我国居民消费指数分析SAS.docx
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我国居民消费指数分析SAS
我国居民消费指数分析SAS
我国居民消费价格指数
和商品零售价格指数分析
摘要:
近年来,随着我国经济的发展,我国居民消费水平不断提高,根据对居民消费价格指数和商品零售价格指数的分析,了解我国居民消费状况与城乡居民消费差距,揭示我国居民消费的决定因素,消费增长方式,更好的理解居民消费价格指数以及商品零售价格指数在经济分析上的重要性。
关键字:
居民消费商品零售价格指数
Chineseconsumerpriceindex
Andtheretailpriceindexanalysis
Abstract:
inrecentyears,withthedevelopmentofournationaleconomy,andconstantlyimprovetheleveloftheresidents'consumptionofthenation,accordingtotheconsumerpriceindexandretailpriceindexanalysis,understandChineseresidents'consumptionsituationandgapbetweenurbanandruralresidents,andrevealtheconsumptionoftheresidents'consumptionfactors,consumptiongrowthmode,abetterunderstandingofconsumerpriceindexandretailpriceindexintheeconomicanalysisofimportance.
Keywords:
consumerretailpriceindex
1.引言
居民消费价格指数(ConsumerPriceIndex),英文缩写为CPI,是反映与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标,通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。
居民消费指数是反映一个国家或地区宏观经济运行状况好坏的必不可少的统计指标之一,是反映一定时期内居民所消费的商品和服务价格变动的指针,它反映不同时期生活费用的变动程度。
它还被世
消费价格指数衡量物价总水平,能够更全面、真实地反映市场价格的实际变动状况。
据介绍,世界上大多数国家都编制居民消费价格指数,并用其年度变化率来反映通货膨胀程度。
居民消费价格指数和商品零售价格指数(上年=100)
年份
居民消费价格
商品零售价格
总指数
城市
农村
总指数
城市
农村
2007
104.8
104.5
105.4
103.8
103.3
104.9
2006
101.5
101.5
101.5
101
100.9
101.4
2005
101.8
101.6
102.2
100.8
100.5
101.4
2004
103.9
103.3
104.8
102.8
102.1
104.2
2003
101.2
100.9
101.6
99.9
99.6
100.5
2002
99.2
99
99.6
98.7
98.5
99.1
2001
100.7
100.7
100.8
99.2
98.9
99.6
2000
100.4
100.8
99.9
98.5
98.5
98.5
1999
98.6
98.7
98.5
97
97
97.1
1998
99.2
99.4
99
97.4
97.4
97.6
1997
102.8
103.1
102.5
100.8
100.8
100.7
1996
108.3
108.8
107.9
106.1
105.8
106.4
1995
117.1
116.8
117.5
114.8
113.5
116.4
1994
124.1
125
123.4
121.7
120.9
122.9
1993
114.7
116.1
113.7
113.2
114.2
112.6
1992
106.4
108.6
104.7
105.4
107.7
103.9
1991
103.4
105.1
102.3
102.9
104.5
102
1990
103.1
101.3
104.5
102.1
100.2
103.2
1989
118
116.3
119.3
117.8
116
118.8
1988
118.8
120.7
117.5
118.5
121.3
117.1
1987
107.3
108.8
106.2
107.3
109.1
106.3
1986
106.5
107
106.1
106
107
105
1985
109.3
111.9
107.6
108.8
112.2
107
2.我国居民消费价格指数和商品零售价格指数数据分析
2.1我国居民消费价格指数和商品零售价格指数数据统计表
资料来源:
国家计委、国家统计局、国家信息中心
2.2SAS数据分析
year-年份c1-居民消费价格总指数c2-商品零售价格总指数
hpc-城市居民消费价格hpv-城市商品零售价格
gpc-农村居民消费价格gpv-农村商品零售价格
2.2.1Listing
用Listing方法,列出year-年份,c1-居民消费价格总指数,c2-商品零售价格总指数,hpc-城市居民消费价格,hpv-城市商品零售价格,gpc-农村居民消费价格,gpv-农村商品零售价格各项的数值
2.2.2Analysis
用Analysis方法分析年份,居民消费价格总指数,商品零售价格总指数,城市居民消费价格,城市商品零售价格,农村居民消费价格,农村商品零售价格的各项指数,罗列各项分析值
2.2.3Anova
用Anova方法分析居民消费价格总指数,商品零售价格总指数,城市居民消费价格,城市商品零售价格,农村居民消费价格,农村商品零售价格各指数随年份变化的关系,及相互分析,具体结果截图如下:
correlationc1c2year
用correlation方法分析居民消费价格总指数,商品零售价格总指数随年份的变化,进行校正,分析结果如下:
2.2.5boxplotc1year
用boxplot方法作图分析居民消费价格总指数随年份的变化,直观的放映出其起伏变化规律,图像截图如下:
2.2.6boxplotc2year
用boxplot方法作图分析商品零售价格总指数随年份的变化,直观的放映出其起伏变化规律,图像截图如下:
2.2.7scatterc1c2year
用scatter方法作立体三维图,分析居民消费价格总指数与商品零售价格总指数随年份的变化,直观反映出各项的变化关系,反映其规律,图像截图如下:
2.2.8scatterhpcgpcyear
用scatter方法作立体三维图,分析城市居民消费价格,农村居民消费价格随年份的变化,直观反映出各项的变化关系,反映各项之间的规律,突出城市和农村在居民消费方面的差距与变化对比,图像截图如下:
2.2.9scatterhpvgpvyear
用scatter方法作立体三维图,分析城市商品零售价格,农村商品零售价格随年份的变化,直观反映出各项的变化关系,反映各项之间的规律,突出城市和农村在商品零售价格方面的差距与变化对比,图像截图如下:
3.分析结果
居民消费价格指数和商品零售价格指数存在一定的关系,根据变量可以相互影响,但影响程度不大,所以部分商品价格上升趋势不会对居民消费产生太大影响。
从数据分析可以看出我国居民消费价格指数及商品零售价格指数近年涨幅越来越快,这是因为:
第一,中国的居民消费价格指数权重和美国有很大的差距。
美国居民消费价格指数中住房权重占到四成,而中国不计入CPI。
而中国CPI中食品的权重占到三成以上,于是食品价格的变动对于CPI的变动有很大的原因。
居民消费价格指数的权重改变周期很长往往跟不上人民生活的变化。
所以,中国的CPI数据不能真实地反映通货膨胀率。
第二,居民消费价格指数中除去食品和资源价格后,有一个被称为核心消费物价指数,而中国核心CPI没有太大的变动。
因为,在国际上来说由于各种原因往往食品和能源的价格变动会很大,所以有时候不被考虑为一个对于经济衡量最重要指标。
第三,中国食品的价格变化源于供需关系的原因。
同时,由上面数据分析可以发现,虽然我国城乡居民收入差的发展速度比较平稳,但近年来收入差距仍然在进一步扩大,同时收入差增长的速度也存在着加快的趋势。
现阶段,我党提出了构建和谐社会的新目标,只有正确认识我国城乡居民收入差的发展变化特点,才能实现逐步缩小城乡居民间收入差距宏伟蓝图。
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