2015—2020年我国CPI

摘要:基于CPI指数与宏观经济走势关系的理论基础,侧重于从实证角度,运用时间序列分析工具来解析CPI指数与宏观经济走势之间的关系。研究结果表明,我国CPI指数与宏观经济走势之间存在着长期相关关系,长期来看CPI指数可以作为一个重要指标来预判宏观经济走势,决定财政政策;在短期来看,CPI指数属于滞后指标,只能用来反映之前的宏观经济状况。因此基于CPI指数的正确性及它对宏观经济的反应程度,采取合理的货币政策和经济政策的建议。 关键词:CPI指数;宏观经济;协整分析;平稳性分析;granger因果检验 1CPI指数和宏观经济走势之间关系的时间序列分析

1.1 CPI指数与宏观经济走势的协整分析在分析中,经济增长变量采用“全国生产总值(GDP)” 来度量。1978-2008年,全国生产总值(GDP)和全国消费物价指数(CPI)的原始数据如表1所示:

本文采用ADF检验进行平稳性检验,并为消除经济变量中存在的异方差性引起的不利的影响,我们将变量进行对数化处理。对lnGDP和lnCPI序列及它们的差分序列进行ADF检验,变量lnGDP和lnCPI是非平稳的,一阶差分后是平稳的,表明lnGDP和lnCPI是一阶单整序列。两者

摘要:基于CPI指数与宏观经济走势关系的理论基础,侧重于从实证角度,运用时间序列分析工具来解析CPI指数与宏观经济走势之间的关系。研究结果表明,我国CPI指数与宏观经济走势之间存在着长期相关关系,长期来看CPI指数可以作为一个重要指标来预判宏观经济走势,决定财政政策;在短期来看,CPI指数属于滞后指标,只能用来反映之前的宏观经济状况。因此基于CPI指数的正确性及它对宏观经济的反应程度,采取合理的货币政策和经济政策的建议。 关键词:CPI指数;宏观经济;协整分析;平稳性分析;granger因果检验 1CPI指数和宏观经济走势之间关系的时间序列分析

1.1 CPI指数与宏观经济走势的协整分析在分析中,经济增长变量采用“全国生产总值(GDP)” 来度量。1978-2008年,全国生产总值(GDP)和全国消费物价指数(CPI)的原始数据如表1所示:

本文采用ADF检验进行平稳性检验,并为消除经济变量中存在的异方差性引起的不利的影响,我们将变量进行对数化处理。对lnGDP和lnCPI序列及它们的差分序列进行ADF检验,变量lnGDP和lnCPI是非平稳的,一阶差分后是平稳的,表明lnGDP和lnCPI是一阶单整序列。两者

2015年中国十大经济预言

中国经济主要是由中国政治左右的，谈经济首先要对中国政治有一个大的宏观了解。

总结中国近现代史，蒋介石是搞独裁的，失败。太祖也是想搞独资公司的，失败。太祖失败后中国是开股份制公司的，开了三十多年，公司员工受剥削压迫越来越重，社会矛盾越来越尖锐，靠增发货币、政府投资拉动经济增长的模式不可持续。2012年末新管理层（红二代）接班，政治上树反腐大旗，意图挽救失去的民心；经济上试图控制住货币发行，意图抑制房价、物价以凝聚人心，这就是当前大的政治宏观背景。

中国的政治制度形成了中国特色的权贵经济，形成了以红色家族为主体的庞大既得利益集团，没有政治制度的改革，任何经济上单方面的改革落入历史的“黄宗羲定律”。

了解了宏观大势，你也就明白了为什么中国经济在2013、2014两年持续低迷。随着政治反腐的明朗化及刁组长政治地位的稳固，2015年对中国经济是极为重要的一年，试图拨开云雾，带你洞悉未来。

2015年中国经济预言：

1、2015年GDP拟定增长目标7%。

2、出台《银行存款保险制度》。

3、制造业PMI在2015年跌破50成为常态。

4、2015年有1-2次降准或降息。

5、股市上证指数在2015年3月达到阶段性高点（可能3400点或以上），然后

2020年我国钢材需求预测

中国钢铁工业协会发展与科技环保部

我国经济结构正在发生根本性的变化，相应的钢材消费的增长模式也与过去完全不同。本文根据当前形势和国家战略目标，重点研究GDP、固定资产投资、区域经济以及下游用户对钢材消费的影响，对比分析国内外钢材积蓄量和人均钢消费等情况，在探索规律基础上，假设三种经济发展情景，对2020年钢材需求总量进行预测并得出结论：目前我国钢材需求已进入峰值平台区，钢材需求峰值约6.92亿~7.44亿吨，折粗钢需求量7.29亿~7.83亿吨，上下还有10%的波动空间。

由于我国经济发展还存在许多不均衡、不协调问题，结构调整刚刚起步，发展方式转变不可能一蹴而就，突然发生根本性变化，目前的发展模式和增长速度还会有一个比较长的惯性阶段，这期间主要用钢行业将维持数量扩张的发展模式，钢材需求仍有一定的增量空间。但随着经济结构调整的不断深入和发展方式的根本转变，钢材需求量将达到峰值。

一、我国钢材消费已经进入平台区

党的“十八大”提出，到2020年实现两个“翻一番”的目标，就是国内生产总值翻一番，城乡居民收入也翻一番。建党100周年(2021年)时基本完成工业化。

2010年我国人均国民生产总值是4400美元，翻一番就是

财经纵览

财政金融

对我国股票价格指数、Ｍ２及ＣＰＩ的关系研究

李雪冬

摘　要：金融学里，股票价格指数都被认为是宏观经济的晴雨表，ＣＰＩ是宏观调控的主要方面之一，而广义货币供给Ｍ２又是对前两者影响的重要因素之一，而三者对居民生活的影响都不小，研究三者间关系利于提高居民福利，及国家更有效地进行宏观调控，实现经济可持续增长。本文运用计量学方法建立ＶＡＲ模型实证检验三者之间短期动态均衡关系。

关键词：股票价格指数；ＣＰＩ；ＶＡＲ引言：股票价格指数代表某一市场的股票综合价格水平，通过对选取的股票加权而得出。居民消费价格指数反映一定时期内城乡居民所购买的生活消费品和服务项目价格变动趋势和程度的相对数。随着国内金融市场的发展，股票价格指数、ＣＰＩ与居民生活水平的关系更加紧密，二者渐渐成为宏观调控的主要参考依据。理论上，ＣＰＩ变动会引起央行改变货币政策方向、政府会调整财政政策，而在主要宏观政策发生变动后又会反应在股票市场上，引起股票价格的波动，而后又会再次影响到ＣＰＩ。而ＶＡＲ模型是对每一个内生变量作为被解释变量构造所有内生变量的滞后值函数的建模，将单变量自回归扩展到多元时间序列后组成的向量后的自回归模型。ＶＡＲ模型是处理多个经济指标与预测最容易操作的

CPI的时间序列分析,eviews~~

数学建模论文

参赛题号：参赛题目：院系：数学与信息科学学院专业：信息与计算科学学号：姓名：黄涛涛联系方式：邮箱：B

CPI的分析与预测

200811723 13523556145

huangtaotaoncwu@

CPI的时间序列分析,eviews~~

CPI的分析与预测模型

摘要

本文以我国的CPI作为研究对象，基于CPI数据存在明显的非平稳性和季节性特征，我们运用自回归单整移动平均季节模型（SARIMA模型）进行建模分析，并利用SPSS和eviews，分别建立了CPI定基指数序列与石油价格时间序列的关系模型（模型1）和CPI定基指数时间序列的关系模型（模型2）。从模型的结果分析来看，模型1较好的解释了石油与CPI之间的关系，并得出石油价格时间序列{Oilt}与CPI定基指数的相伴概率为0.0136，小于0.05的置信水平，证明了石油价格对CPI的影响是显著的；对于模型2，它对样本内数据的拟合图显示出其对CPI定基指数具有较高的拟合度，然后，我们对08年6月至12月的数据（样本外数据）进行了预测，数据的预测结果显示，其误差均不超过0.97%，说明模型2具有较好的预测效果。

关键字：CPI定基指数 时间序列 SARI

2015年以来，中国经济运行遭遇到不少预期内和预期外的冲击与挑战，经济下行压力持续加大。面对错综复杂的形势，党中央、国务院坚持稳中求进的工作总基 调，实施了一系列稳增长、调结构、促改革、惠民生、防风险的政策组合，使国民经济运行保持在合理区间，结构调整取得新进展，民生持续改善。

预计2015全年GDP增长6.9％，CPI涨幅1.5％。展望2016年经济增长，中国经济发展长期向好的基本面没有变，但受结构性、周期性因素叠加影响，明年经济运行仍面临较大的下行压力，需要采取积极有力的宏观政策和加快推进改革加以应对，仍可保持在合理区间运行。

●全年经济运行总体特征

2015年经济运行的总体特征是稳中趋缓、稳中有进、稳中有忧，各领域分化加剧，动力转换过程中有利因素和不利因素并存。

产业结构持续优化，结构性衰退和结构性繁荣并存。前三季度，第三产业占GDP的比重达到51.4％，较上年同期提高2.3个百分点，高于二产10.8个百分点。工业内部结构调整加快，新产业、新业态、新产品增长较快，产业结构加快向中高端水平迈进。但行业景气度差异较大。

一 是部分产能过剩行业十分困难。资源类、重化工业普遍陷入困境，增速大幅下滑，煤炭、钢铁、水泥等产品产量明显下降，行业总体库存

CPI的时间序列分析,eviews~~

数学建模论文

参赛题号：参赛题目：院系：数学与信息科学学院专业：信息与计算科学学号：姓名：黄涛涛联系方式：邮箱：B

CPI的分析与预测

200811723 13523556145

huangtaotaoncwu@

CPI的时间序列分析,eviews~~

CPI的分析与预测模型

摘要

本文以我国的CPI作为研究对象，基于CPI数据存在明显的非平稳性和季节性特征，我们运用自回归单整移动平均季节模型（SARIMA模型）进行建模分析，并利用SPSS和eviews，分别建立了CPI定基指数序列与石油价格时间序列的关系模型（模型1）和CPI定基指数时间序列的关系模型（模型2）。从模型的结果分析来看，模型1较好的解释了石油与CPI之间的关系，并得出石油价格时间序列{Oilt}与CPI定基指数的相伴概率为0.0136，小于0.05的置信水平，证明了石油价格对CPI的影响是显著的；对于模型2，它对样本内数据的拟合图显示出其对CPI定基指数具有较高的拟合度，然后，我们对08年6月至12月的数据（样本外数据）进行了预测，数据的预测结果显示，其误差均不超过0.97%，说明模型2具有较好的预测效果。

关键字：CPI定基指数 时间序列 SARI

中国历年的CPI涨幅

中国历年的CPI涨幅

按CPI涨幅做了个表格算了下物价，不知道这物价涨幅是不是准确。 按1979年100块钱的购买力，在2009年需要506块才能买到。 按1989年100块钱的购买力，在2009年需要需要247，

按1999年100块钱的购买力，在2009年需要需要120，怎么也不觉得09年的物价才是99年的1.2倍啊。

1979年 100

1980年 7.50% 1.075 107.5

1981年 2.40% 1.024 110.08

1982年 1.90% 1.019 112.17152

1983年 1.50% 1.015 113.8540928

1984年 2.80% 1.028 117.0420074

1985年 9.30% 1.093 127.9269141

1986年 6.50% 1.065 136.2421635

1987年 7.30% 1.073 146.1878414

1988年 18.80% 1.188 173.6711556

1989年 18.00% 1.18 204.9319636 100

1990年 3.10% 1.031 211.2848545 103.1

1991年 3.40% 1.034 218.4685396 106

2015年我国钢铁产业发展困局分析

2015年上半年，我国粗钢产量出现近20年来的首次下降，但钢材供大于求的矛盾仍然十分突出;钢材价格持续下跌，创下了15年来的新低，钢铁企业主营业务亏损严重，产业发展形势已经十分严峻。2014年，钢铁行业的利润率仅为0.9%;2015年上半年形势仍未见好转，大中型钢铁企业的销售利润率仅有0.04%，为所有行业中的最低水平，继续在历史低位徘徊。尽管已经经历了连续多年的衰落，但中国钢铁产业真正的寒冬可能尚未到来，全行业走出困局还为时尚早。

20世纪90年代，中国钢铁产业曾经有过一段令人难忘和不时回想的高盈利快速发展的时期，但后来随着房地产市场发展速度的放缓，全行业逐渐陷入了需求与价格连续下降、企业盈利能力不断恶化的经营困局。整体上看，造成当前中国钢铁产业经营困局的主要原因在于以下几个方面。

一、低技术与产业链低端锁定

中国早已经是钢铁第一大国，但远非钢铁强国。尽管经过多年发展，我国钢铁产业在技术引进与吸收再创新方面取得了一些成就，但总体上产业技术水平仍处于中低端，绝大多数企业高附加值品种钢的占比都在一半以下，其中真正属于国际先进水平的比例更是低得可怜。高强中厚宽钢带、特厚板、汽车用热镀锌板等高技术、高质量的钢材