基于函数型数据分析的CPI影响因素分析

摘要

CPI是衡量一个国家或地区通货膨胀水平最重要的指标,CPI及其影响因素的关系也成为经济学界讨论的热点问题之一。然而,现有研究主要存在三点缺陷,其一是在处理CPI及其影响因素统计间隔不一致的缺陷上,其二是在处理个别指标数据不等间距统计的缺陷上,其三是现有研究缺乏对各影响因素对CPI影响随时间连续的变化情况。而函数型数据分析为解决上述问题提供了全新的思路,论文采用函数型数据回归分析和主成分分析对CPI及其影响因素的关系进行研究。
　　论文在确定影响因素的经济指标的基础上选取各地区2007年至2011年的数据进行分析,将散点数据拟合为函数性数据,并以Concurrent模型为基础建立CPI影响因素模型,详细分析各影响因素对CPI的影响特点,之后提出新的CPI权重衡量方法,并与现行权重进行对比分析。同时,为深入分析内因和外因影响因素对CPI的影响特点,论文采用函数型数据主成分分析和回归分析相结合的方法建立新的CPI影响因素模型,得出相应的结论。而论文最后根据模型的分析结论提出相关的政策建议,并总结研究的不足、给出后续研究的方向。
　　研究表明,各影响因素对CPI的影响呈现出明显的波动性,在CPI的8个内因影响因素中,食品对CPI的影响幅度最大,居住和家庭设备用品及服务等次之,烟酒及用品最小。此外,论文得到的结果和现行权重的主要区别在于食品和居住。论文选取的4个外因影响因素中,SHBIOR、REER和M2对CPI的影响幅度较大,而GDP最小。同时,两类影响因素的第一主成分函数表明二者均存在小幅波动,但总体较平稳。此外,内因影响因素对CPI的影响幅度明显大于外因影响因素。论文的研究思路和结论为分析CPI及其影响因素的关系提供了新的思路和方法,也为解决其他经济类问题提供新的角度和思路。同时,论文提出的政策建议也可以为政府维持CPI稳定提供相应的理论依据和决策支持。

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第一章 绪论

1.1研究意义

1.2国内外研究现状

1.3现有研究评述

1.4论文研究内容及框架

第二章 函数型数据分析简介

2.1函数型数据分析简介及发展现状

2.2函数型数据分析的基本方法和步骤

2.3函数型数据回归分析

2.4函数型数据主成分分析

第三章 CPI影响因素指标的选取及预处理

3.1影响因素指标的选取

3.2数据的预处理

第四章 CPI影响因素模型的建立及分析

4.1 CPI影响因素模型的建立及求解

4.2 CPI影响因素分析

第五章 CPI影响的内因和外因分析

5.1 内因影响因素和外因影响因素的主成分分析

5.2 CPI影响的内外因模型的建立和求解

5.3结果分析

第六章 结论及政策建议

6.1 结论

6.2 政策建议

第七章 总结与展望

7.1 论文主要研究成果

7.2 论文存在的问题及后续研究方向

参考文献

发表论文及科研情况说明

致谢