居民消费价格与商品零售价格关系的实证研究
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关于我国居民消费水平的实证分析【摘要】我国居民消费水平是一个备受关注的话题。
本文通过对宏观经济发展与消费水平、居民收入水平与消费水平的关系、消费结构与消费水平、地区差异对消费水平的影响以及消费水平与经济增长的关系进行实证分析。
研究发现,我国居民消费水平呈现出一定的特点,其中消费结构对消费水平影响较大,地区差异也是造成消费水平差异的重要原因。
在提出了一些政策建议,并展望未来我国居民消费水平将继续提升。
本研究对于深入了解我国居民消费水平及其影响因素具有一定的参考价值。
【关键词】居民消费水平,宏观经济发展,居民收入,消费结构,地区差异,经济增长,特点,政策建议,未来展望1. 引言1.1 研究背景在当今社会,居民消费水平一直是经济学研究的重要课题之一。
随着我国经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,居民消费水平也逐渐成为人们关注的焦点。
对于我国经济的发展和社会稳定具有重要意义。
随着我国经济社会的不断发展,居民收入水平不断提高,消费习惯和消费观念也发生了巨大的变化。
消费水平不仅反映了居民的生活水平和消费能力,同时也影响着国民经济的发展和社会的稳定。
深入研究我国居民消费水平的特点和规律,对于更好地了解我国经济发展现状,优化消费结构,促进经济增长具有重要意义。
1.2 研究目的研究目的是通过对我国居民消费水平的实证分析,深入探讨影响消费水平的各种因素,为政府相关部门制定更加科学合理的政策提供依据。
具体来说,研究目的包括以下几个方面:1. 分析宏观经济发展与消费水平之间的关系,探讨经济增长对居民消费水平的影响;2. 探讨居民收入水平与消费水平的关系,分析不同收入水平群体的消费特点;3. 研究消费结构对消费水平的影响,探讨不同消费品类在居民消费中的重要性;4. 分析地区差异对消费水平的影响,探讨不同地区经济发展水平对消费水平的影响;5. 探讨消费水平与经济增长的关系,分析消费需求对经济增长的推动作用。
通过深入研究以上问题,可以更加全面地了解我国居民消费水平的现状和特点,为相关政策的制定和调整提供依据,促进我国消费市场的健康发展。
北京市城镇居民人均消费性支出影响因素的实证分析一.引言改革开放以来,我国居民收入与消费水平不断提高,居民消费结构升级和消费需求扩张成为我国经济高速增长的主要动力,特别是进入20世纪90年代以来,居民消费需求对国民经济发展的影响不断增大,对国民经济产生的拉动作用。
我国经济逐步由短缺经济走向过剩经济、由卖方市场转向买方市场,社会消费需求不足,居民消费问题显得更加突出。
特别是对于如何启动内需,扩大居民消费变得越来越重要。
因此,及时把握国民经济发展格局中居民消费需求变动趋势,制定符合我国现阶段情况的国民消费政策,对于提高我国经济增长速度和质量都有重要意义。
北京市我国的首都,是政治、经济、文化的中心。
北京有两千多万常住人口,其中城镇人口数达到1600多万,数量和比例都很高。
因此,以北京市城镇居民为基础进行城镇居民人均消费性支出的影响因素具有权威性和代表性。
二.理论基础1.凯恩斯的绝对收入假说该假说认为,在短期中,收入与消费是相关的,即消费取决于收入,消费与收入之间的关系也就是消费倾向。
同时,随着收入的增加消费也将增加,但消费的增长低于收入的增长,消费增量在收入增量中所占的比重是递减的,也就是我们所说的边际消费倾向递减,这种理论被称为绝对收入假说。
绝对收入假说在肯定收入对储蓄约束和心理功能影响这两个方面是有积极作用的,但是其局限在于:1.排斥每个人消费、储蓄行为受他人影响的事实,肯定个人消费、储蓄是孤立的行为,从而忽视社会因素对消费、储蓄的影响,结果把居民储蓄变动看成孤立的个人行为。
2.排斥每个人收入的跨期预算,从而忽视储蓄心理预期和生命周期功能,结果不能从动态的、长期的角度反映储蓄变动的态势。
2.杜森贝利的相对收入假说该假说的主要内容有:第一,在稳定的收入增长时期,总储蓄率并不取决于收入;第二,储蓄率要受到利率、收入预期、收入分配、收入增长率、人口年龄分布等多种因素变动的影响;第三,在经济周期的短期中,储蓄率取决于现期收入与高峰收入的比率,从而边际消费倾向也要取决于这一比率,这也就是短期中消费会有波动的原因,但由于消费的棘轮作用,收入的减少对消费减少的作用并不大,而收入增加对消费的增加作用较大;第四,短期与长期的影响结合在一起。
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。
《北京市城镇居民人均消费影响因素的实证分析》篇一一、引言随着我国经济的高速发展,城镇居民消费水平的提升成为了社会关注的焦点。
特别是在首都北京市,其城镇居民人均消费水平及影响因素的研究具有重要的现实意义。
本文旨在通过实证分析,深入探讨北京市城镇居民人均消费的影响因素,以期为政策制定和经济发展提供参考依据。
二、研究背景及意义随着北京市经济的快速发展和居民收入水平的提高,城镇居民的消费行为和消费结构发生了显著变化。
人均消费水平作为衡量一个地区经济发展水平的重要指标,其影响因素的研究对于了解北京市消费市场、预测消费趋势、制定相关政策具有重要意义。
因此,本文将通过实证分析,深入探讨北京市城镇居民人均消费的影响因素。
三、文献综述前人关于城镇居民消费影响因素的研究主要集中于收入水平、价格水平、消费观念、社会保障等方面。
在北京市的相关研究中,多数学者认为收入水平是影响城镇居民消费的主要因素,同时价格水平、社会保障制度、消费环境等因素也对消费产生一定影响。
然而,随着社会的发展和经济的转型,新的影响因素可能不断涌现,因此需要进一步进行实证分析。
四、研究方法与数据来源本文采用定量分析方法,通过收集北京市城镇居民人均消费及相关影响因素的数据,运用统计软件进行实证分析。
数据来源主要包括国家统计局发布的相关数据、北京市统计局发布的统计年鉴等。
五、实证分析1. 影响因素选取根据前人研究和实际情况,本文选取以下影响因素进行实证分析:人均可支配收入、价格水平、社会保障支出、消费环境、互联网普及率、教育水平等。
2. 数据分析通过收集数据,运用统计软件进行描述性统计分析和多元回归分析。
描述性统计分析结果表明,各影响因素与人均消费水平之间存在一定的关系。
多元回归分析结果表明,人均可支配收入、价格水平和社会保障支出对城镇居民人均消费的影响最为显著。
其中,人均可支配收入与人均消费水平呈正相关关系,价格水平和社会保障支出则对消费产生一定的抑制作用。
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。
我国农产品零售价的影响因素之实证分析于翠萍;孙亮;韩会朝【摘要】近年来我国居民消费价格指数连连攀升,让百姓叫苦不已,生活成本上升。
而其中以食品类消费价格指数对物价的贡献率为主。
这跟农产品价格的节节高涨有着必然的联系。
本文试图追本溯源,分析农产品价格上升的根源,选取了1995-2012年度数据作为样本,实证分析了影响农产品零售价的影响因素。
回归结果表明农产品的零售价主要决定因素是农产品的生产成本,其他因素诸如城镇居民收入的变化对农产品价格影响不显著,这点也符合农产品作为必需品;其收入价格缺乏弹性的特性;国际食品市场价格也会对农产品价格造成一定的影响;可耕地面积的减少和城镇人口的上升,反而会激发出农业生产方式的改良,生产效率的提高,从而与农产品价格的变化的方向相反;货币供应量代表了市场的流动性,流动性过高,会促对农产品价格上升产生一定影响。
%This year, China's CPI has kept on soaring, which make the citizens feel great pressure on their rising daily spending. The most contribution to the rising price was mainly made by the food consumer consumption index , which has the unavoidable relationship with the price of the soaring farm foods' price. The essay tries to find the sources of the rising price. We chose the data from 1995 to 2012 as samples to analyze empirically the factors affecting the price of the farm foods. The result concluded by the least square method shows that the main factor deciding the price of farm foods is the production cost of the farm foods. The results of other factors are as follows: First, the per capita disposable income of the urban residents has few effects on the price of the farm foods, which conforms to the character of the farm foodas the necessities. Second , the price of the international foods has some positive impacts on the price of farm foods which is due to the increasing international trade between China and the world market. Thirdly, to our surprise, the decreasing arable area and the rising urban population have negative impacts respectively on the price of the farm foods , the reason for which maybe be the improvement on the way of production and the efficiency of the production leading to the decreasing of the farm food price. Fourthly, the rising money supply provides much more liquidity to the market, which leads to the rising price of farm price to some extent.【期刊名称】《技术经济与管理研究》【年(卷),期】2014(000)007【总页数】4页(P125-128)【关键词】CPI;农产品价格;生产效率;生产成本【作者】于翠萍;孙亮;韩会朝【作者单位】三江学院,江苏南京 210037; 东南大学经济管理学院,江苏南京210012;国家统计局上海调查总队,上海 200003;东南大学经济管理学院,江苏南京 210012【正文语种】中文【中图分类】F272一、我国物价指数和代表农产品价格的食品类价格指数的上涨现状我国的物价上涨主要是通过居民消费价格指数(CPI)予以衡量。
居民消费价格与商品零售价格关系的实证研究
摘要:2014年11月份,全国居民消费价格总水平同比上涨1.4%。
其中,城市上涨1.5%,农村上涨1.3%;食品价格上涨2.3%,非食品价格上涨1.0%;消费品价格上涨1.3%,服务价格上涨1.8%。
1-11月平均,全国居民消费价格总水平比去年同期上涨2.0%,居民消费价格总水平持续攀升。
物价变动对居民有着切身的关系,因此成为人人密切关注的问题。
本案例通过对数据的整理和加工,运用EXCEL和SPSS软件中关于统计计算的方法对1994—2010年全国居民消费价格指数和商品零售价格指数作分析,得出商品零售价格总水平变动对居民消费价格总水平是否有影响,并进行相关的推测分析。
一、数据收集
下面是收集到的1994-2010年居民消费价格指数和商品零售价格指数的数据
年份居民消费价格指数商品零售价格指数
1994 124.1 121.7
1995 117.1 114.8
1996 108.3 106.1
1997 102.8 100.8
1998 99.2 97.4
1999 98.6 97
2000 100.4 98.5
2001 100.7 99.2
2002 99.2 98.7
2003 101.2 99.9
2004 103.9 102.8
2005 101.8 100.8
2006 101.5 101.1
2007 104.8 103.8
2008 105.9 105.9
2009 99.3 98.8
2010 103.3 103.1
二、计量经济模型建立和检验
(一)、变量相关关系散点图
(二)、模型设定
影响居民消费的因素很多,商品零售价格的变动,服务价格的变动都会显著表现在其中。
但由于受各种条件的限制,现只引入商品零售价格指数变动作解释量,建立模型。
从散点图可以看出全省居民消费价格指数Y 和全省商品零售价格指数X 大体呈现为线性关系,所以建立的计量经济模型为如下线性模型:
Y = 0
ˆβ +1ˆβ * X
根据上图计算结果,可得出:
ˆβ =-3.44 1ˆβ =1.04 (1)、拟合优度检验:2
R =0.989117,调整后的2
R =0.988392,均很接近1,可
知回归直线与样本点拟合程度好,可视为高度相关。
表明居民消费价格水平与商
品零售价格水平之间有较强的正线性相关关系。
随着商品零售价格指数的上涨,居民的消费价格指数也上升。
(2)、变量的显著性检验:
第一步:提出假设
0H :1ˆβ=0;1H :1
ˆβ≠0
第二步:计算检验的统计量t
92305
.36028324.0045814
.1s ˆt ˆ
1==
=
ββ
第三步:作出决策
根据给定显著性水平α=0.05,自由度=n-2=17-2=15 查t 分布表,得257294.0t t 025.02
==α。
由于92305.36t =>257294.0t 025.0=,拒绝原
假设0H 。
这意味着商品零售价格指数是影响居民消费价格指数的一个显著性因
素。
综上所述计算结果和检验结果,确定回归模型如下:
Y=-3.44+1.04X 2R =0.9891 n=17 F=1363.312 S=0.73244
该回归方程的实际意义为:商品零售价格指数每增加1个单位,居民消费价格指数平均增加1.04个单位。
输入/移去的变量a
模型输入的变量移去的变量方法
1 商品零售价格
指数. 步进(准则:
F-to-enter 的
概率 <= .050,
F-to-remove 的
概率 >= .100)。
a. 因变量: 居民消费价格指数
结果分析:
1、从“模型汇总”中可以看出该模型的拟合度为0.989,调整后的拟合度为0.988,
拟合度较高,说明“居民消费价格指数”与“商品零售价格指数”相关性高。
2、从“Anova”表中,可以看出该模型中F的统计量为1363.312,P值显示为0.000,
拒绝模型整体不显著的假设,证明该模型整体是显著的。
3、从“系数”这个表可以看出“回归系数”、“回归系数的标准差”、“回归
系数的T显著性检验”等。
回归系数常量为-3.441,但是Sig为0.257,常数项不显著,回归系数为1.046,相对的的Sig值为0.000,具备显著性。
由于在“Anova”表中提到了模型整体是“显著”的,所以一元线性方程为:居民消费价格指数=-3.44+1.046*商品零售价格指数
其中在“样本数据统计”中,随即误差,一般叫“残差”:
从结果分析来看,可以认为:零售商品价格指数每增加1个单位,居民消费价格总指数会增加1.046个单位。