和相关关系在一定条件下是可以相互转换的。

本来具有函数关系的变量，当存在试验误差时，其函数关系往往以相关的形式表现出来相关关系虽然是不确定的，却是一种统计关系，在大量的观察下，往往会呈现出一定的规律性，这种函数称为回归函数或回归方程。

回归分析是一种处理变量之间相关关系最常用的统计方法，用它可以寻找隐藏在随机后面的统计规律。

确定回归方程，检验回归方程的可信度等是回归分析的主要内容。

按回归模型类型可划分为线性回归分析和非线性回归分析。

本文主要探究一元线性回归分析，利用它解决商品价格和居民消费之间的线性关系。

关键词：统计量法；方差分析；回归分析；显著性检测目录1 设计目的 (5)2 设计问题 (5)3 设计原理 (6)4 设计程序 (6)4.1 设计步骤 (6)4.2 设计结果 (8)5 设计总结 (10)6 参考文献 (11)城市商品零售价格指数和城市居民消费价格指数的回归线性关系一、设计目的为了更好的了解概率论与数理统计的知识，熟练掌握概率论与数理统计在实际问题上的应用，并将所学的知识结合Excel对数据的处理解决实际问题。

本设计是利用一元线性回归理论对商品消费价格和居民消费的关系建立数学模型，并用Excel 分析工具库中的回归分析软件进行解算。

二、设计问题为了研究城市商品零售价格指数与城市居民消费价格指数的关系，抽出2010年31个地区进行分析（数据来源于中国统计年鉴-2010），得到如图所示的结果，从而确定城市商品零售价格指数与城市居民消费价格指数的关系。

用回归分析法对我区城镇居民生活消费水平预测一.题目：用回归法对我区城镇居民生活消费水平预测；二.内容摘要:引出写作的目的，总结我区过去的发展成果，以及对未来的预测；三：正文：（一）对我区现在城镇居民的生活状况进行分析；（二）指标的选取与数据的收集；（1）选区我去城镇居民生活消费水平做被解释变量；（2）选其他的三个标量做被解释变量；（三）建立多元回归模型；（1）借助统计软件，估计出模型的参数；（2）对所建立模型进行多重共线性，异方差，自相关等计量经济学意义的检验；（3）对模型进行经济意义和统计意义的检验；（四）回归预测：通过所建模型的检验得出最终模型，进行预测四：结论：由预测结果可以得出，未来几年我区城镇居民消费水平将持续增加。

用回归分析法对我区城镇居民生活消费水平预测内容摘要：随着改革开放的发展，国家逐步实施了一系列政策来促使我国屹立在世界之林。

发展东南沿海地区，振兴东北老工业基地，实施西部大开发战略，中部地区崛起等一系列措施。

都强有力的推动了我国经济的发展，特别是西部大开发战略的实施，不仅是走中国特色社会主义的实践证明，更是缩小东西部贫富差距的方针。

由“先富带后富，共奔富裕路”作为前提指导，是我国成功实施西部大开发的关键。

从改革开放到目前内蒙古地区也经历了重要的变更，从一些经济指标中就可以看出我区的发展历程。

本文通过对城镇居民消费水平的研究，来说明以下两个问题：一是我区近十几年的经济变化情况，通过一些指数比较可以看出这十几年内蒙古城镇居民生活水平的变化情况；二是用回归分析法预测我区城镇居民未来消费水平的情况，通过寻找一些影响城镇居民消费水平的相关变量建立回归模型，来预测我区未来城镇居民的消费能力。

关键词：城镇居民消费水平人均可支配收入消费价格指数一.城镇居民生活消费水平的状况在改革开放的大环境下，我区经历了翻天覆地的变化，无论在教育，居民生活水平，城镇居民就业水平，还是居民可支配都有了空前的改变。

计量分析软件课程论文论文题目：基于多元线性回归模型的影响居民消费水平相关因素分析姓名：学号：学院：专业：联系电话：年月日基于多元线性回归模型的影响居民消费水平相关因素分析一、研究背景中国GDP总量超越日本，成为仅次于美国的第二大经济体，但我国人均GDP 依然很低，全球排名87位，这很大程度上制约了居民消费水平的提高。

到2020年实现全面建成小康社会的目标，十八大明确提出提高居民人均收入和人均消费水平，共享改革开放成果。

我国居民消费水平在改革开放后有了很大提高，但消费水平依然很低，消费量占GDP比重依然很小。

为此，本文旨在根据全国经济宏观政策、国内生产总值、职工平均工资指数、城镇居民消费价格指数、普通中学及高等学校在校生数、卫生机构数和基本设施铁路公路货运量等因素的变化情况，来分析如何提高居民消费水平，以判断是否能使居民消费水平有很大的提高。

本文通过对1978-2010年影响居民消费水平因素数据的分析，找到影响居民消费水平的主要原因，通过计量经济分析方法来建立合理的模型，探讨影响居民消费增长的长期趋势规律，并给政府提出合理的建议，以提高居民消费水平。

二、影响居民消费水平的因素宏观经济模型)++GDP-+=,经济发展应该紧紧抓住消费这一GCX(MI驾马车，而居民消费水平的高低受制于多种因素。

凯恩斯消费理论认为居民消费主要受收入影响，我国居民消费一直很低，消费意愿不强，本文通过计量分析找到影响我国居民消费水平的主要因素，从根本上改善消费不足,促进我国经济的持续稳定健康发展。

消费分为居民消费和政府消费，居民消费包括农村居民消费和城镇居民消费。

本文结合居民消费水平的影响因素，列出了国内生产总值、职工平均工资指数、城镇居民消费价格指数、普通中学及高等学校在校生数、卫生机构数和基本设施铁路公路货运量等相关因素，进行计量分析,得到回归模型。

三、居民消费水平模型的总体分析框架（1）多元线性回归法OLS概述[1]回归分析是计量经济分析中使用最多的方法，在现实问题研究中，因变量往往受制于多个经济变量的影响，通过统计资料，根据多个解释变量的最优组合来建立回归方程预测被解释变量的回归分析称为多元线性回归法。

关于我国居民消费水平的多元线性回归分析1、建立多元线性回归模型：假设我国居民消费水平为y,国民总收入x1，第三产业增加值x2，城乡居民总计储蓄x3,原材料购进价格总指数x4，建立的多元线性回归模型如下：y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+u其中u为扰动项收集得到相关数据如表一：资料来源：中国统计年鉴——2010，国家统计局网站在excel中输入表一数据，进行数据分析后，得出以下输出数据：根据表二的结果，我国居民消费水平（Y），国民总收入 (X1)和第三产业增加值(X2)、城乡居民总计储蓄 (X3)和原材料购进价格总指数(X4)的多元线性回归方程：y=2577.43658+0.043029775x1－0.067289113x2+0.013190404x3－16.35417785x42.各偏回归系数的经济含义：β1= 0.043029775，表示在第三产业增加值(X2)，城乡居民总计储蓄 (X3)和原材料购进价格总指数 (X4)不变的情况下，国民总收入每增加1亿元，我国居民消费水平平均说来将增加 0.043029775亿元。

β2=-0.067289113，表示在国民总收入 (X1), 城乡居民总计储蓄(X3)和原材料购进价格总指数 (X4)不变的情况下，第三产业增加值每增加 1亿元，我国居民消费水平平均来说将减少 0.067289113 亿元。

β3= 0.013190404，表示国民总收入 (X1)和第三产业增加值(X2) 原材料购进价格总指数 (X4)不变的情况下，城乡居民总计储蓄每增加1亿元，我国居民消费水平平均来说将0.013190404亿元。

β4=-16.35417785，表示国民总收入 (X1)和第三产业增加值(X2)，城乡居民总计储蓄 (X3)不变的情况下，原材料购进价格总指数每增加1%，我国居民消费水平平均来说将减少16.35417785 亿元。

3.多元线性回归模型的检验（1）多元线性回归的拟合优度由表二excel输出的结果可知，多重可决系数R2= 0.992582343 ，其实际意义是在我国居民消费水平取值的变差中，国民总收入x1，能被第三产业增加值x2，城乡居民总计储蓄x3,原材料购进价格总指数x4的多元线性回归方程所解释的比率为 99.2582343 %。

居民消费价格指数的相关分析居民消费价格指数（CPI）是衡量居民消费水平和价格变动的重要指标。

它反映了一段时间内一篮子消费品和服务的平均价格变化情况，对于监测通货膨胀、制定经济政策以及衡量经济增长具有重要意义。

本文旨在对居民消费价格指数进行相关分析，并探讨其对经济和社会的影响。

首先，我们将介绍CPI的背景和重要性，为读者提供一个全面的了解。

然后，我们将分析CPI的计算方法和数据来源，以确保结果的准确性和可靠性。

接下来，我们将探讨CPI的应用领域，包括宏观经济政策、货币政策和社会福利等方面。

最后，我们将总结分析结果，并展望未来CPI的发展趋势和挑战。

通过本文的相关分析，我们希望读者能够深入了解居民消费价格指数的重要性和作用，从而为经济决策和政策制定提供有力支持。

参考文献：Smith。

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Understanding CPI: A comprehensive guide。

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The impact of CPI on ary policy。

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78-95.CPI的定义和计算方法Johnson。

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The impact of CPI on ary policy。

Economic Journal。

35(4)。

78-95.CPI的定义和计算方法居民消费价格指数（CPI）是衡量一篮子商品和服务的价格变化对居民消费影响的指标。

它可以帮助我们了解通货膨胀的情况，以及居民购买力的变化。

居民消费价格指数（CPI）是衡量一篮子商品和服务的价格变化对居民消费影响的指标。

它可以帮助我们了解通货膨胀的情况，以及居民购买力的变化。

CPI的计算方法涉及多个步骤：样本选择：为了准确反映居民的消费惯，需要选择代表性的样本。

通常会采用样本调查的方式，收集居民的消费数据。

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。

我国城镇居民消费支出影响因素回归分析摘要：本文主要针对1990—2009年间，我国城镇居民消费支出的变化及其影响因素进行分析，通过收集我国城镇居民消费支出、人均可支配收入、居民消费价格指数的数据，建立统计模型。

结果显示，人均可支配收入、居民消费价格指数是影响消费支出的显著性因素。

基于模型结果，本文提出了相关的政策建议。

关键词居民消费支出人均可支配收入居民消费价格指数一、相关概念解析1、居民消费支出：居民消费支出是指城乡居民个人和家庭用于生活消费以及集体用于个人消费的全部支出。

包括购买商品支出以及享受文化服务和生活服务等非商品支出。

对于农村居民来说，还包括用于生活消费的自给性产品支出。

集体用于个人的消费指集体向个人提供的物品和劳务的支出；不包括各种非消费性的支出。

其形式是通过居民平均每人全年消费支出指标来综合反映城乡居民生活消费水平。

2、人均可支配收入：人均可支配收入指个人收入扣除向政府缴纳的个人所得税、遗产税和赠与税、不动产税、人头税、汽车使用税以及交给政府的非商业性费用等以后的余额。

个人可支配收入被认为是消费开支的最重要的决定性因素。

因而，常被用来衡量一国生活水平的变化情况。

3、居民消费价格指数：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。

二、计量分析数据全国城镇居民1990—2009消费支出、人均可支配收入、居民消费价格指数数据。

注：数据资料来源中国国家统计局《中国统计年鉴2010》。

三、使用最小二乘法（OLS）估计回归模型（1）分析对象为上表1990-2009的时间序列数据。

其中被解释变量Y为人均消费支出，引进两个解释变量分别为X1人均可支配收入及X2居民消费价格指数。

Eviews数据显示：（2）对人均消费支出、人均可支配收入、居民消费价格指数数据分别做出散点图。

第29卷第4期 2019年12月洛阳理工学院学报（自然科学版）Journal of Luoyang Institute of Science and Technology(Natural Science Edition)Vol. 29 No. 4Dec. 2019居民消费价格指数的LASSO分位回归分析田玉柱陈巧玉2,王立勇1(1.中央财经大学统计与数学学院，北京100081; 2.河南科技大学数学与统计学院，河南洛阳471003)摘要：居民消费价格指数（CPI)变化的影响分析对制定国民经济政策、促进居民消费供给侧结构改革、提高 居民生活水平有重要意义。

本文基于分位回归及LASSO型分位回归方法，对我国2016年4月~20丨9年3月的C H数据进行了实证研究。

研究结果发现，近年来影响CP丨的重要因素已经由传统的衣着类、生活用品及服务类及其他用品和服务类等消费价格指数更多地向食品烟酒类、居住类、教育文化娱乐类和交通通信类等消费价格指数转变。

这反映出近年来居民消费结构的巨大变化，除满足于通讯等消费有了更高需求，积极推进这方面供给侧结构改革对促进现阶段居民消费转型升级，推进国民经济健康发展，提高人民生活水平有重要意义。

关键词：居民消费价格指数；分位回归；LASSO惩罚；影响分析D0I：10.3969/j.issn.1674-5043.2019.04.016中图分类号：0213 文献标识码：A文章编号：1674-5043(2019)04-0089-05居民消费是拉动国民经济发展的强劲动力，CPI是反映居民家庭所购买消费品和服务项目价格水平变 动情况的重要经济指标。

按照统计制度要求和国家统计局发布的《居民消费支出分类（2013)》，CPI涵 盖居民生活消费的食品烟酒类、衣着类、居住类、生活用品服务类、交通通信类、教育文化娱乐类、医疗保健类、其他用品类等8大类共262个基本分类的商品与服务价格。

CPI的高低影响着国家宏观经济的 调控，影响着股票市场、期货市场、资本市场及金融市场的变化，同时反映了居民消费水平和消费结构 的变化。

学术论坛科技创新导报 Science and Technology Innovation Herald211居民消费价格指数也叫消费物价指数，简称C PI。

它是一个反映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。

居民消费价格指数一方面同人民群众的生活密切相关，同时在整个国民经济价格体系中也具有重要的地位。

它是进行经济分析和决策、价格总水平监测和调控及国民经济核算的重要指标。

该文主要运用主成分回归分析的方法，找出影响居民消费价格总指数的主要分类指数，进而提出控制物价指数的可行方案，为促进经济健康发展提供有益的参考。

1 变量的选取该文数据全部来自《中国统计年鉴一2013》，选取了1994—2012年全国31个地区的居民消费价格总指数及分类指数的相关数据。

以居民消费价格总指数y 为因变量，分类指数食品x1、烟酒及用品x2、居住x3、交通通讯x4、医疗保健个人用品x 5、衣着x6、家庭设备及维修服务x7、娱乐教育文化用品及服务x8为自变量，来建立模型。

2 实证分析2.1 相关分析对因变量与所有自变量作相关分析，由S P S S 软件计算得因变量与自变量的相关系数依次为0.942，0.970，0.935，0.946，0.884，0.796，0.766，0.899，说明所选自变量与因变量均高度线性相关，适合作线性回归。

2.2 共线性诊断由于自变量的个数较多，自变量间可能存在多重共线性，这样在建立模型时就会出现严重的共线性。

下面使用特征根判定法中的条件数法来诊断变量之间是否存在多重共线性，用SP S S软件计算出特征根与条件数的结果见表1。

从表1可看到，最大的条件数是800.479，说明自变量间存在严重共线性，表1中第九行x1，x2，x3的系数分别为0.62,0.96,0.65，说明x1，x2，x3之间存在严重多重共线性。

该文采用主成分回归分析法来消除变量间的多重共线性。

2.3 主成分回归建模先将原始数据标准化，标准化的变量用zy,1,2,,8zx zx zx 表示。

我国城镇居民消费水平影响因素分析摘要随着经济水平的不断发展，人们的消费水平也在不断提高，从社会生产的角度看，消费是其最终环节，消费能否顺利实现是决定企业能否顺利完成生产的重要原因，也是决定经济增长的主要因素，因此消费对于经济增长有着重要的作用。

研究影响消费的因素对于我国的经济发展有很重要的经济意义。

本文运用SPSS 软件分析方法对影响全国城镇居民家庭人均消费支出的因素进行分析研究,首先分析了食品消费支出，衣着消费支出，居住消费支出，家庭设备及用品消费支出，医疗保健消费支出，交通和通信消费支出等的线性相关性，建立回归模型，再利用逐步回归的方法进行回归分析，最终得到了能反映财政收入与各因素之间关系的“最优”回归方程。

最后我们用2006年的数据进行了验证，得出的结果在误差范围内，表明这个模型可以正确反映影响财政收入的各因素的情况。

关键词：城镇居民，消费水平，逐步回归分析，城镇居民家庭人均消费，SPSS1. 引言改革开放以来,我国一直以较高的经济增长速度快速发展。

但居民消费对经济增长的贡献比重与发达国家差距明显。

消费、投资和储蓄并称为现代经济发展的“三驾马车”，而根据各国的国民收入统计显示,其中消费占总需求的60%左右。

因此,消费的决定及其变动对宏观经济的影响很大。

消费是人类生产的目的，而生产是社会的核心活动，在社会在生产中，生产必须围绕消费需求来进行，消费需求同时对生产有重要的导向作用。

生产的消费是相辅相成的，生产者生产的产品的规模，质量，档次直接决定了消费的规模，质量和档次，消费能否顺利实现，决定了生产能否顺利完成。

消费行为是指消费者受需求动机的影响而做出购买决定、修改购买方案、完成购买过程的行为。

消费者行为过程既是消费者的思维、心理过程，也是不断采取行动、产生方案、解决问题的过程。

影响消费者行为的因素是多方面的，由社会的、历史的、经济的等多方面极其复杂的因素。

从扩大需求的角度来看，消费是刺激经济增长的主要方式。