【摘要】本文在收集整理CPI、PPI、人民幣外匯占款、全國農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)價(jià)格指數(shù)、煤電油價(jià)格指數(shù)等數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,利用“向后剔除法”檢驗(yàn)滯后一至四期解釋變量對(duì)當(dāng)前CPI的影響,提出多元線性回歸方程并闡述了其經(jīng)濟(jì)含義。本文認(rèn)為在不同時(shí)間段,影響CPI的因素發(fā)揮不同作用,通過相關(guān)不同的動(dòng)態(tài)回歸模型便可分解觀察。
【關(guān)鍵詞】CPI PPI 向后剔除法 動(dòng)態(tài)預(yù)測
從2009年7月開始,我國經(jīng)歷了新一輪通貨膨脹,CPI指數(shù)同期比從—1.60%開始爬升至2011年7月份的最高點(diǎn)6.50 %后,在國家的宏觀調(diào)控下開始回落,至2012年2月份,CPI同比增長3.2%。由于CPI是衡量一個(gè)國家或地區(qū)通貨膨脹的重要指標(biāo),CPI的波動(dòng)引起社會(huì)各界的高度關(guān)注。探析影響CPI上漲的主要因素對(duì)治理通貨膨脹有積極意義。
一 解釋變量的設(shè)定和模型選擇
1.解釋變量的設(shè)定
本文假設(shè)影響CPI上漲有以下主要因素(解釋變量):
第一,前期CPI的影響。通貨膨脹過程是一個(gè)漸進(jìn)的累積過程,本期CPI指數(shù)的變化受前期數(shù)據(jù)的影響,存在著較高程度的相關(guān)性。本文將前期CPI作為第一個(gè)解釋變量。
第二,人民幣外匯占款。在我國的貨幣供應(yīng)量M2中,人民幣外匯占款占有重要地位。由于我國近年的高速發(fā)展,外匯儲(chǔ)備一直增加。央行一手收進(jìn)外匯,一手向國內(nèi)市場投出等額的人民幣,造成國內(nèi)市場部分貨幣超額投放。
第三,人民幣自身投放額。本文中人民幣自身投放額設(shè)定為M2中扣除人民幣外匯占款的部分。主要考察人民幣自身投放額度變動(dòng)對(duì)CPI的影響。
第四,工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)(PPI)。工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)(PPI)是反映全部工業(yè)產(chǎn)品出廠價(jià)格總水平的變動(dòng)趨勢和程度的相對(duì)數(shù),包括工業(yè)企業(yè)售給本企業(yè)以外所有單位的各種產(chǎn)品和直接售給居民用于生活消費(fèi)的產(chǎn)品。
第五,全國農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)價(jià)格指數(shù)。全國農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)價(jià)格指數(shù)由國家農(nóng)業(yè)部編制并每日發(fā)布,能準(zhǔn)確反映農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)價(jià)格的變動(dòng)趨勢。農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格變動(dòng)影響食品價(jià)格變動(dòng),進(jìn)而影響CPI變動(dòng)。
第六,礦產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)。礦產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)是企業(yè)商品交易價(jià)格指數(shù)(簡稱CGPI)中一個(gè)分項(xiàng)指數(shù)。國內(nèi)外礦產(chǎn)品價(jià)格的上漲帶動(dòng)工業(yè)商品價(jià)格上漲,進(jìn)而消費(fèi)者支出增加。
第七,煤電油價(jià)格指數(shù)。煤電油價(jià)格指數(shù)是企業(yè)商品交易價(jià)格指數(shù)(簡稱CGPI)中一個(gè)分項(xiàng)指數(shù)。煤電運(yùn)輸油供應(yīng)全面緊張使得其價(jià)格大幅上漲。這不僅增加了企業(yè)的生產(chǎn)成本,加劇了商品價(jià)格上漲壓力,也推動(dòng)向這些行業(yè)投資迅速增加。
第八,房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)。從2007年以來,全國房價(jià)不斷上漲,房地產(chǎn)行業(yè)投資規(guī)模不斷擴(kuò)大,購房支出在居民消費(fèi)支出中占很大比重。房地產(chǎn)價(jià)格上漲傳導(dǎo)至鋼鐵、水泥、建材等42個(gè)行業(yè)引發(fā)CPI指數(shù)上漲。本文中以我國70個(gè)大中城市房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)代替。2011年1月后數(shù)據(jù)以70個(gè)大中城市新建住宅價(jià)格指數(shù)計(jì)算所得。
以上八個(gè)預(yù)設(shè)的影響因素(解釋變量)和CPI指數(shù)在設(shè)置線性回歸預(yù)測模型時(shí)采用月度同比數(shù)據(jù)。經(jīng)觀察此八個(gè)影響因素的月同比數(shù)據(jù)與CPI同比數(shù)據(jù)變化步調(diào)不一致,存在底部或頂部超前現(xiàn)象。CPI的變化滯后于解釋變量的變化。以上八個(gè)預(yù)設(shè)的影響因素(解釋變量)均取滯后四期數(shù)據(jù)加入線性回歸預(yù)測模型。因當(dāng)期影響因素在刺激CPI變化的傳導(dǎo)過程中時(shí)間過短,假設(shè)不會(huì)對(duì)本期CPI指數(shù)造成影響,在模型中不予考慮。這樣,預(yù)測模型便可通過歷史數(shù)據(jù)預(yù)測下期CPI數(shù)據(jù)。模型假設(shè)如下:
2.模型選擇
搜集CPI及八個(gè)解釋變量2009年1月至2012年2月的數(shù)據(jù),并對(duì)八個(gè)解釋變量做t—1至t—4滯后。所以預(yù)設(shè)的多元線性回歸模型共有33個(gè)解釋變量數(shù)據(jù)列。利用SPSS 20.0 中文版“分析”——“回歸”——“線性”命令,采用“向后剔除法對(duì)CPI和八個(gè)解釋變量的32列數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線性回歸分析。向后剔除法即根據(jù)在Option對(duì)話框中所設(shè)定的判據(jù),先建立全模型,然后根據(jù)設(shè)置的判據(jù),每次剔除一個(gè)使方差分析中的F值最小的自變量,直到回歸方程中不再含有不符合判據(jù)的自變量為止。
截取2009年6月至2012年3月共34組數(shù)據(jù)模型進(jìn)行分析預(yù)測。軟件共模擬組建了12個(gè)模型,其中第12個(gè)模型刪除14個(gè)數(shù)據(jù)列(解釋變量)得到最優(yōu)回歸模型。模型12確定系數(shù)的平方根為0.999,確定系數(shù)為0.998811,調(diào)整后的確定系數(shù)為0.997283,標(biāo)準(zhǔn)誤為0.125371。模型12的回歸平方和為184.879,殘差平方和為0.220,總平方和為185.099,F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的值為653.465,Sig.<0.05,可以認(rèn)為所建立的回歸方程有效。相關(guān)預(yù)測結(jié)果見表1。
表1顯示CPI實(shí)際值與預(yù)測值非常接近。在表1中,模型對(duì)2012年3月CPI的預(yù)測值是3.2477%,實(shí)際值是3.6%。
表2顯示解釋變量的回歸系數(shù)B的顯著性水平Sig.值均小于0.05,可以認(rèn)為保留下來的解釋變量數(shù)列對(duì)因變量CPI均有顯著影響。所以,模型12所確定的多元線性回歸模型為
二 結(jié)論
經(jīng)過多元線性回歸分析發(fā)現(xiàn)八個(gè)解釋變量全部進(jìn)入了回歸方程,不同滯后期的解釋變量顯著影響CPI。多元回歸線性回歸方程的經(jīng)濟(jì)含義如下。
第一,CPI受前期CPI的影響。滯后四期CPI變動(dòng)1個(gè)單位導(dǎo)致當(dāng)期CPI同向變動(dòng)0.5459個(gè)單位。
第二,CPI受前期人民幣外匯占款影響。滯后一期人民幣外匯占款變動(dòng)1個(gè)單位,導(dǎo)致CPI同向變動(dòng)0.2573個(gè)單位;滯后三期人民幣外匯占款變動(dòng)1個(gè)單位導(dǎo)致CPI反向變動(dòng)—0.2310個(gè)單位;滯后四期人民幣外匯占款變動(dòng)1個(gè)單位導(dǎo)致CPI反向變動(dòng)—0.2629個(gè)單位。綜合起來,前期人民幣外匯占款變動(dòng)1個(gè)單位,導(dǎo)致當(dāng)期CPI綜合變動(dòng)—0.2365個(gè)單位。
第三,前期人民幣自身投放額同比變化綜合來看同CPI變動(dòng)方向相反,其變動(dòng)1個(gè)單位導(dǎo)致CPI變動(dòng)—0.008個(gè)單位。
第四,前期PPI變動(dòng)1個(gè)單位綜合影響CPI變化0.3583個(gè)單位。
第五,前期農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)價(jià)格每變動(dòng)1個(gè)單位綜合影響CPI變動(dòng)—0.0218個(gè)單位。
第六,前期礦產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)同比每變化1個(gè)單位綜合影響CPI變動(dòng)0.0717 個(gè)單位。
第七,前期煤電油價(jià)格指數(shù)同比每變化1個(gè)單位綜合影響CPI變動(dòng)0.039個(gè)單位。
第八,前期房價(jià)指數(shù)同比每變化1個(gè)單位綜合影響CPI變動(dòng)—0.061個(gè)單位。
三 CPI動(dòng)態(tài)預(yù)測
第一,因?yàn)樵露阮A(yù)測屬短期分析,建議歷史數(shù)據(jù)控制在33~40個(gè)月內(nèi),數(shù)據(jù)要進(jìn)行多次測算比較。選擇模型的依據(jù)是CPI近幾期實(shí)際值與預(yù)測值誤差要極小且符合有關(guān)統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)。本文中比較采用了34組數(shù)據(jù)效果較好。
第二,CPI的各種影響因素在不同時(shí)期對(duì)其影響有不同的側(cè)重點(diǎn),選擇不同的時(shí)間段的數(shù)據(jù)就有不同的回歸預(yù)測模型。各影響因素在模型中起到提升或降低CPI的作用。例如采用2007年6月至2010年2月的數(shù)據(jù)回歸方程的標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)綜合影響如表3:
可以看到在當(dāng)時(shí)拉高CPI的主要因素依次是人民幣自身投放額、外匯占款、煤電油、房地產(chǎn)、前期CPI。一年后,采用2008年6月至2011年2月的數(shù)據(jù)回歸方程的標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)綜合影響如下:
可以看到拉高CPI的主要因素依次是房地產(chǎn)、農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)價(jià)格、PPI。
第三,利用滯后期解釋變量預(yù)測當(dāng)期CPI有較大的便利性,可以預(yù)知CPI的估計(jì)值,方便各種決策。
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