论文总字数：14791字

摘 要

：本文根据连云港市统计年鉴2005年至2014年的市区居民消费价格指数资料，利用SPSS软件，对居民消费价格指数进行回归分析、主成分分析，建立模型，分析影响居民消费价格指数的主要因素，并模拟预测今后居民消费价格指数.通过对居民消费价格指数变化进行建模研究，为连云港市相关经济政策提供一定的参考.

关键词：居民消费价格指数，回归分析，主成分分析

Abstract： According to the data analyzed by SPSS that urban residents consumer price index from statistical yearbook of Lianyungang between 2005 and 2014.The ways that we used are regression analysis, principal component analysis to the resident consumption price index , the establishment of models, and analyzes the main factors affecting consumer price index and simulation predict future consumer price index. Through the study of the changes in consumer price index, it provides some reference for the relevant economic policies in Lianyungang.

Keywords : consumer price index, regression analysis, principal component analysis

目录

1 引言 4

2 多元统计分析介绍 5

3 回归分析应用 5

3.1 回归分析 5

3.2 回归分析在居民消费价格指数分析与预测中的运用 5

3.3 运用SPSS对CPI分析 7

3.4 预测 14

4 主成分分析的应用 15

4.1 主成分分析 15

4.2 主成分分析在居民消费价格指数分析与预测中的运用 16

结论 20

参考文献 21

致谢 22

附录 23

1 引言

居民消费价格指数统计调查的是社会商品和服务项目的最终价格，一方面同人民群众的生活密不可分，另一方面在整个国民经济价格体系中也占着十分重要的地位.一般来说，CPI的高低直接影响着国家的宏观经济调控措施的出台与力度，如是否调整存款准备金率、央行是否调息等.它是进行经济分析和决策、国民经济核算、价格总水平监测和调控的重要指标.其变动率在一定程度上反映了通货膨胀或紧缩的程度.一般来讲，物价全面地、持续地上涨就会被认为发生了通货膨胀.通货膨胀会导致物价上涨、成本提高、货币贬值等危害，也就会影响经济的发展，给国家的GDP带来严重的影响^[1].近年来，我国物价总水平呈现不断上涨的趋势，特别是2010年7月份以来,我国居民消费价格指数一直居高不下，通货膨胀压力增大.本文将以连云港市为例，选取内部影响因素，食品价格指数、衣着消费品价格指数、医疗保健和个人用品价格指数、化妆品价格指数、燃料价格指数，对连云港市消费价格指数进行研究，从而对居民消费价格作出预测.本文的数据分析和计算使用了SPSS软件.

居民消费价格指数CPI（consumer price index） 是一个反映居民家庭一般购买的消费商品和服务价格水平变动情况的宏观经济指标.它是度量一组代表性消费商品及服务项目的价格水平随时间变动的相对数，是用来反映居民家庭购买消费商品及服务的价格水平的变动情况.

物价指数是说明两个时期商品价格水平变动趋势和程度的相对经济指标.是以报告期与基期的价格水平进行直接对比计算的.当物价指数gt;100时，说明价格水平上涨，反之，则说明价格水平有所下降^[2].

经济的健康发展需要决策部门制定符合实际情况的正确的决定，多元统计分析是一种有助于经济分析的方法，通过对历史数据的计算，得出参数，再进行修正，得出影响因变量的主因子，排除无关变量，进而推导当前经济运行状况，提前做好准备.这里主要运用多元统计分析方法中的回归分析、主成分分析.

本文以连云港市统计年鉴上提供的连云港数据为数据源，获取连云港市2005年至2014年各种价格指数，结果显示，连云港市区居民消费价格指数主要影响因素是食品消费价格指数.首先对模型进行回归分析，检验模型的有效性，在模型不显著的情况下，减少变量个数，再作回归分析并检验.在所有有效性检验结束后，再检验是否存在多重共线性以及方差齐性，在存在多重共线性时，用逐步回归的方法消除共线性.最后，运用多元统计分析中的主成分分析法建立回归模型.本文对各种价格指数取年度数据，这样得到连云港市区居民消费价格指数的变化规律，找到线性回归关系，分析变化的原因和影响因素，并预测未来趋势，以期为连云港市合理调控居民消费价格指数提供决策参考和技术支持.

2 多元统计分析介绍

统计方法是一种利用统计随机变量分布，分析变量的变化特征和规律的分析方法.在实际生活中，影响变量的因素往往不止一个，这就需要用到多元统计方法.通过运用电子计算机技术，同时分析和处理多组变量，这样既分析了变量之间的关系，又可以从整体上把握事物的特征和规律，利用已知数据预测未来发展状况.目前，多元统计分析已广泛运用到各个领域.

多元统计分析方法有：主成分分析、回归分析、时间序列分析、最小二乘分析等.多元统计分析的核心内容就是总体参数的估计、修正和统计预测.

3 回归分析应用

3.1 回归分析

回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法.运用十分广泛，回归分析按照设计的自变量的多少，可以分为一元回归分析和多元回归分析.在居民消费价格指数研究中，因为居民消费价格指数主要包括食品类、烟酒及用品类、衣着类、家庭设备用品及维修服务类、医疗保健和个人用品类等，所以影响居民消费价格指数的内部因素不止一个，这里，我们运用多元回归分析的方法.

3.2 回归分析在居民消费价格指数分析与预测中的运用

这里，我们以连云港市区为研究对象，选取化妆品价格指数、医疗保健和个人用品价格指数、食品价格指数、衣着消费品价格指数以及燃料价格指数五种价格指数作为自变量对居民消费价格指数进行分析研究.

首先，在excel中绘制连云港市区2005年至2014年居民消费价格指数折线图，如下图

图中虚线为居民消费价格指数的趋势图，实线是居民消费价格指数的动态变化图.从上图可以看出连云港市居民消费价格指数近十年来上下波动，但总体上呈现上升趋势，除2009年外，居民消费价格指数均大于100，说明近十年来连云港市物价总体呈上升趋势.下面运用SPSS软件对居民消费价格指数进行统计分析.

剩余内容已隐藏，请支付后下载全文，论文总字数：14791字