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我国CPI波动的长期驱动力与短期驱动力--基于CPI分类指数的分析
被引量：
18
1
作者
谭本艳
柳剑平
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2009年第1期50-55,共6页
本文根据2001年1月至2008年4月我国CPI篮子的8类居民消费价格分类指数的月度数据,分析了我国CPI波动的特征,并运用Gonzalo和Granger(1995)以及Darrat和Zhong(2002)提出的检验协整系统中的长期驱动力和短期驱动力的方法,从CPI分类指数的...
本文根据2001年1月至2008年4月我国CPI篮子的8类居民消费价格分类指数的月度数据,分析了我国CPI波动的特征,并运用Gonzalo和Granger(1995)以及Darrat和Zhong(2002)提出的检验协整系统中的长期驱动力和短期驱动力的方法,从CPI分类指数的角度实证分析了我国CPI波动的长期和短期的决定因素。研究结果显示我国CPI波动的具有明显的结构性,食品、烟酒及用品、交通和通信、娱乐教育文化用品及服务等5类分类指数价格的变动是我国CPI波动的长期驱动力,而食品、衣着、医疗保健及个人用品等5类分类指数价格的变动是短期驱动力。
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关键词
消费价格分类指数
核心CPI
Gonzalo—Granger分解
长短期驱动力
货币政策
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职称材料
基于BP神经网络的我国CPI预测与对策
被引量：
14
2
作者
王宇
李旭东
李自力
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第10期256-257,264,共3页
2007年以来,我国的CPI涨幅屡创新高。现利用国家统计局网站公布的数据,经过整理后应用带有动量项的BP神经网络分别预测出2008年和2009年我国CPI将分别为104.91和104.88左右,2008年一季度和二季度CPI分别为106.36和106.53,食品分类消费...
2007年以来,我国的CPI涨幅屡创新高。现利用国家统计局网站公布的数据,经过整理后应用带有动量项的BP神经网络分别预测出2008年和2009年我国CPI将分别为104.91和104.88左右,2008年一季度和二季度CPI分别为106.36和106.53,食品分类消费价格指数分别为116.52和116.32左右,并提出了一些相应的政策建议。
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关键词
消费
价格
指数
食品
分类
消费
价格
指数
BP神经网络
预测
对策
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职称材料
题名
我国CPI波动的长期驱动力与短期驱动力--基于CPI分类指数的分析
被引量：
18
1
作者
谭本艳
柳剑平
机构
华中科技大学经济学院
湖北大学商学院
出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2009年第1期50-55,共6页
基金
湖北省教育厅青年项目“我国核心通货膨胀问题研究”(100-094406)资助
文摘
本文根据2001年1月至2008年4月我国CPI篮子的8类居民消费价格分类指数的月度数据,分析了我国CPI波动的特征,并运用Gonzalo和Granger(1995)以及Darrat和Zhong(2002)提出的检验协整系统中的长期驱动力和短期驱动力的方法,从CPI分类指数的角度实证分析了我国CPI波动的长期和短期的决定因素。研究结果显示我国CPI波动的具有明显的结构性,食品、烟酒及用品、交通和通信、娱乐教育文化用品及服务等5类分类指数价格的变动是我国CPI波动的长期驱动力,而食品、衣着、医疗保健及个人用品等5类分类指数价格的变动是短期驱动力。
关键词
消费价格分类指数
核心CPI
Gonzalo—Granger分解
长短期驱动力
货币政策
Keywords
CPI by category
Core CPI
Gonzalo-Granger decomposition
Permanent and transitory driving force
Monetary policy
分类号
C813 [社会学—统计学]
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职称材料
题名
基于BP神经网络的我国CPI预测与对策
被引量：
14
2
作者
王宇
李旭东
李自力
机构
西南财经大学经济信息工程学院
西华大学数学与计算机学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第10期256-257,264,共3页
基金
西南财经大学"211工程"三期青年教师成长项目
校管课题资助
文摘
2007年以来,我国的CPI涨幅屡创新高。现利用国家统计局网站公布的数据,经过整理后应用带有动量项的BP神经网络分别预测出2008年和2009年我国CPI将分别为104.91和104.88左右,2008年一季度和二季度CPI分别为106.36和106.53,食品分类消费价格指数分别为116.52和116.32左右,并提出了一些相应的政策建议。
关键词
消费
价格
指数
食品
分类
消费
价格
指数
BP神经网络
预测
对策
Keywords
CPI, CPI for food classification, BP neural network, Prediction, Countermeasure
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
F726 [经济管理—产业经济]
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作者
出处
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1
我国CPI波动的长期驱动力与短期驱动力--基于CPI分类指数的分析
谭本艳
柳剑平
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2009
18
在线阅读
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职称材料
2
基于BP神经网络的我国CPI预测与对策
王宇
李旭东
李自力
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009
14
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职称材料
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统计分析
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