对商品零售价格指数相关性解析总结.doc

价格指数分析近年来，随着市场经济的发展，价格指数分析在经济管理和市场运作中发挥着越来越重要的作用。

价格指数是衡量商品和服务价格变动的重要指标，它能够反映出市场供求关系的变化以及物价水平的波动。

本文将从定义价格指数、价格指数的计算方法、价格指数的应用以及价格指数分析的局限性等几个方面来介绍价格指数分析。

一、定义价格指数是指以某一特定时间点为基准，用来表示商品和服务价格变化情况的指标。

它是通过将某一时期的价格与基期价格比较得出的比率，常用百分数表示。

价格指数是反映市场供求状况和物价水平的重要统计数据，广泛应用于经济研究、政府宏观调控和企业决策等领域。

二、计算方法价格指数的计算方法有多种，常用的包括拉索尔指数、价钱指数和加权指数等。

下面以加权指数为例进行介绍。

加权指数是按照商品或服务在总支出中的权重，计算出加权平均数来表示价格水平的指数。

其计算方法如下：加权指数= ∑（价格×权重）/ ∑权重其中，价格为各商品或服务的价格，权重为各商品或服务在总支出中的比重。

三、应用价格指数在经济管理和市场运作中有广泛的应用。

以下列举几种常见的应用方式：1. 宏观经济研究：价格指数是评估宏观经济状况的重要指标之一。

通过分析价格指数的变动，可以判断经济的通胀或通缩情况，从而对货币政策和经济发展进行预测和调控。

2. 企业经营决策：价格指数可以帮助企业了解市场的变化状况，判断产品和服务的市场竞争力。

企业可以根据价格指数的波动来调整产品定价、采购成本和市场营销策略，以实现盈利最大化。

3. 社会福利评价：价格指数可以反映一定时期内物价水平的变动情况，通过与工资水平相比较，可以得出物价上涨对民众生活的影响，有助于政府评估社会福利水平并制定相关政策。

四、局限性价格指数分析也存在一定的局限性。

首先，价格指数只反映了某一特定时期内的价格变动，无法全面反映市场供求关系的长期变化趋势。

其次，价格指数一般只通过商品的数量和价格来计算，未考虑到质量和品牌等因素对价格的影响。

食品类商品零售价格指数分析与预测一、引言时间序列式同一现象在不同时间上相继观察值排列而成的序列。

经济数据中大多数以时间序列的形式出现。

根据观察时间的不同，时间序列中的时间可以是年份、季度、月份或者其他任何时间形式。

时间序列可以分为平稳序列和非平稳序列两大类。

平稳序列式基本上不存在趋势的序列。

这种序列中的各个观察值基本上在一种固定的水平上波动，虽然在不同的时间波段波动的程度不同，但是并不存在某种规律，其波动可以看成是随机的。

如图1-1图1-1非平稳序列式包括趋势、季节性或周期性的序列，它可能只包含有其中的一种成分，也可能是几种成分的组合。

趋势是时间序列中长时期表现粗来的一种持续向上或者持续下降的变动。

趋势可以是线性的变动，也可以是非线性的变动。

如图2-2图1-2二、时间序列的统计分析2.1图形描述在对时间序列分析的时候，首先做一个关于数据的折线图，然后通过图形观察数据随时间的变动模式以及变化趋势。

作图能直观的看出时间趋势的态势，能对进一步的分析和预测起到较大的帮助。

本文选取了食品类商品零售价格指数，该指数了体现了以年为变动单位的我国食品类价格指数。

如表2-1表2-1通过统计软件作图，可得到图2-2图2-2我们可以通过折线图，初步判断该指数是平稳，因为这是从国家统计局中得到官方的数据，一些波动已经在价格指数的计算中被消除了一些，价格指数的计算是通过各类别商品加权平均得到的，对于我们价格波动较大的商品，可能在当年的计算中没有进入需要计算的类别中，也可能是对高波动的商品在计算中赋的权重较小。

2.2增长率分析增长率也称为增长速度，它是时间序列报告期观测值与基期观测值之比减1后的结果，由于对比的基期不同，增长率可以分为环比增长率和定基增长率。

环比增长率是报告期观测值与前一时间观察值之比减1，说明现象逐期增长变化的程度；定基增长率是报告期观察值与某一固定期间观测值之比减1，说明现象在整个观察期内总的增长变化程度。

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。

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。

改革开放以来商品零售价格指数（RPI ）变化因素分析一、 问题引出自前年“非典”以后，我国食品类商品的价格持续上涨，各媒体对此现象的报道和评论不断。

紧接着，学校食堂、澡堂的价格也随之上涨，在同学中间造成了不小的震动。

出于对物价上涨现象的关注，我们决定对通货膨胀（紧缩）的标志——RPI 进行计量分析。

二、 理论陈述通货膨胀是指物价水平持续上涨或者货币价值（购买力）持续下降的过程。

通货膨胀本质上是一种货币现象，是过多的货币追求有限的商品和劳务引起物价普遍的持续上涨。

通货膨胀的成因主要有需求拉动与成本推动。

需求拉动——“钱太多货太少”（弗里德曼）——是政府使用财政和货币政策干预经济的结果。

需求大于供给，物价自然就会上涨。

成本推动主要是由生产资料价格上涨与工资提高引起的。

作用机理是生产资料成本、工资成本的增长使上游产品投入成本的增加自上而下传导给下游产品，这就使消费品生产中的投入物品价格上升，相应从成本方面推动了消费品物价的上升。

通货紧缩也是一种货币现象，表现为总体物价水平的持续下降。

在研究通货紧缩时，应当注意状态和过程的区别。

当一个国家在一年以上的时期内有80％以上的月份出现总体物价水平下降，就可认为该国出于通货紧缩时期，也就是通常所说的出现通货紧缩。

供大于求，这是通货紧缩的主要原因。

而造成供大于求的原因是多样化的，收入、利率、投资等等因素的变动最终都有可能造成供大于求。

三、 数据收集根据理论分析，并考虑到样本数据有限，我们选择固定资产投资总额I ，最终消费CP ，职工工资总额W 和滞后商品零售价格指数n t RPI -（n 表示滞后的期数，具体值通过回归加以确认）作为解释变量。

由于解释变量是绝对数，被解释变量是指数，两者相差太大，所以我们对解释变量与被解释变量都加以对数化得t RPI ln 、I ln 、CP ln 、W ln 和n t RPI -ln 。

表一 1978—2003年各项数据表表二1978—2003年各项数据对数值表四、模型建立1、对各个因素加以分析（1）对n t RPI -ln ，根据阿尔蒙法调整得到：4321ln 3374.0ln 5923.0ln 2231.0ln 4452.12088.0ln ----+--+=t t t t t RPI RPI RPI RPI RPI=t (1.4798) (8.7693) (-1.4925) (-3.9785) (2.0457)9874.02=R 9853.02=R 436.469=F由t 检验得1ln -t RPI 对被解释变量影响最为显著，故选择1ln -t RPI 作为解释变量。

中国商品零售价格指数走势分析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。

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、机电产品等十四个大类，国家规定304种必报商品，需要予以特别说明的是，从1994年起，国家、各省（区）和县编制的商品零售价格指数不再包括农业生产资料。

零售物价的调整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平衡，影响消费与积累的比例。

因此，计算零售价格指数，可以从一个侧面对上述经济活动进行观察和分析。

一、商品零售价格指数随着社会经济迅速发展，个人消费明显增加，导致物价上升，我国商品零售价格指数也呈波动上升趋势，2018年中国商品零售价格指数为101.1(上年=100)，同比增长1.00%；2019年中国商品零售价格指数为101.9(上年=100)，同比增长0.79%。

随着我国市场经济的发展，尤其是第三产业发展迅速，服务消费在居民家庭支出中的比重呈上升趋势。

2014年以来中国商品零售价格定基指数呈不断增长趋势，2018年中国商品零售价格定基指数为462.2（1978=100），同比增长1.90%；2019年中国商品零售价格定基指数为471.4（1978=100），同比增长1.99%。

二、商品零售价格分类指数2019年中国食品类商品零售价格指数107.8(上年=100)，饮料、烟酒类商品零售价格指数101.3（上年=100)，服装、鞋帽类商品零售价格指数101.6(上年=100)，纺织品类商品零售价格指数100.7(上年=100)，日用品类商品零售价格指数100.7(上年=100)，中西药品及医疗保健用品类商品零售价格指数103.9(上年=100)，建筑材料及五金电料类商品零售价格指数101(上年=100)。

2019年中国城市食品类商品零售价格指数107.6(上年=100)，饮料、烟酒类商品零售价格指数101.3（上年=100)，服装、鞋帽类商品零售价格指数101.6(上年=100)，纺织品类商品零售价格指数100.7(上年=100)，日用品类商品零售价格指数100.7(上年=100)，中西药品及医疗保健用品类商品零售价格指数103.8(上年=100)，建筑材料及五金电料类商品零售价格指数101(上年=100)。

主要统计指标解释居民消费价格指数是度量消费商品及服务项目价格水平随着时间而变动的相对数，反映居民家庭购买的消费品及服务价格水平的变动情况。

它是宏观经济分析和决策、价格总水平监测和调控以及国民经济经济核算的重要指标。

其按年度计算的变动率通常被用来作为反映通货膨胀(或紧缩)程度的指标。

商品零售价格指数商品的零售价格是商品在流通过程中最后一个环节的价格，是工业、商业、餐饮业和其他零售企业向城乡居民、机关团体出售生活消费品和办公用品的价格。

商品零售价格指数，反映了市场商品零售价格的变动趋势和变动程度，为国家宏观调控和国民经济核算提供参考依据。

同时，还可以在此基础上编制其他派生价格指数。

工业生产者价格指数是反映各工业行业产品出厂价格总水平的变动趋势和程度的相对数。

为国民经济核算、测算工业发展速度、宏观经济分析和调控、理顺价格体系提供依据。

工业购进者价格指数是反映工业企业作为生产投入，而从物资交易市场和能源、原材料生产企业购买原材料、燃料和动力产品时，所支付的价格水平变动趋势和程度的统计指标，是扣除工业企业物质消耗成本中的价格变动影响的重要依据。

目前，我国编制的原材料、燃料和动力购进价格指数所调查的产品包括燃料动力、黑色金属、有色金属、化工、建材等九大类的900多种产品。

消费、零售价格指标编制过程有五大要素：1.调查地区和调查点的选择。

调查地区选择的方法参照住户调查方法的第一阶段，在此基础上选定经营规模大、商品种类多的商场(包括集市)作为主要调查点。

2.代表商品和代表规格品的选择。

代表商品由国家城调总队统一规定，代表规格品由省市城调队自行确定，代表规格品确定的原则：(1)与社会生产和人民生活关系密切；(2)销售数量(金额)大；(3)市场供应保持稳定；(4)价格变动趋势有代表性。

3.价格调查方式。

采用派员直接到调查点登记调查，聘请辅助调查员协助登记调查。

4.权数的确定。

商品零售价格指数的计算权数是根据省商品零售额统计确定的，居民消费价格指数的计算权数是根据城乡居民家庭消费支出构成计算。

在宏观经济动态的变化中，居民消费价格指数（ＣＰＩ）一直被人们广泛关注。

因为相对于其他的经济指标而言，居民消费价格指数包含了很多反映一定时期中市场总体供给关系变动的信息。

２０１１年１月份，居民消费价格总水平同比上涨４．９％，食品价格指数为１０９．６。

面对当前复杂的经济形势，如何在经济发展和物价稳定之间找出一个平衡点成为当前宏观经济面对的重大难题。

在居民消费价格总水平上升的同时，食品价格指数的变动引起了人们的重视。

在八大类居民消费价格指数结构的分解中，食品价格指数上涨趋势明显。

因此，研究两者之间的动态相关性是非常重要的。

一、我国居民消费价格指数的历史路径分析居民消费价格指数是反映居民家庭购买生活消费品价格和服务项目收费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价格及服务项目收费的变动对居民生活的影响，其中，食品价格指数是其八大类中的重要指标值。

作为经济学研究的基本内容，居民消费价格指数（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，体现总体的物价水平。

研究居民消费价格指数及其结构的变动规律可以更好地为宏观经济发展提供有利的政策支持。

近些年，在物价总水平变动的同时，食品价格上涨引起人们更多的关注。

因此，我们要仔细分析食品价格指数与居民消费价格指数的相关关系，在采取政策的同时也必须认清物价上涨的冲击来源，盲目地进行政策调控将会带来更多的负面效应。

本文选择我国居民消费价格指数和食品类消费者分类价格指数（食品价格指数）作为研究的对象，选取国家统计局网站公布的月度数据，样本时间范围为２００１年１月至２０１０年１２月。

在对现实和基础数据分析的基础上，着力解决两个基本问题：一是基于ＨＰ滤波分析的居民消费价格指数和食品类消费者分类价格指数动态发展情况；二是在趋势和波动路径确立的基础上，探讨居民消费价格指数和食品类消费者分类价格指数的动态相关关系，为现实经济实践提供有价值的参考依据。

图１是居民消费价格指数的时间发展路径。

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。