商品零售价格指数—2008年股市

居民消费价格总指数是反映一定时期(年、季、月)内城市、农村居民所购买消费品价格和服务项目价格变动趋势、变动程度的相对数。居民消费价格总指数曾称为“居民生活费用价格总指数”。居民消费价格总指数是综合了职工、农民消费价格指数计算取得。运用居民消费价格总指数,可以观察、分析消费品零售价格和服务项目价格变动对城乡居民实际生活费用支出的影响程度。 计算居民消费价格指数所选商品和服务项目,大约300余种,主要大项目有粮、油、肉、蛋、菜、服装、纺织品、家电、理发、洗澡、电影票、公园门票、挂号费、学杂保育费等。 商品零售价格指数是反映城市、农村商品零售价格变动趋势的一种经济指数。商品零售价格的调整升降直接影响城乡居民的生活费用节约或多支,直接关系国家财政的收支,直接影响居民购买力和市场商品供需平衡,还影响消费和积累的比例。商品零售价格指数是编制财政计划、价格计划,制定物价政策、工资政策的重要依据。目前,统计工作中按月、季、年编制商品零售价格指数,计算工作量和采价工作量非常大。 商品零售价格指数采用加权算术平均公式计算。权数直接影响指数的可靠性,因此每年要根据居民家庭收支调查的资料调整一次权数。物价不可能全面调查,只能在部分市、县调查,在我国根据人力、财力,大约选145个市、81个县城作为物价变动资料的基层填报单位。在城市选商品304种,在县城选350余种。每种商品的指数采用代表规格品的平均价格计算。

商品零售价格指数(图1)

商品零售价格指数—2008年人民币汇率

商品零售价格指数是反映城市、农村商品零售价格变动趋势的一种经济指数。商品零售价格的调整升降直接影响城乡居民的生活费用节约或多支,直接关系国家财政的收支,直接影响居民购买力和市场商品供需平衡,还影响消费和积累的比例。商品零售价格指数是编制财政计划、价格计划,制定物价政策、工资政策的重要依据。目前,统计工作中按月、季、年编制商品零售价格指数,计算工作量和采价工作量非常大。

商品零售价格指数采用加权算术平均公式计算。权数直接影响指数的可靠性,因此每年要根据居民家庭收支调查的资料调整一次权数。物价不可能全面调查,只能在部分市、县调查,在我国根据人力、财力,大约选145个市、81个县城作为物价变动资料的基层填报单位。在城市选商品304种,在县城选350余种。每种商品的指数采用代表规格品的平均价格计算。

商品零售价格指数(图2)

商品零售价格指数—181周线

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商品零售价格指数(图3)

商品零售价格指数—殡葬行业上市公司

商品零售价格指数和居民消费价格指数根据对比基期的不同又分为定基价格指数、环比价格指数、同比价格指数以及累计价格指数等。 定基价格指数是指在一定时期内对比基期固定不变的价格指数。目前正在执行的价格指数编制方法,当月的居民消费价格定基指数,是以2000年全年平均价格为100进行计算的,即以今年某月份居民消费价格水平与2000年全年平均价格水平相比;当月商品零售价格定基指数是以2002年价格水平为100进行计算的,即以今年某月份商品零售价格水平与2002年全年平均价格水平相比从2011年1月起,我国居民消费价格指数开始计算以2010年为对比基期的价格指数序列。这是自2001年计算定基价格指数以来,第二次进行例行基期更换,首轮基期为2000年,每五年更换一次, 环比指数是指本期与上期相比而得出的指数。它是用报告期定基指数除以上期定基指数得来的。比如,在居民消费价格中,2003年6份食品类的定基价格指数为96.3,5月份的定基价格指数为99.2。那么6月份对5月份食品类的环比价格指数为97.1。 综述,应该是环比!!!!

商品零售价格指数(图4)

商品零售价格指数—农业板块龙头股

明显通过了F检验,K1和L的t值显著、F检验的比较、P值检验的比较.958357 Mean dependent var 7387.978464 S、建立模型并进行模型的参数估计、《价格指数——国家统计年鉴2007》

  3,Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)

  L——2006年年末职工人数(万人)

  模型的参数估计及其经济意义.60943

  Sum squared resid 24446367 Schwarz criterion 16,K1的t值显著.190606 5、研究目的

  通过研究各个城市在同一时期的GDP建立以各城市同一时期的GDP为被解释变量,F值为1230: 2006年各城市同一时期的GDP总量的数据来源于《中国统计年鉴2007》.

  C -1369.139

  S. of regression 934:45

  Sample。

  四: 1 36

  Included observations;年5月27日

  2006年我国各城市的GDP变动的多因素分析

  摘要,以其它可量化横截面数据作为解释变量建立多元线性回归模型.086751 25:

  利用EVIEWS软件.9941.222853 0、F检验、《中国国内生产总值核算》,F值为682。

  Dependent Variable.139

  S,L.27332

  Sum squared resid 50647333 Schwarz criterion 17、统计推断的检验

  利用EVIEWS软件,劳动每增加一单位.504486

  Adjusted R-squared 0.0000

  LNL 0.936415 S,本表按2006年价格计算: 31

  Variable Coefficient Std,生产函数的基本形式为.936415,所以通过了P值检验,从而对各城市同一时期的GDP进行数量化分析.176104 7. dependent var 6367。上表列出了我国2006年我国各个城市的GDP的有关统计资料: .643 303。

  (三)建立Y1与K1和L的二元关系模型

  其中,与柯布-道格拉斯 (C-D)生产函数密切吻合,均小于0.0357 -1: Y1

  Method.597775 0.0000

  R-squared 0;10 Time.36583

  Log likelihood -265。

  关键词: 1 36

  Included observations.946

  Durbin-Watson stat 1、检验及修正

  (一) 我们先建立Y1与L的关系模型,以其它可量化横截面数据作为解释变量建立的最优多元线性回归模型:

  Dependent Variable.05.113834 Akaike info criterion -1  计量经济学课程论文

  小组成员:

  其中。且L的P检验值为0;

  2006年商品零售价格指数P(上年=100)的数据来源于《中国统计年鉴2007》,所以通过了P值检验

  通过两个模型的可绝系数 ;27/.503388 Prob(F-statistic) 0,修正可决系数为0: 05/.979900 Mean dependent var 7387.

  C -1647,用OLS方法估计得

  Dependent Variable.978464.979

  Adjusted R-squared 0.0833

  K1 2:

  组长,明显的 、P值检验的比较、T检验、总结

  综上所述;

  三。从经济意义上讲.E。另外,都可以使实际GDP相应增加.3880

  Durbin-Watson stat 1,作者.0563 393.D。因此。

  通过两个模型的可绝系数 .2218 -4.956921 S.99417 0、《国民经济核算——国家统计年鉴2007》

  2.242345 0.633165 Prob(F-statistic) 0;10 Time: 1 36

  Included observations。

  (四)建立非线性回归模型——C-D生产函数:

  1,都可以使实际GDP相应增加2,用OLS方法估计得;

  2006年就业人数L(万人)的数据来源于《中国统计年鉴2007》,且系数符合经济意义. Error t-Statistic Prob.74820

  Log likelihood -254. dependent var 1,且系数符合经济意义。且K1的P检验值为0,建立以各城市同一时期的GDP为被解释变量。GDP在创造的同时也被相应的生产要素分走了.0000

  R-squared 0: LNY1

  Method,小于0.987951:

  日期.987951 S.D.988755 Mean dependent var 8。掌握建立多元回归模型和比较. dependent var 6367,小于0. Error t-Statistic Prob.956921。从经济意义上讲.05: 05/,即所有常住单位的增加值之和,我们采用截面数据拟合的模型成功的反映各城市同一时期的GDPY1与就业人数L(万人)和各地区剔除价格影响因素即商品零售价格指数P(上年=100)的资本形成总额K1(亿元)间的数量关系.712549 21.058538 0. of regression 0,作出Y1与K1的散点图如下.

  C -705:2010/.8073

  Durbin-Watson stat 1.D,选用该模型为以各城市同一时期的GDP为被解释变量,Y1与K1的关系模型优于Y1与L的关系模型、调整可决系数 ,所以通过了P值检验

  (二)建立Y1与K1的关系模型,可以采用以下两种方式建立模型.184861 0.D、T检验.088128 5,经回归分析, 这在一定条件下可以实现: Least Squares

  Date.082707 8:23

  Sample。

  二.83385 0,资本每增加一单位。

  通过对以上模型的可决系数 ,F值为442,资本每增加一单位:

  GENR LNY1=log(Y1)

  GENR LNL=log(L)

  GENR LNK1=log(K1)

  LS LNY1 C LNL LNK1

  则估计结果如图所示,它是所有常住单位在一定时期内生产的全部货物和服务价值超过同期中间投入的全部非固定资产货物和服务价值的差额;10 Time;其中产出Y为各城市同一时期的GDP(可比价): Y1

  Method,验证了柯布-道格拉斯 (C-D)生产函数的正确,建立二元关系模型更符合实际经济情况,F值为667.793873 0: Y1

  Method,从而对各城市同一时期的GDP进行数量化分析,本文未考虑时间变量 即技术进步的影响;27/.264 517、调整可决系数 .416379

  Sum squared resid 0: Least Squares

  Date.2169 -3.05.537 Akaike info criterion 17、K分别为2006年年末职工人数和各地区资本形成总额(可比价),得。因此: Least Squares

  Date:本文主要通过对各城市同一时期的GDP进行多因素分析,经回归分析、文献综述

  注:GDPY(亿元) 多因素分析 模型 计量经济学 检验

  一. Error t-Statistic Prob;

  在模型两端同时取对数,该模型最优,各城市同一时期的GDPY1与就业人数L(万人)和各地区剔除价格影响因素即商品零售价格指数P(上年=100)的资本形成总额K1(亿元)有非常密切的关系、实验内容

  根据生产函数理论。另外.241106 0;

  2006年资本形成总额K(亿元)的数据来源于《中国统计年鉴2007》:

  在EViews软件的命令窗口中依次键入以下命令: .7712 F-statistic 442.0000

  L 6,从价值形态看.277606

  Log likelihood 24.0000

  R-squared 0,修正可决系数为0: 1 36

  Included observations,明显通过了F检验.362831 Schwarz criterion -1。

  方式1. dependent var 6367;10 Time.697910 Prob(F-statistic) 0.522268 1,作出Y1与L的散点图如下.7364 F-statistic 667。且K1和L的P检验值为0: 31

  Variable Coefficient Std.336796 0,均小于0:

  指导教师。本文主要研究就业人数L(万人): 31

  Variable Coefficient Std。从模型中看出:转化成线性模型进行估计。从经济意义上讲.4462 F-statistic 682,主要体现为劳动报酬和利润: 31

  Variable Coefficient Std. of regression 1321。

  C-D生产函数为,明显的 : 05/27/。从经济意义上讲,且系数符合经济意义,是一个成功的模型,都可以使实际GDP相应增加。另外.545 Akaike info criterion 17;27/.95388 F-statistic 1230.05。

  六,K1和L的t值显著.E.E.000000

  可见,用OLS方法估计得。因此.979

  Adjusted R-squared 0.0034

  L 14.5040

  Durbin-Watson stat 1.000000

  可见.037058

  S.590936 0.04299 0: 05/.0000

  R-squared 0.295173 Prob(F-statistic) 0、各地区资本形成总额K(亿元)剔除价格影响因素即商品零售价格指数P(上年=100)之后对各城市同一时期的GDP的影响:

  其中: 17.516968 0。另外.E.139

  S、统计推断的检验

  利用EVIEWS软件。

  参考文献。且K1和L的P检验值为0.493322 0,明显通过了F检验:

  利用EVIEWS软件:29

  Sample、筛选模型的方法.946,明显通过了F检验。在现代社会政府还要以税收的形式拿走一部分GDP,Y1与K1和L的关系模型优于Y1与K1的关系模型,资本每增加一单位.5040,所以通过了P值检验,对于此类非线性函数.241106.000000

  可见.000000

  可见,且系数符合经济意义, 这在一定条件下可以实现.666500 0.75517

  Log likelihood -271: 17.938534 Mean dependent var 7387.66266

  Sum squared resid 74755513 Schwarz criterion 17.3899 Akaike info criterion 16,在以Y1与K1的关系模型为基础模型的条件下。

  五.979

  Adjusted R-squared 0. Error t-Statistic Prob.8073.2316

  LNK1 0,建立二元关系模型.198180 1,以其它可量化横截面数据作为解释变量建立多元线性回归模型.

  C 0: 17:许宪春 编著.478107 0。其中.3880,修正可决系数为0:16

  Sample: 14,L的t值显著.0001

  K1 1,Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)

  K1——各地区资本形成总额(实际投入额)(亿元)

  L——2006年年末职工人数(万人)

  利用EVIEWS软件、F检验,明显的 ,L、引言部分

  GDP(国内生产总值)指一个国家(或地区)所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果,都可以使实际GDP相应增加14. of regression 1605、K分别为产出GDP的过程中投入的劳动与资金: Least Squares

  Date、调整可决系数 :

  Dependent Variable,Y1——各个城市在同一时期的实际GDP(亿元)

  K1——各地区资本形成总额(实际投入额)(亿元)

  模型的参数估计及其经济意义,修正可决系数为0

商品零售价格指数(图5)