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2015年前三季度我國31個省市CPI走勢比較分析

2016-01-12 17:40廖海勇
西部金融 2015年10期
關鍵詞:預測

摘 ? 要:本文首先從五個維度分析了2015年前三季度我國31個省市CPI走勢特征:從走勢上看,全國及31個省市CPI均呈現(xiàn)小幅波動的上行態(tài)勢;分地區(qū)看,東部地區(qū)CPI累計漲幅最高;從相關性來看,31個省市當月同比CPI與全國相關性增強;從振幅來看,各省CPI依舊顯示出較大的差異性;從與PPI走勢相比,CPI與PPI走勢背離明顯。其次本文通過數(shù)據(jù)對比發(fā)現(xiàn),各省市衣著類、居住類、食品類價格地區(qū)差距較大,以及PPI下降對不同省市的影響都是造成各省市CPI走勢差異的原因;最后,基于ARIMA模型的預測結(jié)果,本文認為第四季度全國及各省CPI當月同比將延續(xù)上漲態(tài)勢。

關鍵詞:CPI走勢;區(qū)域比較;預測

中圖分類號:F830.31 ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼:B ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號:1674-0017-2015(10)-0033-06

一、前三季度各省CPI走勢的主要特征

(一)大部分省份CPI企穩(wěn)回升,呈波動上升態(tài)勢

2015年以來,全國CPI當月同比值在波動中上行,5、6月份出現(xiàn)了回落,進入第三季度后恢復上行態(tài)勢。前三季度全國CPI累計上漲1.4%,與去年同期相比回落0.75個百分點,較上半年增加0.12個百分點。其中,7-9月,全國CPI分別上漲1.65%、1.96%、1.6%,均高于1-6月各月的當月同比值,但整體仍在2%以內(nèi)的區(qū)間運行。

分省份看,前三季度31個省份CPI均呈上漲趨勢,共有15個省份CPI累計漲幅超過全國水平,6個省份與全國持平,10個省份低于全國水平,青海累計漲幅最高為2.9%,新疆最低為0.5%(見圖1)。

分季度看,第三季度各省CPI漲幅較大。31省市中除河南、海南、青海、寧夏四個省份之外,其余各省第三季度CPI當月同比均值均為前三季度的最高值,CPI當月同比均值超過2%的省份也由一、二季度的2個增加至10個(見表1)??傮w上看,一、二、三季度,青海、上海、西藏、貴州為累計同比CPI較高的四個省份,內(nèi)蒙古、陜西、河北、山西、新疆為累計同比CPI較低的五個省份。

(二)前三季度西部地區(qū)大部分省份CPI累計漲幅高于全國,但第三季度東部地區(qū)CPI漲幅加快,使其成為前三季度累計漲幅最高的地區(qū)

1-9月,12個西部省份中有8個省份累計同比CPI高于全國水平,但由于第三季度東部地區(qū)各省CPI漲幅加快,所以從累計漲幅上看,東部地區(qū)已經(jīng)超越西部地區(qū)成為CPI上漲最快的地區(qū)。第三季度,10個東部地區(qū)中除了海南省之外,其余各省市當月同比CPI都大于或接近全國水平,其中,上海、北京漲幅最大。因此,7-9月,東部地區(qū)CPI當月同比平均上漲1.84%,高于西部地區(qū)的1.76%和中部地區(qū)的1.57%。整體上看,前三季度東部地區(qū)CPI平均累計上漲1.57%,西部地區(qū)上漲1.52%,中部地區(qū)為1.37%。

(三)大部分省份與全國CPI相關性高于0.8,與上半年相比,各省CPI走勢與全國同步性上升

第三季度,全國各省CPI走勢同步性有所增強。通過計算1-6月和1-9月31個省與全國CPI當月同比值的相關系數(shù)發(fā)現(xiàn),1-9月共19個省份與全國CPI當月同比值相關系數(shù)大于0.8。與上半年相比,不僅高于0.8的省份數(shù)量增加,而且相關系數(shù)低于0.8的省份相關系數(shù)值也有所增加(見表2)。

(四)各省CPI振幅存在較大差異,北京振幅最高,甘肅振幅最低

1-9月,我國31個省市振幅存在明顯差異。從各省CPI全距(總振幅)來看,有16個省的全距大于全國,從各省CPI標準差(平均振幅)來看,有19個省的標準差大于全國。無論是從全距還是標準差看,北京振幅最大,1-9月總振幅為2.2%,平均振幅為0.63%,甘肅振幅最小,1-9月總振幅為0.4%,平均振幅為0.12%(見表3)。

(五)全國及31個省份CPI與PPI背離趨勢明顯

從全國來看,從2012年3月開始,PPI當月同比數(shù)據(jù)已經(jīng)進入負增長通道,尤其是2014年8月之后,PPI下滑的趨勢更加明顯,受PPI下降的影響,CPI也處于較低水平,但是并沒有隨著PPI大幅下跌,且在2015年1月達到2010年以來最低水平后開始溫和上漲(見圖2)。

從31個省市來看,2015年前三季度各省CPI與PPI走勢背離的趨勢也較為明顯。通過計算1-9月PPI當月同比均值發(fā)現(xiàn),各省2015年1-9月的PPI均值都為負,但是1-9月CPI累計同比為正。從圖3中可以看出,不同省份CPI與PPI的背離程度不同,CPI累計漲幅較高的省份,如北京、上海、福建、貴州的CPI與PPI相對背離程度較低,而CPI累計漲幅較低的省份,如黑龍江、河北、陜西、新疆的CPI與PPI相對背離程度較高(圖3)。

二、全國各省CPI波動差異的成因分析

(一)衣著價格上漲對發(fā)達省市及西部偏遠地區(qū)影響較大

前三季度,服裝價格漲幅較大,9月份全國衣著類價格指數(shù)累計上漲2.9%,居于CPI八大類之首。從各省份的情況來看,29個省份衣著類累計同比上漲幅度大于CPI漲幅(貴州和西藏除外),有15個省份衣著類價格指數(shù)漲幅居于當?shù)谻PI八大類漲幅之首(圖4)。北京、上海等發(fā)達省市和青海、西藏等內(nèi)陸偏遠地區(qū)衣著類價格指數(shù)漲幅較大。其中,9月上海的衣著類價格指數(shù)累計同比高達10.17%。

(二)房價不均衡回暖導致東部地區(qū)省市居住類價格進一步上漲,進而推高該地區(qū)的CPI

從全國來看,前三季度居住類價格呈上漲態(tài)勢,9月全國居住類價格累計同比上漲0.72%,較6月累計同比值增加0.03個百分點。但是從31個省來看,居住類價格持續(xù)上漲的態(tài)勢要集中在東部發(fā)達地區(qū)省市。如圖5所示,2015年9月,共有8個省份居住類價格累計漲幅超過上半年,其中6個都屬于東部地區(qū)省市。此外,東部地區(qū)的CPI與居住類價格變動變動也顯示較強的正相關性(見圖5)。

居住類價格上漲主要集中于東部地區(qū)省市與房價不均衡回暖密切相關。2015年以來,房價上漲的態(tài)勢在一、二、三線城市分化較為嚴重,基本維持了一線城市漲價、二線城市平穩(wěn)、三線城市回升乏力甚至降幅擴大的態(tài)勢(見圖6、圖7)。房地產(chǎn)市場的分化使得經(jīng)濟發(fā)展程度不同的省份居住類價格漲幅不同,總體上看,一線城市居住類價格和與房地產(chǎn)行業(yè)聯(lián)系緊密的生活用品和服務類價格較高,相應的,這些省市的居民消費價格影響上漲較快。北京、上海、天津、重慶居住類價格累計同比分別上漲2.26%、4.21%、2.53%、1.36%,遠高于全國居住類價格累計同比上漲幅度,而這四個直轄市除重慶外,CPI累計同比值都高于全國水平。

(三)受地理環(huán)境影響,鮮菜、肉禽類價格漲幅地域差異較大

從全國CPI分類數(shù)據(jù)來看,肉禽和鮮菜價格從2015年1月開始呈現(xiàn)顯著上升趨勢,其中肉禽類價格當月同比值從1月的-0.8%上升至9月的4.5%,鮮菜類當月同比值從1月的-0.6%上升至9月的6.9%。

從各省情況來看,浙江、江蘇、上海、福建、江西、安徽、湖北、等地肉禽類價格以及鮮菜價格上漲均較為顯著,廣東、廣西、湖南、海南、貴州、四川、重慶等地肉禽類價格上漲較為顯著,青海、寧夏、遼寧、吉林、河南、山東、河北、北京等地鮮菜類價格上漲較為顯著。食品類價格波動基本呈現(xiàn)北方地區(qū)以鮮菜價格、南方地區(qū)以肉禽價格漲幅較大,江浙一帶鮮菜、肉禽價格均漲幅較大的特征。其中,青海、寧夏等西部偏遠地區(qū)省由于地理位置的限制,大部分商品依靠外省輸入,價格漲幅較大,而上海、北京這類大型城市則由于第一產(chǎn)業(yè)占比低,農(nóng)產(chǎn)品供給主要依靠外源輸入,因此食品價格居高不下,對CPI貢獻較大。

(四)PPI連續(xù)下降使得資源型省份CPI降幅較大,輕工業(yè)省份通縮壓力相對較小

由于國際大宗商品價格和石油價格持續(xù)走低以及國內(nèi)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整對第二產(chǎn)業(yè)需求的降低,截至2015年9月,我國當月同比PPI已經(jīng)連續(xù)42個月負增長,由此導致價格跌幅較大的行業(yè)主要集中在資源能源型行業(yè)。2015年1-9月,全國PPI累計下降5個百分點,其中,生產(chǎn)資料類累計同比下降6.5個百分點,生活資料類累計同比下降0.2個百分點。這導致新疆、山西、河北、黑龍江等重化工業(yè)占比較高的省區(qū),PPI分別下降17.36%、11.62%、10.61%、14.14%,大幅高于全國平均水平。相應地,這些省份的CPI累計同比漲幅都低于全國平均水平,分別為0.5%、0.6%、0.8%、1.2%。而經(jīng)濟結(jié)構(gòu)相對優(yōu)化的省份,如北京、上海、福建等省份,PPI下降幅度較小,分別下降2.85%、3.83%、2.94%,明顯低于全國平均水平。相應地,北京、上海、福建CPI累計同比上漲1.8%、2.4%、1.8%,分別高于全國水平0.4、1、0.4個百分點。

三、2015年全國及各省CPI趨勢預測

根據(jù)2003年1月-2015年9月全國及各省CPI當月同比數(shù)據(jù),運用ARIMA模型進行定量分析,得出2015年10-12月全國及各省CPI月度同比數(shù)據(jù)預測值。根據(jù)測算結(jié)果,第四季度,全國及各省CPI當月同比將延續(xù)上漲態(tài)勢,與去年同期相比,2015年全國CPI將累計上漲1.56%,其中,16個省份漲幅高于全國,15個省份低于全國。分別有四個省份全年累計同比值超過2%,依次是青海、上海、北京、貴州(見圖8、圖9、表4)。

參考文獻

[1]崔敏,汪飛星,劉秀芹.基于季節(jié)調(diào)整春節(jié)模型的CPI建模預測[J].統(tǒng)計與決策,2015,(13):33-36。

[2]高鐵梅,李穎,陳飛,南蘭.我國物價波動特征和成因的實證分析[J].經(jīng)濟學動態(tài),2008,(1):14-20。

[3]龔國勇.ARIMA模型在深圳GDP預測中的應用[J].數(shù)學的實踐與認識,2008,(4):53-57。

[4]李玉雙,陳樂一,彭曉蓮.中國地區(qū)物價波動的差異性分析[J].管理世界,2014,(9):172-173。

[5]王軍平.住房價格上漲對CPI的傳導效應——兼論我國CPI編制體系的缺陷[J].經(jīng)濟學家,2006,(6):78-82。

The Comparative Analysis on CPI Trends among 31 Provinces in the First Three Quarters of 2015 in China

LIAO Haiyong

(Xian Branch PBC, Xian Shaanxi 710075)

Abstract:The paper firstly analyzes CPI trend of 31 provinces in the first three quarters of 2015 in China from five aspects. From the aspect of the trend, CPI of the nation and 31 provinces take on the slow uptrend with little fluctuation. From the aspect of the region, the accumulative CPI in eastern provinces is the highest. From the aspect of the correlation, the correlation between 31 provinces and nationwide CPI is strengthened in the first three quarters. From the amplitude, the amplitude of 31 provinces CPI still witnesses the big differences from each other. Compared with the trend of PPI, the trend of CPI is deviated from that of PPI. Secondly, according to the comparative data, it is found that the clothing prices, housing costs and food prices differ considerably between provinces and the effect of PPI decline on CPI is different among areas, which contributes to the discrepancy of CPI trend. At last, it is predicted that based on the ARIMA model, CPI of the nation and 31 provinces would continue to rise slowly in the fourth quarter.

Keywords: CPI trend; regional comparison; predict

責任編輯、校對:廖海勇

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