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[提要] CPI是一個反映居民家庭一般所購買的消費(fèi)品和服務(wù)項目價格水平變動情況的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。本文選取陜西省2000年1月至2019年8月月度同比數(shù)據(jù),建立ARIMA (2,1,2)×(1,1,1)模型,且利用2019年1月~8月數(shù)據(jù)檢驗其預(yù)測精度,由于精度較高,故運(yùn)用此模型對未來一年陜西省CPI進(jìn)行預(yù)測。
關(guān)鍵詞:CPI;SARIMA;預(yù)測
中圖分類號:F126.1 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A
收錄日期:2020年2月6日
一、引言
CPI是居民消費(fèi)價格指數(shù)的簡稱。這是一個反映居民家庭一般所購買的消費(fèi)品和服務(wù)項目價格水平變動情況的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。它是在特定時段內(nèi)度量一組代表性消費(fèi)商品及服務(wù)項目的價格水平隨時間而變動的相對數(shù),是用來反映居民家庭購買消費(fèi)商品及服務(wù)的價格水平變動情況。居民消費(fèi)價格統(tǒng)計調(diào)查的是社會產(chǎn)品和服務(wù)項目的最終價格,一方面同人民群眾的生活密切相關(guān),同時在整個國民經(jīng)濟(jì)價格體系中也具有重要的地位。它是進(jìn)行經(jīng)濟(jì)分析和決策、價格總水平監(jiān)測和調(diào)控及國民經(jīng)濟(jì)核算的重要指標(biāo)。其變動率在一定程度上反映了通貨膨脹或緊縮的程度,因此,CPI是人民和政府關(guān)注的熱點話題。
二、數(shù)據(jù)趨勢初步判斷
(一)數(shù)據(jù)來源。本文選取2000年1月到2019年8月陜西省居民消費(fèi)價格指數(shù)實際月度數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于陜西省統(tǒng)計年鑒。CPI環(huán)比指數(shù)是以上月同期為基期,以上月同期數(shù)據(jù)為100,展示報告期與上一時期水平之比,較好地反映指標(biāo)發(fā)展趨勢和發(fā)展速度。
(二)數(shù)據(jù)趨勢判斷
1、數(shù)據(jù)特征分布情況。在進(jìn)行任何數(shù)據(jù)分析和建模之前,首先要了解數(shù)據(jù)的特征分布情況,尤其對于時間序列數(shù)據(jù),需要判斷數(shù)據(jù)的時間序列的趨勢成分。通過分析陜西省居民消費(fèi)價格指數(shù),可以對CPI有一個整體的把握??傮w來看,陜西省居民消費(fèi)價格指數(shù)呈周期性波動,另一特征是CPI隨時間呈波動性異方差。所以,對陜西省的CPI取對數(shù)波動性還是很大,因此對LnCPI再進(jìn)行一階差分。
2、平穩(wěn)性檢驗。對LnCPI進(jìn)行一次差分的數(shù)據(jù)基本平穩(wěn)。本文采用ADF檢驗判斷時間序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。對LnCPI的數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF檢驗,用Eviews8.0軟件檢驗的模型結(jié)果可知:模型1的統(tǒng)計量ADF的值為0.14,比當(dāng)置信水平為1%的-2.57,5%的-1.94和10%時的-1.61臨界值要大;模型2的統(tǒng)計量ADF的值為-2.78,比當(dāng)置信水平為1%的-3.46,5%的-2.87和10%時的-2.57臨界值要大;模型3的統(tǒng)計量ADF的值為-2.79,比當(dāng)置信水平為1%的-4.00,5%的-3.43和10%時的-3.14臨界值要大。因此,不能拒絕原假設(shè),說明此序列是非平穩(wěn)序列。與時序圖判斷結(jié)論一致。消除非平穩(wěn)性,所以LnCPI是非平穩(wěn)的。它不能直接為我們所用,因此還要進(jìn)行差分運(yùn)算來消除非平穩(wěn)性。首先嘗試1階差分,對產(chǎn)生的新序列再次利用Eviews8.0軟件檢驗其平穩(wěn)性,檢驗結(jié)果如下:
DLnCPI的統(tǒng)計量ADF的值遠(yuǎn)比檢驗水平為1%、5%、10%的臨界值要小。模型1的統(tǒng)計量ADF的值為-6.06,比當(dāng)置信水平為1%的-2.57,5%的-1.94和10%時的-1.61臨界值要小;模型2的統(tǒng)計量ADF的值為-6.04,比當(dāng)置信水平為1%的-3.46,5%的-2.87和10%時的-2.57臨界值要小;模型3的統(tǒng)計量ADF的值為-6.02,比當(dāng)置信水平為1%的-3.99,5%的-3.43和10%時的-3.13臨界值要小。所以拒絕原假設(shè),說明DLnCPI沒有單位根,從而可說明序列DLnCPI是平穩(wěn)的。
三、基于SARIMA模型陜西省居民消費(fèi)價格指數(shù)實證分析及預(yù)測
(一)SARIMA模型簡介。在某些時間序列中存在明顯的周期性變化。這種周期是由于季節(jié)性變化(包括季度、月度、周度等變化)或一些固有因素引起的。這類序列稱為季節(jié)性序列。描述這類序列的模型稱作季節(jié)時間模型,用SARIMA表示。季節(jié)時間序列模型也稱作乘積季節(jié)模型。因為模型的最終形式是用因子相乘的形式表示。對于一般的ARIMA模型,AR是自回歸,p為自回歸項數(shù);MA是移動平均,d是將時間序列變?yōu)槠椒€(wěn)序列所需要做的差分次數(shù),q是移動平均項數(shù)。設(shè)一個季節(jié)性時間序列{Xt}通過D階的季節(jié)差分,周期為s的季節(jié)時間序列的一般表達(dá)式如下:
(二)模型的估計以及檢驗
1、模型的估計。雖然DLnCPI已經(jīng)是平穩(wěn)的時間序列,但是季節(jié)因素的影響還是很大,從DLnCP的自相關(guān)和偏自相關(guān)表可以明顯的看出這個特征,自相關(guān)系數(shù)研究一個要素在兩個不同時期的相關(guān)程度,而偏自相關(guān)系數(shù)研究的是不考慮其他要素的影響,單獨兩個要素之間的相關(guān)程度。(表1)
從表1可以看出,自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖都展現(xiàn)拖尾特征,并且在4期的倍數(shù)上相關(guān)性都很高,經(jīng)過一階自然對數(shù)差分,故d=1,所以設(shè)定的模型應(yīng)該為ARIMA(2,1,2)×(1,1,1)4模型,用Eviews8.0軟件,D4LnCPI建立(2,1,2)×(1,1,1)4模型,得到的估計結(jié)果為:
其中,L為滯后算子。
2、模型參數(shù)的檢驗。模型的參數(shù)p-value值具有顯著性,12個倒數(shù)根都在單位圓內(nèi),說明過程平穩(wěn)且可逆。并對其進(jìn)行殘差檢驗,即對殘差序列繪制自相關(guān)—偏自相關(guān)分析圖,表明幾乎所有自相關(guān)系數(shù)都落入隨機(jī)區(qū)間,因而模型的殘差近于無噪聲,基本沒有可提取的信息,殘差序列滿足隨機(jī)性假設(shè),Q(7)~Q(16)通過卡方檢驗。三種檢驗全部都通過。
3、預(yù)測。前文通過對陜西省居民消費(fèi)價格指數(shù)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性分析和模型擬合,以及模型診斷與評價,最終確定模型為ARIMA(2,1,2)×(1,1,1)4。用以上模型對未來一年的陜西省CPI進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測結(jié)果的各項指標(biāo):Theil不相等系數(shù)0.004很小,表示預(yù)測能力較好;方差比例0.057較小表明較好地模擬了序列的波動;協(xié)方差比例0.94較大表示預(yù)測結(jié)果較為理想;得出預(yù)測精度平均相對誤差絕對值(MAPE)為0.3593804,處于0~1之間,表明預(yù)測誤差較為合理。
利用Eviews8.0軟件對CPI進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測結(jié)果、實際值以及預(yù)測誤差如表2所示。(表2)
利用Eviews8.0軟件對未來一年的CPI進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測結(jié)果如表3所示。(表3)
從表3可知,2020年1~12月陜西省的CPI的預(yù)測值呈逐漸上升的趨勢,預(yù)測CPI范圍在102.34~103.83之間。最大值為2020年12月的103.83,最小值為2019年9月的102.34,故陜西省的CPI漲幅3.5%左右目標(biāo)能實現(xiàn)。
四、結(jié)論
CPI與生活密切相關(guān),它可以度量通貨膨脹水平,反映員工工資水平或者居民收入水平,平穩(wěn)溫和的CPI表示經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長。本文選取2000年1月~2019年8月陜西省居民消費(fèi)價格指數(shù)建立SARIMA模型,并對陜西省未來一年的CPI進(jìn)行實證分析與預(yù)測,研究經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展變化。該模型通過平穩(wěn)、殘差各種檢驗,并且預(yù)測誤差結(jié)果在合理區(qū)間范圍內(nèi),故運(yùn)用此模型對2020年的CPI預(yù)測具有一定參考價值。通過該模型預(yù)測結(jié)果顯示趨勢呈周期性上升,上升速度比較慢。根據(jù)模型預(yù)測趨勢,陜西省CPI會保持在一個相對較低的區(qū)間里,較低水平的CPI表示比較溫和的通貨膨脹,因此經(jīng)濟(jì)不會陷入滯漲,地方政府對經(jīng)濟(jì)的調(diào)控不會面臨既要促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長又要防止通貨膨脹的困境,故政府有更大的空間實施經(jīng)濟(jì)政策。
主要參考文獻(xiàn):
[1]高玉,張裕華.時間序列模型在CPI預(yù)測中的應(yīng)用[J].黃岡師范學(xué)院學(xué)報,2012.32(6).
[2]張麗,?;莘?基于SARIMA模型的居民消費(fèi)價格指數(shù)預(yù)測分析[J].數(shù)理統(tǒng)計與管理,2013.32(1).
[3]喬晗.大數(shù)據(jù)在我國CPI調(diào)查中的應(yīng)用研究[J].調(diào)研世界,2015(9).
[4]楊穎梅.基于ARIMA模型的北京居民消費(fèi)價格指數(shù)預(yù)測[J].統(tǒng)計與決策,2015(4).