课程论文改革开放以来商品零售价格指数(rpi)变化因素分析

课程论文改革开放以来商品零售价格指数(rpi)变化因素分析

ID:30083281

大小:135.00 KB

页数:8页

时间:2018-12-26

课程论文改革开放以来商品零售价格指数(rpi)变化因素分析_第1页
课程论文改革开放以来商品零售价格指数(rpi)变化因素分析_第2页
课程论文改革开放以来商品零售价格指数(rpi)变化因素分析_第3页
课程论文改革开放以来商品零售价格指数(rpi)变化因素分析_第4页
课程论文改革开放以来商品零售价格指数(rpi)变化因素分析_第5页
资源描述:

《课程论文改革开放以来商品零售价格指数(rpi)变化因素分析》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库

1、改革开放以来商品零售价格指数(RPI)变化因素分析摘要:近年来,伴随着经济的高速发展,价格指数也在以惊人的速度上涨,已经越来越引起人们的关注,成为当今社会的热点问题。在文章的最后,首先对本文的分析结论进行了总结,然后针对模型的结论,本文从价格本身和宏观调控等方面提出了几项缓解价格指数上涨过快的对策建议,以达到促进经济又好又快发展的目的。关键词:消费、投资、经济增长、实证分析一、文献综述商品零售价格指数是反映不同时期商品价格水平的变化方向、趋势和程度的经济指标,研究价格动态变化的一种工具,它为制定、调整和检查各项经济政策,特别是价格政策提供依据。8随着我国改革开放的深

2、入和人民生活水平的不断提高特别是加入世界贸易组织后带来的影响,近年来我国商品零售市场发生了很大变化,社会各界对商品零售价格统计工作也提出了更高的要求。为适应新形势的需要,国家统计局推出了新的商品零售价格指数编报制度,并从2003年1月起正式实施。一、调查目的商品的零售价格是商品在流通过程中最后一个环节的价格,是工业.商业、餐饮业和其他零售企业向城乡居民,机关团体出售生活消费品和办公用品的价格。商品零售价格调查的任务是系统地调查、搜集和整理市场商品零售价格资料,编制商品零售价格指数,以此反映市场商品零售价格的变动趋势和变动程度。其目的在于掌握商品价格的变动趋势,为国家

3、宏观调控和国民经济核算提供参考依据。二、数据收集与模型的建立(一)数据收集商品零售价格指数影响因素模型时间序列表年份商品零售价格指数(Y)居民消费价格指数(X2)国内生产总值(X3)/亿元职工工资总额(X4)/亿元1992105.40106.4026923.483939.201993113.20114.7035333.924916.201994121.70124.1048197.866656.301995114.80117.1060793.738100.001996106.10108.3071176.599080.001997100.80102.8078973.03

4、9405.30199897.4099.2084402.289296.50199997.0098.6089677.059875.50200098.50100.4099214.5510954.70200199.20100.70109655.1712205.40200298.7099.20120332.6913638.10200399.90101.20135822.7615329.602004102.00103.90159878.3417615.002005100.80101.80184937.3720627.102006101.00101.50216314.432426

5、2.302007103.80104.80265810.3129471.502008105.90105.90314045.4335289.50200998.8099.30340902.8140288.202010103.10103.30401512.8047269.902011104.90105.40473104.0559954.702012102.00102.60519470.1070914.20资料来源:国家统计局网(二)模型设计为了分析比较商品零售价格指数变化与固定资产总值、最终消费、职工工资总额的关系,建立这四者的回归模型。用Y表示商品零售价格指数、X2表示固

6、定资产总值、X3表示最终消费、X48职工工资总额。Yi=β1+β2X2i+β3X3i+β4X4i+μi三、模型估计和检验(一)模型初始估计模型初始估计结果由此可见,该模型R2=0.9951,2=0.9942,可决系数相对较高,针对H0:β1=β2=β3=β4=0,给定显著性平a=0.05,在F分布表中查F0.05(3,17)=3.20,F=1153.0980>F0.05(3,17)=3.20明显显著,但是,当a=0.05时,t0.025(21-4)=2.11,不仅X3、X4的系数t检验不显著,而且X4系数的符号于预期相反,这表明很可能存在严重的多重共线性。(二)多重

7、共线性检验8根据X的数据得出相关系数指数如下:有相关系数矩阵可以看出,各解释变量相互之间的相关系数较高,证实确实存在严重多重共线性。采用逐步回归的方法,去检验和解决多重共线性问题。分别做Y对X2、X3、X4的一元回归变量X2X3X4参数估计值0.9508-8.73E-06-5.59E-05t统计量40.8508-0.92077.50E-05R20.9887-0.04270.028420.9882-0.0077-0.0227其中加入X2的方程2最大,以X2为基础,顺次加入其他变量逐步回归,当加入X3时,参数t检验不显著;并且t值为负数不合理。加入X4后,2也有所增

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。