單鵬 黃秋彬

〔摘要〕本文構(gòu)建了中國通貨膨脹的景氣指標(biāo)體系以及相應(yīng)的合成指數(shù)、景氣信號燈與綜合警情指數(shù)。本文還采用計量方法對CPI同比增速和環(huán)比增速進(jìn)行了預(yù)測。研究結(jié)果顯示，本文構(gòu)建的先行合成指數(shù)能夠穩(wěn)定有效地提前6—7個月對通貨膨脹的走勢做出預(yù)警；景氣信號燈和綜合警情指數(shù)分別能夠從總體上和多個維度準(zhǔn)確地反映當(dāng)前經(jīng)濟(jì)的冷熱狀況。本文認(rèn)為，目前中國經(jīng)濟(jì)處于下行區(qū)間，短期內(nèi)CPI同比增速會出現(xiàn)回落，政策當(dāng)局可適當(dāng)放松財政政策和貨幣政策，以刺激經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展。

〔關(guān)鍵詞〕通貨膨脹；合成指數(shù)；景氣信號燈；綜合警情指標(biāo)

中圖分類號：F8205文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：10084096（2015）02004707

一、引言

中國在經(jīng)歷了20世紀(jì)90年代中期急劇的通貨膨脹之后，物價波動總體上已明顯趨于平穩(wěn)，近年來經(jīng)濟(jì)一直保持“高增長、低通脹”的良好局面。然而，在國際經(jīng)濟(jì)形勢復(fù)雜多變和中國經(jīng)濟(jì)持續(xù)改革發(fā)展的雙重背景下，諸多不確定因素對中國物價造成了不同程度的沖擊，中國通貨緊縮和通貨膨脹現(xiàn)象時有發(fā)生。例如，2002年CPI當(dāng)月同比增速全年為負(fù)值，2007年8月至2008年7月CPI當(dāng)月同比增速連續(xù)12個月超過6%，2009年2月至2009年8月CPI當(dāng)月同比增速連續(xù)7個月低于-1%，2011年3月至2011年10月連續(xù)8個月CPI當(dāng)月同比增速增速突破5%。其中，2002年中國物價總水平持續(xù)小幅走低，主要是受到國內(nèi)供給過剩、居民消費能力和消費傾向下降、勞動生產(chǎn)率提高和生產(chǎn)成本下降等因素影響＼[1＼]-[3]；2007—2008年物價總水平上漲，主要是受到國內(nèi)流動性過剩、資產(chǎn)價格膨脹、固定投資增速過快及國際原材料和大宗商品價格上漲等因素的影響＼[4-5＼]；2009年物價總水平持續(xù)走低，則是受到國際大宗商品價格暴跌和國內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長放緩、需求下降等因素的影響；2010—2011年物價總水平持續(xù)上漲，則是因為國內(nèi)“四萬億刺激計劃”引起的流動性過剩所導(dǎo)致的?？梢?，中國物價波動的原因錯綜復(fù)雜，內(nèi)外部沖擊時常難以預(yù)料。

圖1中國CPI當(dāng)月同比增速

由于無法提前準(zhǔn)確判斷物價波動趨勢，加上認(rèn)識時滯和行動時滯的局限，實踐中貨幣政策的制定和實施容易出現(xiàn)動態(tài)不一致性，難以取得理想的效果。而物價的過度波動和頻繁的貨幣政策變動，已經(jīng)對人民生活和生產(chǎn)活動造成較大影響，也對經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展和金融穩(wěn)定形成嚴(yán)重的挑戰(zhàn)。因此，建立一套能夠提前幾個月對物價波動趨勢和波動范圍進(jìn)行有效預(yù)測的監(jiān)測預(yù)警體系有著重大意義。

下文的結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分為文獻(xiàn)綜述，介紹了目前對通貨膨脹進(jìn)行預(yù)測或預(yù)警的主要研究進(jìn)展；第三部分構(gòu)建了中國通貨膨脹的監(jiān)測預(yù)警體系；第四部分構(gòu)建模型對中國通貨膨脹進(jìn)行預(yù)測；第五部分為結(jié)論與政策建議。

二、文獻(xiàn)綜述

物價波動作為一種常見的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，對人民生活和經(jīng)濟(jì)增長乃至全社會都有深刻的影響，因而物價波動一直受到各界的關(guān)注。作為物價波動的兩種現(xiàn)象通貨膨脹和通貨緊縮一直是學(xué)術(shù)界和政策制定者的研究焦點，而通貨膨脹又因其多樣性、復(fù)雜性和對經(jīng)濟(jì)社會的危害性，近二十年受到最廣泛的關(guān)注。目前對通貨膨脹的研究結(jié)論各異，本文只介紹對通貨膨脹進(jìn)行監(jiān)測預(yù)警的相關(guān)研究。

Stock和Watson＼[6＼]提出了兩種基于菲利普斯曲線的模型，一種基于失業(yè)率預(yù)測通貨膨脹率的變化，另一種引入更廣泛的宏觀經(jīng)濟(jì)變量來預(yù)測通貨膨脹。Stock和Watson＼[7＼]研究發(fā)現(xiàn)，菲利普斯曲線的預(yù)測在某些階段表現(xiàn)較好，但在其他一些階段，簡單的一元預(yù)測方法表現(xiàn)更佳。鄭挺國等＼[8＼]研究了菲利普斯曲線在中國通貨膨脹預(yù)測中的適用性，利用傳統(tǒng)的菲利普斯曲線進(jìn)行了實時預(yù)測并得出結(jié)論：菲利普斯曲線在中國通貨膨脹預(yù)測中并不適用，產(chǎn)出缺口無法在預(yù)測通貨膨脹時提供有效信息。

美國聯(lián)邦儲備銀行的經(jīng)濟(jì)學(xué)家Hallman等＼[9-10＼]以貨幣數(shù)量學(xué)說為基礎(chǔ)，提出了P*通貨膨脹預(yù)測模型。侯德潛和徐千婷＼[11＼]以P*通貨膨脹預(yù)測模型為基礎(chǔ)，加入了其他一些先行指標(biāo)（如新凱恩斯主義和新古典主義學(xué)派所強(qiáng)調(diào)的通脹預(yù)期、勞動成本等因素），建立了臺灣通貨膨脹預(yù)測模型。由于臺灣進(jìn)出口占GDP的比重在90%以上，他們又考慮了輸入性通貨膨脹的影響，加入了進(jìn)口物價因素。從他們的實證結(jié)果來看，該模型要比單純的季節(jié)性ARIMA模型要精確。

采用時間序列的方法來預(yù)測通貨膨脹率也是較為常用的方法，VAR、ARMA和ARIMA等各種模型在預(yù)測通貨膨脹時都有其適用性。很多學(xué)者也在積極地探索新的預(yù)測模型和方法。一方面納入更多的解釋變量，另一方面在模型設(shè)定方面加以創(chuàng)新，如分?jǐn)?shù)維單整ARMA模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、貝葉斯模型平均、嶺回歸模型等。

夏榮堯＼[12＼]運用ARIMA模型對中國通貨膨脹進(jìn)行預(yù)測，結(jié)論是該模型的預(yù)測結(jié)果精度較高，對CPI的預(yù)測是有效的，并且指出央行能依據(jù)通貨膨脹預(yù)測的結(jié)果制定相應(yīng)的貨幣政策，提高貨幣政策的有效性。張嘉為等＼[13＼]建立了因子預(yù)測模型、ARIMA模型、向量自回歸模型以及馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型，對通貨膨脹分別進(jìn)行預(yù)測，然后采用Boostrap方法進(jìn)行了集成，實證結(jié)果表明新的集成方法使預(yù)測結(jié)果更為穩(wěn)定。陳彥斌＼[14＼]運用自回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對中國2008年第四季度至2009年第四季度的CPI進(jìn)行預(yù)測，選取10個指標(biāo)，并且加入了物價預(yù)期指數(shù)進(jìn)行預(yù)測，得出預(yù)測期間內(nèi)中國CPI將持續(xù)下降的結(jié)論。陳紅霞等＼[15＼]運用小波多分辨分析方法，通過實證分析中國同業(yè)拆借市場利率期限結(jié)構(gòu)對通貨膨脹的預(yù)測性能，結(jié)果顯示小波多分辨分析方法能夠準(zhǔn)確地揭示中國市場利差和通貨膨脹的發(fā)展趨勢，并且在21種利差中，90—60天利差對未來通脹預(yù)測的能力最佳。開翔＼[16＼]基于嶺回歸方法對中國通貨膨脹進(jìn)行短期預(yù)測，解決了變量之間存在多重共線性的問題。

隨著經(jīng)濟(jì)景氣預(yù)警方法的成熟，近年來也有學(xué)者借鑒經(jīng)濟(jì)景氣預(yù)警的方法，構(gòu)建通貨膨脹景氣指數(shù)，以此對通貨膨脹短期內(nèi)的走向進(jìn)行判斷。高鐵梅等＼[17＼]采用合成指數(shù)方法構(gòu)建了中國物價景氣指數(shù)，并對其周期波動特征和成因進(jìn)行了實證分析。中國人民銀行武漢分行課題組＼[18＼]采用動態(tài)因子模型的思路建立了中國通貨膨脹的先行指標(biāo)體系，動態(tài)因子模型是從大量的數(shù)據(jù)序列中提取重要的因子，再根據(jù)這些因子進(jìn)行預(yù)測，模型中內(nèi)生變量組成的向量受到外生變量和一些不可觀測的因子的共同影響。王金明和高鐵梅＼[19＼]基于景氣指數(shù)的方法， 分別計算了先行物價指數(shù)和一致物價指數(shù)，在通貨膨脹預(yù)測模型中，加入先行物價指數(shù)作為解釋變量，發(fā)現(xiàn)其顯著地提高了模型的預(yù)測精度。

綜上所述，諸多學(xué)者從不同角度、采用不同方法和模型對通貨膨脹進(jìn)行了預(yù)測，已經(jīng)獲得了一定的成果。然而，中國是一個具有中國特色的快速發(fā)展中國家，宏觀經(jīng)濟(jì)形勢和政策環(huán)境不斷變化，基于理論模型的預(yù)測難以適應(yīng)中國的實際情況，基于單指標(biāo)模型的預(yù)測在轉(zhuǎn)折點容易出現(xiàn)較大偏差。隨著經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化，各個領(lǐng)域的物價波動呈現(xiàn)出明顯的差異，貨幣政策工具的傳導(dǎo)機(jī)制及功效也在發(fā)生著變化，這使得中國物價波動走勢存在著許多不確定因素，需要從各個方面進(jìn)行綜合分析和監(jiān)測預(yù)警，景氣分析方法與計量經(jīng)濟(jì)模型相結(jié)合是對中國通貨膨脹進(jìn)行監(jiān)測預(yù)警最好的選擇。

二、中國通貨膨脹監(jiān)測預(yù)警體系的構(gòu)建

（一）基準(zhǔn)指標(biāo)的確定

構(gòu)建通貨膨脹監(jiān)測預(yù)警體系，首要工作是選擇一個能夠全面、合理反映通貨膨脹水平的基準(zhǔn)指標(biāo)。關(guān)于通貨膨脹的測度，可以從兩個方面來說明：一是根據(jù)貨幣數(shù)量論，從通貨膨脹貨幣角度的定義來考慮通貨膨脹的測度；二是從總體物價水平角度出發(fā)，使用物價指數(shù)來測度通貨膨脹。在實際操作中，往往選取物價水平對通貨膨脹進(jìn)行測度。中國現(xiàn)行的物價指數(shù)主要有居民消費價格指數(shù)（CPI）、生產(chǎn)者物價指數(shù)（PPI）、GDP平減指數(shù)（GDP Deflator）、核心消費價格指數(shù)（CCPI）和商品零售價格指數(shù)等。

居民消費價格指數(shù)（CPI）是反映一定時期內(nèi)城鄉(xiāng)居民所購買的生活消費品和服務(wù)項目價格變動趨勢和程度的相對數(shù)，是對城市居民消費價格指數(shù)和農(nóng)村居民消費價格指數(shù)進(jìn)行綜合匯總計算的結(jié)果。通過該指數(shù)可以觀察和分析消費品的零售價格和服務(wù)項目價格變動對城鄉(xiāng)居民實際生活費支出的影響程度。

核心消費價格指數(shù)（CCPI）是剔除該社會中短期波動較大、易受政策調(diào)控的部分商品價格后，編制出的居民消費價格指數(shù)，消費價格指數(shù)。核心CPI剔除了一些短期價格波動明顯的因素如食品、石油等，熨平物價波動的幅度。它可以反映物價的中長期走勢相對真實地反映總需求與總供給的對比關(guān)系，更適合制定中長期經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略和宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控目標(biāo)。

商品零售價格指數(shù)是反映一定時期內(nèi)城鄉(xiāng)商品零售價格變動趨勢和程度的相對數(shù)。商品零售價格的變動與國家的財政收入、市場供需的平衡、消費與積累的比例關(guān)系有關(guān)。因此，該指數(shù)可以從一個側(cè)面對上述經(jīng)濟(jì)活動進(jìn)行觀察和分析。1993年以前，全國商品零售價格指數(shù)含農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格。

工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)是反映一定時期內(nèi)全部工業(yè)產(chǎn)品出廠價格總水平的變動趨勢和程度的相對數(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的產(chǎn)品。該指數(shù)可以觀察出廠價格變動對工業(yè)總產(chǎn)值及增加值的影響。

固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)是反映一定時期內(nèi)固定資產(chǎn)投資品及取費項目的價格變動趨勢和程度的相對數(shù)。固定資產(chǎn)投資額是由建筑安裝工程投資完成額、設(shè)備工器具購置投資完成額和其他費用投資完成額三部分組成的。編制固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)應(yīng)首先分別編制上述三部分投資的價格指數(shù)，然后采用加權(quán)算術(shù)平均法求出固定資產(chǎn)投資價格總指數(shù)。

GDP平減指數(shù)（GDP Deflator）是國民經(jīng)濟(jì)核算中的一個重要指標(biāo)，是沒有剔除價格變動前的GDP增長與剔除價格變動后的GDP增長之比。GDP平減指數(shù)計算基礎(chǔ)比CPI更加廣泛，涉及全部商品和服務(wù)，不僅包括消費品，還包括生產(chǎn)資料和資本、進(jìn)出口商品和勞務(wù)等。它包含了國民經(jīng)濟(jì)各部門綜合價格水平的變動情況。GDP平減指數(shù)具有反映物價總水平的綜合性優(yōu)勢，被認(rèn)為是最貼近通貨膨脹定義的指標(biāo)，但是該指數(shù)也有較大的局限性，所以應(yīng)用并不廣泛。首先，該指數(shù)反映了全面的情況，卻掩蓋了特定人群所關(guān)注的物價結(jié)構(gòu)信息。其次，在GDP平減指數(shù)本身的測算過程中，依賴于CPI、PPI、固定資產(chǎn)價格指數(shù)等數(shù)據(jù)的支撐。最后，GDP平減指數(shù)通常是按季度或年度發(fā)布的，無法滿足監(jiān)測價格水平短期變化的需要。

對于CPI、PPI、GDP平減指數(shù)、核心CPI等物價指數(shù)，它們都能從經(jīng)濟(jì)運行的某個側(cè)面反映通貨膨脹的程度。可以將這些指數(shù)結(jié)合起來，充分發(fā)揮各物價指標(biāo)的指示功能，提高物價預(yù)測的可靠程度。但是在具體的通貨膨脹預(yù)測時，CPI被廣泛視為衡量通貨膨脹的標(biāo)尺。CPI數(shù)據(jù)質(zhì)量可靠，能反映市場經(jīng)濟(jì)的現(xiàn)實活動，符合國際通行的慣例，具有可比性和較強(qiáng)的時效性。因此，本文選取CPI作為構(gòu)建中國通貨膨脹監(jiān)測預(yù)警體系的基準(zhǔn)指標(biāo)。

（二）景氣指標(biāo)體系的構(gòu)建

構(gòu)建景氣指標(biāo)體系的首要工作是收集足夠的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。要想構(gòu)建能夠全方位綜合反映通貨膨脹景氣波動的指標(biāo)體系，必須盡量多地選取相關(guān)領(lǐng)域的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。本文搜集了近千經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，涵蓋了工業(yè)、貿(mào)易、投資、財政政策和貨幣政策等方面。

從大量經(jīng)濟(jì)指標(biāo)中選擇景氣指標(biāo)的主要原則是經(jīng)濟(jì)上的重要性、統(tǒng)計上的充分性、統(tǒng)計的適時性和景氣波動的對應(yīng)性。本文根據(jù)這四個原則以及研究目的，利用時差相關(guān)分析方法和K-L信息量法從近千條經(jīng)濟(jì)指標(biāo)中進(jìn)行第一次篩選，并利用峰谷圖形分析法對第一次篩選結(jié)果進(jìn)行二次篩選，最終選出16個指標(biāo)，分別構(gòu)成通貨膨脹監(jiān)測預(yù)警體系的先行指標(biāo)組和一致指標(biāo)組，具體如表1所示。

（三）合成指數(shù)的構(gòu)建與分析

按照合成指數(shù)的計算方法，本文根據(jù)表1的景氣指標(biāo)體系構(gòu)建中國通貨膨脹景氣合成指數(shù)如圖1所示。從圖1中可以看出，一致合成指數(shù)和基準(zhǔn)指標(biāo)（CPI當(dāng)月同比增速趨勢循環(huán)項）的波動具有很好的一致性，波峰波谷幾乎完全同步出現(xiàn)，因此可以用一致合成指數(shù)代替基準(zhǔn)指標(biāo)進(jìn)行分析。

我們將先行合成指數(shù)和一致合成指數(shù)進(jìn)行峰谷對應(yīng)分析，計算先行合成指數(shù)波峰、波谷分別對一致合成指數(shù)波峰、波谷的先行階數(shù)。先行合成指數(shù)波峰、波谷與一致合成指數(shù)波峰、波谷的對應(yīng)關(guān)系如表2所示。根據(jù)計算結(jié)果，先行合成指數(shù)的波峰平均領(lǐng)先于一致合成指數(shù)的波峰7個月出現(xiàn)，標(biāo)準(zhǔn)差為0；先行合成指數(shù)的波谷平均領(lǐng)先于一致合成指數(shù)的波谷6個月出現(xiàn)，標(biāo)準(zhǔn)差為082。這說明先行合成指數(shù)與一致合成指數(shù)的先行滯后關(guān)系很穩(wěn)定，可以利用先行合成指數(shù)來判斷一致合成指數(shù)或物價未來六七個月的走勢。

根據(jù)圖2先行合成指數(shù)的走勢，我們預(yù)計2014年下半年中國CPI當(dāng)月同比增速將繼續(xù)呈現(xiàn)回落走勢。

注：先行階數(shù)指先行合成指數(shù)的波峰、波谷分別對一致合成指數(shù)相對應(yīng)的波峰、波谷領(lǐng)先出現(xiàn)的月數(shù)，負(fù)號表示先行。

三、中國通貨膨脹景氣預(yù)警信號燈設(shè)計

景氣信號燈預(yù)警方法是通過選擇一組反映物價水平的敏感性指標(biāo)，運用有關(guān)的數(shù)據(jù)處理方法，將多個指標(biāo)合并為一個綜合性的指標(biāo)，并通過類似于一組交通管制信號紅、黃、綠燈的標(biāo)志，預(yù)警信號燈系統(tǒng)用藍(lán)色、淺藍(lán)色、綠色、黃色、紅色等五種顏色代表整個經(jīng)濟(jì)狀況中過冷、趨冷、正常、趨熱、過熱等五種情形，對這組指標(biāo)和綜合指標(biāo)的當(dāng)時物價水平發(fā)出不同的信號。通過觀察分析信號的變動情況，來判斷未來物價水平的走勢，并明確提示貨幣當(dāng)局應(yīng)當(dāng)針對當(dāng)前物價水平及未來走勢采取何種應(yīng)對措施。

在功能上景氣信號燈與合成指數(shù)基本相同，都是反映歷史與當(dāng)前的物價景氣狀況。但關(guān)注點有所不同，合成指數(shù)關(guān)注的是周期波動的轉(zhuǎn)折點，景氣信號燈關(guān)注的是經(jīng)濟(jì)的冷熱狀況，在歷史上所處的具體位置。因此，在使用合成指數(shù)的基礎(chǔ)上，建立景氣信號燈也是必要的。根據(jù)景氣信號燈的表現(xiàn)情況，還可以驗證合成指數(shù)的表現(xiàn)是否準(zhǔn)確。

基于景氣信號燈的原則，結(jié)合本文指標(biāo)分類工作，本文選取先行性和一致性效果好的指標(biāo)，并結(jié)合指標(biāo)的經(jīng)濟(jì)解釋能力，具體選取7個指標(biāo)作為景氣信號燈的構(gòu)成指標(biāo)，如表3所示。

根據(jù)表3所選的指標(biāo)，本文構(gòu)建了相應(yīng)的景氣信號燈，圖2顯示了最近12個月各個指標(biāo)的信號燈變化情況。根據(jù)圖2顯示，2014年1月至8月，CPI當(dāng)月同比增速一直顯示未綠燈狀態(tài)，

表明物價水平處于正常狀態(tài)，未出現(xiàn)明顯的通貨膨脹或通貨緊縮現(xiàn)象，這和實際情況相吻合。2014年1月至8月，中國CPI當(dāng)月同比增速一直在18%—25%的區(qū)間內(nèi)徘徊，這正是一般認(rèn)為可接受的物價漲幅。另外，從進(jìn)口價格指數(shù)、M2、工業(yè)增加值、固定資產(chǎn)投資完成額和公共財政支出等指標(biāo)的同比增速看，2014年以來都顯示淺藍(lán)色或藍(lán)色信號燈，表明這些指標(biāo)相對于歷史水平來看，都處于歷史上的低位，反映了經(jīng)濟(jì)不景氣的現(xiàn)狀，這很可能會影響到物價未來的走勢，使得物價總水平呈現(xiàn)下行趨勢。

圖2中國通貨膨脹景氣信號燈

對表3的7個指標(biāo)進(jìn)行加總合成的綜合警情指數(shù)，可以總體上反映中國物價景氣狀況，合成結(jié)果如圖3所示?？梢钥闯?，綜合警情指數(shù)可以客觀、準(zhǔn)確地反映物價的變動狀況，2007—2008年和2010年這段時間，綜合警情指數(shù)位于黃色區(qū)域，表明物價景氣狀況偏熱，這與當(dāng)時的實際情況相吻合。而2012年以來，綜合警情指數(shù)主要位于淺藍(lán)色區(qū)域，反映了物價景氣狀況偏冷。目前綜合警情指數(shù)已經(jīng)進(jìn)入了藍(lán)色區(qū)域，反映了物價景氣狀況過冷。

圖3中國通貨膨脹綜合警情指數(shù)

四、中國通貨膨脹率的短期預(yù)測

上文構(gòu)建的中國通貨膨脹景氣監(jiān)測預(yù)警體系能夠?qū)v史和當(dāng)前的景氣狀況進(jìn)行監(jiān)測，并對物價未來的走勢進(jìn)行趨勢性判斷，但是景氣監(jiān)測預(yù)警方法并不能給出具體的預(yù)測數(shù)值。因此，采用計量模型對短期內(nèi)通貨膨脹率的大小進(jìn)行預(yù)測也是十分必要的。

在以往對通貨膨脹率進(jìn)行預(yù)測時，一般都只對CPI當(dāng)月同比增速進(jìn)行預(yù)測，而鮮有采用CPI環(huán)比增速進(jìn)行預(yù)測。事實上，同比數(shù)據(jù)容易受到上年同期的影響，無法客觀真實地反映消費者對當(dāng)前物價波動的感知情況。例如，某月物價比上月上漲1%，消費者對此會有強(qiáng)烈的感受，然而可能由于去年同月物價也比較高（如春節(jié)期間），造成該月物價與去年同月相比漲幅并不大。因此，本文分別對CPI當(dāng)月同比增速和CPI環(huán)比增速進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果如圖4和圖5所示，表4展示了CPI同比增速和環(huán)比增速從2014年9月至2015年12月的預(yù)測值。

根據(jù)預(yù)測結(jié)果，2014年9月至2015年12月中國CPI當(dāng)月同比增速將繼續(xù)呈現(xiàn)下行趨勢，這與上文采用先行合成指數(shù)分析結(jié)果一致。未來一段時間中國CPI同比增速可能將進(jìn)入“1”時代，這需要政策制定者嚴(yán)密監(jiān)控物價走勢，防范中國物價增速持續(xù)下行帶來的不良影響。另外，就CPI環(huán)比增速預(yù)測結(jié)果來看，2015年3月至6月可能出現(xiàn)環(huán)比下降、其他月份仍舊保持環(huán)比上漲狀態(tài)，而漲幅比較大的是2015年1月和2月，這可能與中國春節(jié)期間物價水平的變化有關(guān)。

五、結(jié)論

本文的研究結(jié)果顯示，中國各類主要物價指數(shù)如RPI、PPI等和CPI有較好的一致性，而工業(yè)增加值、M2和固定資產(chǎn)投資等主要宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對CPI同比增速有較好的先行性。根據(jù)本文篩選的景氣指標(biāo)體系，本文構(gòu)建的先行合成指數(shù)對一致合成指數(shù)有較穩(wěn)定的先行關(guān)系，先行合成指數(shù)能夠提前6—7個月對一致合成指數(shù)（或基準(zhǔn)指標(biāo)，即CPI當(dāng)月同比增速趨勢循環(huán)項）的走勢進(jìn)行預(yù)警。本文構(gòu)建的景氣信號燈也能夠準(zhǔn)確地從各個方面反映當(dāng)前物價景氣的冷熱狀況，綜合警情指數(shù)也能客觀地從總體上反映當(dāng)前物價景氣的冷熱狀況。綜合警情指數(shù)顯示，目前物價景氣狀況偏冷，預(yù)計短期內(nèi)物價漲幅會繼續(xù)回落。另外，采用計量方法對CPI同比增速的預(yù)測結(jié)果也顯示，未來一段時間內(nèi)，CPI同比增速可能進(jìn)入下行通道，如未發(fā)生重大事件的沖擊，2014年9月至2015年12月CPI同比增速很可能在05%—1%區(qū)間內(nèi)徘徊。

根據(jù)本文的研究，2014年下半年至2015年中國經(jīng)濟(jì)很可能繼續(xù)呈現(xiàn)下行走勢，CPI同比增速很可能會出現(xiàn)回落。如果政府未及時出臺任何刺激政策，中國經(jīng)濟(jì)可能會出現(xiàn)通貨緊縮的局面。根據(jù)圖3中重要宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的景氣信號燈顯示，目前工業(yè)增加值增速、M2增速、固定資產(chǎn)投資完成額累計增速、公共財政支出增速和PPI增速均處于歷史的相對低點，CPI同比增速也位于正常區(qū)域，為避免未來短期內(nèi)經(jīng)濟(jì)下行過快甚至出現(xiàn)通貨緊縮的局面，政府可適度地放松貨幣政策和財政政策，以刺激經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展。參考文獻(xiàn)：

[1]王一軍價格總水平止降有望低位運行仍將維持——從2002年居民消費價格指數(shù)看價格形勢及其走勢＼[J＼]價格理論與實踐，2003，（1）：17-19

[2]王微2002年物價形勢與2003年走勢分析＼[J＼]特區(qū)理論與實踐，2003，（1）：27-29

[3]國家計委價格司2002年價格形勢分析和2003年價格形勢預(yù)測＼[J＼]中國物價，2003，（3）：10-16

[4]張芳芳2007年以來我國通貨膨脹成因與對策＼[J＼]金融與經(jīng)濟(jì)，2008，（6）：28-31

[5]唐震斌2008物價上漲十大動力源＼[J＼]財經(jīng)界，2008，（2）：14-15

[6]Stock， JH， Watson，MWForecasting Inflation ＼[J＼]Journal of Monetary Economics， 1999， 44（2）： 293-335

[7]Stock，JH， Watson， MWPhillips Curve Inflation Forecasts＼[R＼]NBER Working Paper， No14322， 2008

[8]鄭挺國，王霞，蘇娜通貨膨脹實時預(yù)測及菲利普斯曲線的適用性＼[J＼]經(jīng)濟(jì)研究，2012，（3）：88-101

[9]Hallman， JJ， Porter， RD， Small， DHM2 Per Unit of Potential GNP as an Anchor for the Price Level＼[R＼]Board of Governors of the Federal Reserve System，1989

[10]Hallman， JJ， Porter， RD， Small，DHIs the Price Level Tied to the M2 Monetary Aggregate in the Long Run？＼[J＼]The American Economic Review， 1991， 81（3）： 841-858

[11]侯德潛，徐千婷我國通貨膨脹預(yù)測模型之建立＼[J＼]中央銀行季刊（臺灣）， 2002， （3）： 9-40

[12]夏榮堯基于ARIMA模型的我國通貨膨脹預(yù)測研究＼[D＼]長沙：湖南大學(xué)碩士學(xué)位論文，2009

[13]張嘉為，索麗娜，齊曉楠，等基于TEI_I方法論的通貨膨脹問題分析與預(yù)測＼[J＼]系統(tǒng)工程理論與實踐，2010，（30）： 2157-2164

[14]陳彥斌中國通貨膨脹的預(yù)期、形成機(jī)制和治理政策＼[M＼]北京：科學(xué)出版社，2010175-177

[15]陳紅霞，袁顯平，余力市場利率期限結(jié)構(gòu)對通貨膨脹動態(tài)預(yù)測性研究＼[J＼]中央財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2011，（4）：26-32

[16]開翔基于嶺回歸方法對我國未來一段時間通貨膨脹的預(yù)測＼[J＼]金融領(lǐng)域，2010，（9）：71

[17]高鐵梅，李穎，陳飛，等我國物價波動特征和成因的實證分析＼[J＼]經(jīng)濟(jì)學(xué)動態(tài)，2008，（1）：14-20

[18]中國人民銀行武漢分行課題組通貨膨脹監(jiān)控先行指標(biāo)體系動態(tài)分析＼[J＼]金融研究，2005，（6）： 47-55

[19]王金明，高鐵梅基于先行指數(shù)對我國通貨膨脹率的預(yù)測＼[J＼]統(tǒng)計與決策， 2011，（5）： 111-113