【摘 要】
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社会上所有产品和服务的最终价格都是通过居民消费价格[1]统计调查得出的。一方面,它与人民群众的生活密切相关;另一方面,它在国民经济价格体系中发挥着重要作用。它是进行经
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社会上所有产品和服务的最终价格都是通过居民消费价格[1]统计调查得出的。一方面,它与人民群众的生活密切相关;另一方面,它在国民经济价格体系中发挥着重要作用。它是进行经济分析和决策的重要指标,同时也是物价总水平和国民经济核算的重要基础。本文主要选取了反映物价水平变动情况的居民消费价格指数(Consumer Price Index)进行分析。第一部分主要是对居民消费价格指数时间序列进行预测,首先对1951-2012年的中国CPI数据分别运用最小二乘估计法和基于MCMC算法的贝叶斯参数估计法建立AR(2)模型后,再用所得的两种模型对2013-2015年的CPI时间序列进行预测,将基于贝叶斯参数估计的模型得到的预测结果与最小二乘估计的模型得到的预测结果进行对比。第二部分是运用2016年全国31个省份的居民消费价格指数数据进行因子分析,找出影响价格变动水平的主要因素。第三部分是对该数据进行SOM神经网络聚类分析,将31个省份按照某种相似的特征划分为一类。结论表明:(1)基于贝叶斯参数估计的模型的预测结果更为准确;(2)主要有4个影响消费物价波动水平的因素;(3)通过人工神经网络分析,可以看出31省的消费物价波动水平可以划分为五类。
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