居民消费价格指数

摘要： 制造业是经济命脉,是强省之基。在四川省2022年的重点工作部署中,"大力推进制造强省建设"被放在了突出位置。"2022年,地区生产总值增长6.5%左右,全社会固定资产投资增长8%,社会消费品零售总额增长8%,进出口总额增长高于经济增速,地方一般公共预算收入增长与经济发展趋势基本一致。居民人均可支配收入稳步增长,居民消费价格指数控制在103左右,城镇新增就业85万人。"2022年1月18日上午,四川省第十三届人民代表大会第五次会议开幕。在四川省2022年的重点工作部署中,"大力推进制造强省建设"被放在了突出位置。

摘要： 本文以江苏省1991年~2019年的相关数据为研究样本,应用Eviews软件建立双对数线性回归模型,对宏观经济因素对进出口贸易总额影响进行了理论分析和实证研究。结果显示:固定资产投资总额、社会消费品零售总额、居民消费价格指数、地区国民生产总值和城镇居民人均可支配收入五种宏观经济因素对进出口贸易总额具有一定的影响,但存在一定程度的多重共线性;地区国民生产总值和居民消费价格指数是影响对外贸易总额的关键因素。针对江苏省对外贸易发展的现状,提出了全力发展经济,促进经济增长与外贸互动和稳定物价,减缓经济波动两大政策建议。

摘要： 2021年,受国际大宗商品价格持续高位、全球货币宽松、制造业需求复苏强劲等因素影响,浙江工业生产者出厂价格指数(P P I)涨幅创近年来新高,受猪肉价格长期低位、散点疫情抑制居民消费需求恢复等因素影响,浙江居民消费价格指数(C PI)涨幅总体运行在较低区间。展望2022年,综合考虑翘尾因素(2021年浙江省PPI翘尾影响2022年P PI上涨2.1%左右,C PI翘尾影响2022年C PI上涨0.99%左右),碳排放成本显性化、产业转型绿色发展、猪肉价格趋稳回升、劳动力成本上涨等新涨价因素,保供稳价措施积极有力、供需基本面持续改善、大宗商品价格高位回落、散点疫情风险犹存、粮食产量和库存双高等抑价因素,初步判断2022年浙江PPI上涨4.6%左右、CPI上涨2.6%左右。

摘要： 采用时间序列方法对吉林省地区生产总值和居民消费价格指数进行预测.通过对比预测值与真实值,分析新冠疫情对经济产生的影响,并提出可行的建议.

摘要： 畜肉类产品在国计民生中发挥着越来越重要的作用,畜肉类居民消费价格指数的波动影响居民日常生活以及整体物价水平。文章基于2016年2月到2021年11月的“畜肉类居民价格消费定基指数”,采用Census X-12季节调整模型、H-P滤波法以及预测模型,探寻畜肉类居民消费价格趋势性和周期性的变化特征。研究发现:畜肉类居民消费价格定基指数基本处于上升趋势。趋势因素呈现出“平缓上升-快速上升-趋于平缓”的规律,季节性因素在畜肉类居民消费价格波动中影响程度较深,突发事件、极端天气、政策措施等不确定性因素对价格波动也产生重要影响,而循环因素对畜肉类居民消费价格指数影响最小;预测结果显示畜肉类居民消费价格指数符合季节变动的特征。

摘要： 碳排放强度不仅影响生态环境质量,同时也对居民消费价格指数产生影响。控制碳排放强度不仅是实现“双碳”目标的重要措施,也是稳定居民消费价格指数的有效手段。本文首先围绕碳排放强度对居民消费价格指数影响的相关研究进行了综述,结合碳排放强度对居民消费价格指数影响的作用机理进行了理论分析。运用中国2000-2020年的时间序列数据,选取碳排放强度、大中型工业企业营业成本和居民消费价格指数三个变量,建立了碳排放强度对居民消费价格指数影响的向量自回归(VAR)模型,对碳排放强度对居民消费价格指数的影响进行了实证研究。研究发现:碳排放强度和大中型工业企业营业成本是居民消费价格指数的格兰杰原因,居民消费价格指数同时也是碳排放强度和大中型工业企业营业成本的格兰杰原因;碳排放强度是大中型工业企业营业成本的格兰杰原因,但大中型工业企业营业成本对碳排放强度的影响不显著。碳排放强度冲击是影响居民消费价格指数最显著的因素,其次是大中型工业企业营业成本,居民消费价格指数自身因素的冲击影响最小;并且碳排放强度、大中型工业企业营业成本和居民消费价格指数自身对居民消费价格指数的冲击影响在前期较大,随后逐渐趋于平稳。此外,从长期看,碳排放强度是居民消费价格指数变动的主要贡献者,其次是大中型工业企业营业成本,居民消费价格指数的贡献率最小。依据上述研究结论,本文提出要有效控制居民消费价格指数,必须首先控制碳排放强度。碳排放强度是影响居民消费价格指数的重要因素,大中型工业企业营业成本对居民消费价格指数也造成一定影响。结合中国实际情况,本文提出了进一步控制中国的碳排放总量与碳排放强度,高度重视碳排放强度对居民消费价格指数及经济社会发展影响的政策建议。

摘要： 居民消费价格指数(CPI)是宏观经济中的前瞻性指标,为经济政策的制定提供数据支撑,发挥指导作用。文章利用CPI的月度数据构建基于小波分解的SVM-ARIMA组合模型,实现了对CPI的精准预测。首先,对2000—2019年的居民消费价格指数序列进行小波分解;然后,对分解后的居民消费价格指数序列分别利用ARIMA模型和SVM模型进行预测;最后,将预测结果进行整合形成对居民消费价格指数的组合预测模型,并选用2020年的实际CPI月度数据与模型预测数据进行有效性验证。结果表明:组合模型的平均绝对百分比误差(MAPE)与均方根误差(RMSE)分别为0.5383%和0.6604%,相较于ARIMA时间序列模型和SVM模型实现了极大的改进。此外,该组合模型的预测分析框架具有较强的适应性和扩展性,可用于其他相同特征类型的时间序列数据的模拟预测。

摘要： 我国居民高储蓄率的现状对我国经济发展产生了重要的影响。本文通过利用SPSS建立多元回归模型,对2000-2019年我国居民高储蓄率的现状及影响居民储蓄的因素进行了实证分析,由分析可知:影响居民储蓄的因素有国内生产总值、个人可支配收入、居民消费价格指数、一年期存款利率及股票市价总值,其中个人可支配收入是影响我国居民高储蓄率现状的最主要因素,一年期存款利率与居民储蓄呈反向增长,并进一步提出了降低我国居民高储蓄率的对策建议。

摘要： 2020年11月,全国居民消费价格指数(Consumer Price Index,简称CPI)同比下降0.5%。其中,城市下降0.4%,农村下降0.8%;食品价格下降2.0%,非食品价格下降0.1%;消费品价格下降1.0%,服务价格上涨0.3%。扣除食品和能源价格的核心CPI同比上涨0.5%。2020年11月CPI同比下降0.5%。

摘要： CPI是居民消费价格指数(Consumer Price Index)的英文缩写。《中国统计年鉴》通常以上年或某一年为基数公布CPI数据,如2019年CPI以2018年为100和以1978年为100的数据分别是102.9%和669.8%,指标使用规范科学,统计指数(Index)的相对指标涵义一目了然,人们可以很清晰地分析其居民消费价格变化趋势为:2019年全国居民消费价格比2018年和1978,年分别上涨2.9%和559.8%。

摘要： 本文首先对不同阶段的劳动报酬与通货膨胀水平的变化趋势及特点进行了描述性分析,并对劳动报酬与通货膨胀水平这两个变量之间的关系进行了协整检验,发现二者之间存在长期、稳定的均衡关系,据此建立了误差修正模型,以描述二者之间的短期关系.本文利用2007年中国135个部门的投入产出表,分析了劳动报酬在分别增长5％、7％和10％的水平下的居民消费价格指数的变动情况.研究结果表明,转型期内劳动报酬的上升对通货膨胀虽构成一定影响,但并不是引起通货膨胀的主要原因.进一步深化我国收入分配制度改革,提高劳动者报酬所占比例,让广大城乡居民分享改革发展的成果,尚需再加力度.

摘要： 电子商务经济体己逐渐成为经济发展的一个重要引擎。本文主要通过通货膨胀差异分析线上线下价格差异，通过线上价格和交易量的关系分析降价促销。利用网络零售价格指数(ISPI)和居民消费价格指数(CPI),本文首先用非线性和平稳性分析线上线下价格差异,其次用VAR模型分析线上价格和交易量关系.结论发现:①文化、衣着和设备类三个主要分项有以下特点:价格指数差异的缩小使价格差异持续存在;降价促销的影响力度和持续时间最弱;交易量和价格的因果性不明显.②而价格总指数和其他分项相反,价格差异在缩小,促销对交易量的影响的强度和时间都较长且存在明显因果关系.③价格差异相对收敛于一个附加成本.

摘要： 2018年12月份,廊坊市CPI同比上涨1.7％.其中,城市上涨0.8％,农村上涨2.5％;食品价格上涨2.7％,非食品价格上涨1.4％;消费品价格上涨1.9％,服务价格上涨1.3％.1-12月份,全市CPI总水平比去年同期上涨2.5％.其他七大类价格同比呈六涨一降态势。其中，其他用品和服务、医疗保健、教育文化和娱乐、居住、生活用品及服务、衣着价格分别上涨5.4%、3.4%、2.9%、1.9%、1.0%和0.8%;交通和通信价格下降2.4%。

摘要： 2018年12月份,廊坊市CPI同比上涨1.7％.其中,城市上涨0.8％,农村上涨2.5％;食品价格上涨2.7％,非食品价格上涨1.4％;消费品价格上涨1.9％,服务价格上涨1.3％.1-12月份,全市CPI总水平比去年同期上涨2.5％.其他七大类价格同比呈六涨一降态势。其中，其他用品和服务、医疗保健、教育文化和娱乐、居住、生活用品及服务、衣着价格分别上涨5.4%、3.4%、2.9%、1.9%、1.0%和0.8%;交通和通信价格下降2.4%。

摘要： 2018年12月份,廊坊市CPI同比上涨1.7％.其中,城市上涨0.8％,农村上涨2.5％;食品价格上涨2.7％,非食品价格上涨1.4％;消费品价格上涨1.9％,服务价格上涨1.3％.1-12月份,全市CPI总水平比去年同期上涨2.5％.其他七大类价格同比呈六涨一降态势。其中，其他用品和服务、医疗保健、教育文化和娱乐、居住、生活用品及服务、衣着价格分别上涨5.4%、3.4%、2.9%、1.9%、1.0%和0.8%;交通和通信价格下降2.4%。

摘要： 随着我国期货品种不断增加和市场参与程度不断提高,商品期货与现货市场的关联度显著提高,商品期货价格指数已经能够有效反映市场供需关系的变化情况和趋势.基于商品价格编制的CPI指数在一定程度上受到商品期货价格波动的影响,利用分位数回归模型研究不同分位上商品期货价格指数对CPI的影响程度,有利于分析不同分位价格变化所引起两者间的动态关系变化.研究表明:商品期货价格指数波动具有非对称性,下跌风险大于上涨风险;其对CPI的影响程度随分位点的增加而增强,控制高价位时下跌风险有助于稳定物价水平.

摘要： 随着我国期货品种不断增加和市场参与程度不断提高,商品期货与现货市场的关联度显著提高,商品期货价格指数已经能够有效反映市场供需关系的变化情况和趋势.基于商品价格编制的CPI指数在一定程度上受到商品期货价格波动的影响,利用分位数回归模型研究不同分位上商品期货价格指数对CPI的影响程度,有利于分析不同分位价格变化所引起两者间的动态关系变化.研究表明:商品期货价格指数波动具有非对称性,下跌风险大于上涨风险;其对CPI的影响程度随分位点的增加而增强,控制高价位时下跌风险有助于稳定物价水平.

摘要： 随着我国期货品种不断增加和市场参与程度不断提高,商品期货与现货市场的关联度显著提高,商品期货价格指数已经能够有效反映市场供需关系的变化情况和趋势.基于商品价格编制的CPI指数在一定程度上受到商品期货价格波动的影响,利用分位数回归模型研究不同分位上商品期货价格指数对CPI的影响程度,有利于分析不同分位价格变化所引起两者间的动态关系变化.研究表明:商品期货价格指数波动具有非对称性,下跌风险大于上涨风险;其对CPI的影响程度随分位点的增加而增强,控制高价位时下跌风险有助于稳定物价水平.

摘要： 随着我国期货品种不断增加和市场参与程度不断提高,商品期货与现货市场的关联度显著提高,商品期货价格指数已经能够有效反映市场供需关系的变化情况和趋势.基于商品价格编制的CPI指数在一定程度上受到商品期货价格波动的影响,利用分位数回归模型研究不同分位上商品期货价格指数对CPI的影响程度,有利于分析不同分位价格变化所引起两者间的动态关系变化.研究表明:商品期货价格指数波动具有非对称性,下跌风险大于上涨风险;其对CPI的影响程度随分位点的增加而增强,控制高价位时下跌风险有助于稳定物价水平.

摘要： 近年来我国兔肉产量逐年增加,其价格变动幅度较大,养殖户无法把控价格走势,给养兔者带来许多困惑.通过对2001-2013年我国兔肉价格及其他主要肉类价格、饲料价格、GDP、CPI的变化情况统计分析,来判断我国兔肉价格与主要肉类价格、饲料价格、GDP、CPI的相关性,以期为我国兔肉价格预测起到导向作用.结果显示,我国兔肉价格走势与消费量较高的鸡肉和猪肉的价格分别呈高度相关和中度相关(r1=0.78,r2=0.19),且后两者间的相关性极高(r3=0.98);兔肉价格与豆粕价格和玉米价格分别呈高度相关(r4=0.51)和中度相关(r5=0.50),豆粕价格和玉米价格相关性极高(r6=1.0);另外,兔肉价格和GDP增长率间为中度相关(r7=0.54).因此,预测兔肉价格可以将主要肉类价格、饲料原料价格、GDP增长率这三方面的变化趋势作为参考.

摘要： 本发明公开了一种基于派氏废钢价格指数的动态权重指数计算方法，属于废钢技术领域。本发明的步骤为：步骤一：通过公司信息化系统，每日采集废钢成交业务的销售价格、销量真实成交数据；步骤二：根据每期采集的特定型号废钢销量数据，算出每单具体成交业务在每期销售产品总所占的比例，作为该类型废钢在当期销量的动态权重；步骤三：每单具体成交业务的销售价格，根据交易双方真实成交情况动态调整；步骤四：每单成交业务的销售价格乘以每单成交业务的销量动态权重，即得出每单的价格指数；步骤五：对所有成交业务的价格指数求和，从而计算出当期综合价格指数。本发明编制一种更加准确、客观、合理的废钢价格指数，真实反映废钢价格变化趋势。

摘要： 本发明公开了一种煤炭价格指数预测与供需关系指数构建方法及系统，方法包括以下步骤：获取煤炭交易历史数据并在多个维度进行分类；对分类后的煤炭交易历史数据进行技术处理；根据处理后的煤炭交易历史数据对煤炭价格指数进行预测；根据处理后的煤炭交易历史数据构建煤炭供需关系指数；本发明在综合考虑可行性、实用性以及技术先进性等指标的基础上，根据行业统计数据和其他公开数据建立了一套算法预测模型体系，生成预测图像及数据；系统包括：数据分类模块，数据处理模块，价格预测模块，指数构建模块。本发明可以充分利用多种来源的大数据信息，精准预测煤炭价格指数未来走势，提出一套适合煤炭市场的新的煤炭供需关系指数体系。

摘要： 本发明涉及一种基于多因素特征抽取的动力煤价格指数滚动预测方法，该方法包括以下步骤：步骤S1，数据收集；步骤S2，数据预处理；步骤S3，数据挖掘与特征变量抽取；步骤S4，用人工神经元网络建模；步骤S5，随着时间推移，重复步骤S3、S4，更新模型并对动力煤价格进行短期滚动预测。与现有技术相比，本发明具有考虑因素全面、实时更新度强、预测精度高等优点。

摘要： 一种基于互联网数据采集构建租房价格指数的方法与流程。本发明涉及一种房屋租赁价格指数构建方法与流程，提出了配套的Hedonic‑Fisher链式指数模型，可以充分利用互联网开源房屋租赁挂牌交易信息计算日频房屋租赁价格指数。其步骤包括：1)采集开源房地产交易平台中当日房屋租赁的挂单信息，按字段归类并存储在数据库中；2)对非规范文本进行批量清洗与处理，归类并保存在用户查询信息数据库中；3)根据设定的统计指数模型建模，使用前置处理数据拟合计算实时房屋租赁价格指数。本发明可以实时预测房屋租赁价值未来走势且确保结果准确，有助于解决房屋租赁信息发布失真、不对称和不及时等问题，有利于指导市场参与者理性消费和理性投资。

摘要： 一种农村土地经营权流转交易价格指数计算系统，包括：指标体系管理单元，对指数测试的各类指标进行管理；样本设置管理单元，设计统一的样本取值的方式，为确保样本标准统一，样本取值由统一设定；设置完成后，价格指数都按照设置的规则抽取样本；数据采集单元，按照抽取样本的规则对农村产权交易服务平台抽取数据；构建数据采集系统，确定各类数据采集方式和前置数据检测机制；指数计算单元，通过配置的计算规则，计算出价格指数；结果展示单元，按照所在地区的行政层级展示价格指数；在线公开单元，在行政服务网络平台上设计专用空间窗口，在线发布各个交易价格指数。本件系统系统化、程序化、自动化操作，快捷、高效、准确提供RLPI服务。

摘要： 本发明涉及一种汽车价格指数计算方法、终端设备及存储介质，该计算方法包括的步骤为，确定样本行业中的初始主销车型，其中，样本行业为主机厂主力车型竞品组成的车系；逐月跟踪行业车型月度销量变动情况，并判断是否有主销切换；若无主销切换，将各车型按照时间顺序排列，计算成交价环比降价Pi及销量占比Qi；将各车型月度的成交价环比降价Pi与销量占比Qi加权求和，得到月度环比降价P

摘要： 本发明公开了线上生活必需品价格指数的统计计算方法及系统，属于大数据分析技术领域，要解决的技术问题为如何对线上生活必需品的价格指数进行统计计算。包括如下步骤：基于线上商品销售平台，确定至少一个线上商品销售平台作为监测目标；采集监测目标中所有商品并筛选品类和代表品，所述代表品为代表所属品类平均价格的商品；周期性地监测并采集代表品的商品信息，所述商品信息至少包括商品ID、商品名称、商品价格、商品销量、品类、商品或店铺所属的省市县；基于每个代表品的商品信息计算价格指数。

摘要： 本发明实施例公开了基于谱聚类的价格指数动态优化集成预测方法，包括步骤：S1、获取待预测的价格标的及相应的输入特征；S2、将价格标的与输入特征转换为单体预测模型算法可读的数据结构；S3、将得到的数据结构划分为训练集、验证集和测试集；S4、选择单体预测模型，组成备选单体预测模型库；S5、利用训练集数据对选取的单体预测模型分别进行训练，获得样本外的预测结果；S6、在验证集上，利用多目标规划确定最佳的集成权重，并利用网格搜索确定最佳的窗口大小；S7、在测试集上，对滑动窗口内的数据进行聚类；选取与滑动窗口内最后一个观测点数据结构相同的簇作为单体模型评估的数据基础；S8、确定最佳的集成权重，构建谱聚类模型。

摘要： 本公开属于网站服务技术领域，提供了一种利用nginx和redis提升价格指数网站访问吞吐量的方法及系统，包括以下步骤：步骤S01：nginx获取访问请求数据信息，执行步骤S02；步骤S02：基于所获取的访问请求数据信息redis中是否存在页面html，若存在则执行步骤S04，否则执行步骤S03；步骤S02：基于OpenResty技术，nginx向tomcat发送定时并更新访问请求，将更新后的访问请求压缩后存储到redis，更新redis，直到redis中存在页面html，执行步骤S04；步骤S04：基于redis获取页面html，返回访问请求页面。本公开解决了tomcat服务器高并发时的瓶颈问题，提升了单台服务器的承载能力，降低了集群扩展的成本。

摘要： 本发明涉及一种基于灰色关联及QGNN的居民消费价格指数预测方法，首先，通过灰色关联分析计算居民消费价格指数序列与各影响因子序列等时间序列的关联度并根据关联度进行排序，删除小于关联度阈值的影响因子所对应的原始序列并更新时间序列，以降低待处理的数据量；然后，将更新后的时间序列作为输入，采用基于梯度下降法的量子门节点神经网络，学习时间序列的变化规律，计算得到居民消费指数的预测结果和预测误差。该方法有利于减少预测时间，提高预测精度。