何楚聪 谢坤 秦俊

CPI预测——基于VAR预测模型

一、选取指标。VAR向量自回归模型常用于经济系统的动态性研究, 属于时间序列分析的范畴, 因此使用此模型需要较长的时间序列数据, 由此进行的样本外预测才更准确。

本部分采用全国1997年1月至2010年1月的月度数据资料(共157组) ,选取居民消费价格指数( CPI)代表居民消费价格变动幅度, 原料、燃料和动力购进价格指数(MPI)代表原料价格的变动幅度, 工厂出厂价格指数( PPI)代表工业品价格变动幅度, 货币和准货币的同期增长率(M2) 表示货币供给指标。这四个指标都是以上年同月为基期的增长比率, 所有数据均来自国家统计局(因篇幅有限, 未能将全部原始数据列出)。

第一，原料、燃料和动力购进价格指数(M PI)表示产业链上游指标, 原料及能源价格上涨将会增加中间产品的成本, 从而增加最终消费产品的成本, 导致物价指升,由这一原因所引起的通胀, 称为成本推动型通货膨胀。因此, 原料、燃料和动力价格的变化与最终居民消费价格间具有一定的因果关系。第二，工业品出厂价格指数( PPI) 是反映全部工业产品出厂价格总水平的变动趋势和程度的相对数, 其中除包括工业企业售给商业、外贸、物资部门的产品外, 还包括售给工业和其他部门的生产资料以及直接售给居民的生活消费品, 因此在产业链条上, PPI 反映中间产品价格的变动, 也是CPI的直接上游。第三，货币和准货币的同期增长率(M ) 也应该是CPI上涨的原因, 因为通货膨胀源于货币供给量的过度增长。弗里德曼认为, 通货膨胀无论任何时候都是一种货币现象, 货币供应增长率的提高,将在一定程度上造成物价指数的升高。

二、VAR模型的估计。在建立VAR 模型之前, 首先对CPI、M 、MPI 和PPI指标分别行ADF单位根检验, CPI、M 、MPI和PPI均为一阶单整序列。之后对这四个指标做Johansen ( JJ) 检验,结果为所包含的变量分别在5% 的显著水平上存在惟一的协整方程, 即变量间具有长期的均衡关系, 可以建立VAR模型。因为模型是建立在小样本基础上的, 所以在选择滞后阶数P时, 一方面为了反映所构造模型的动态特性, 另一方面为了有足够的自由度,参照SIC和SC 规则, 选取的滞后阶数为2, 构造由方程估计结果可以看出:

第一, CPI滞后一期对自身的影响参数为1. 047, 滞后二期对自身的影响为负, 对此, 可以理解为, 第一年居民消费价格指数的上涨会在下一年度逐渐释放, 在第三年开始逐步纠正。第二, M 2货币供给量滞后一期和滞后二期都会对居民消费价格指数产生一定的影响,。这说明加大货币供给会促使居民消费价格指数一定程度内的上涨。第三, MPI对CPI的影响能力比较弱, 其中滞后一期 参数为0. 047,滞后二期对CPI的影响为负，参数都在0. 6 以下。这表明来自原料、燃料和动力供给价格对CPI的冲击具有一定的影响，并且有一定的滞后性。第四, PPI对CPI的影响较明显,由此能够看出工业品出厂价格作为消费品价格的上游影响因素, 可以小规模的引发推动型的通胀, 但影响程度有限。第五, 模型中还有一些变量间的影响关系比较显著。这四个变量的滞后一期对其自身的影响都很敏感, CPI滞后二期对本期M2会产生正向影响, 而且CPI的滞后一期对本期MPI和PPI产生正向影响。第六，其中回归结果中还包括了每个方程的标准OLS回归统计量, 其中可以看出对于每个方程其R2 的数值都很大, 这说明方程对因变量的拟合较好。F检验值变化比较大, 说明方程的解释程度也比较显著。A IC 与SC 的值都比较小, 说明滞后阶数的确定基本合理。这说明CPI的变动将显著影响未来1~ 2期的其它三个指标。

以上模型经过VAR模型滞后结构( AR Root Table)检验, 所有根模的倒数都小于1, 说明此VAR模型的建立非常稳定。

三、脉冲响应函数和方差分解分析。脉冲响应函数描述一个标准差大小的冲击对VAR模型中内生变量当期值和未来值的影响, 可以从更加微观的变动中揭示各变量间的相互影响关系。在本VAR模型中, 我们讨论CPI、M 2、MPI和PPI分别产生一个标准差大小的冲击,通过Eviews6得出 对应脉冲函数如下：Estimation Proc:

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LS 1 2 CPIDL M2DL MPIDL PPIDL@ C

可以看出, 首先, CPI对自身的影响始终保很高的数值,其次, M PI对CPI的影响在前一段时期出现大幅增加, 之后逐渐减少, 说明原料、燃料和动力购进价格对CPI的冲击较敏感, 当原料等价格出现一次上升, 将会较快在其后的半年内推动通胀少量增加, 其后影响会逐步减小。再次, PPI对CPI的影响相对滞后，最后, M 2对CPI的影响与PPI相近, , 这表明M 2和PPI对CPI的影响存在一定的时滞。在VAR模型中, 方差分解是通过分析每一种结构冲击对内生变量变化的贡献程度, 可以进一步评价不同结构冲击的重要性,根据方差分解的结果可以看出, CPI对自身的贡献最大。

四、VAR模型的样本外预测。无论是VAR模型估计本身, 还是脉冲响应函数以及方差分解分析, 都是为了找出指标间的相互影响规律, 从而能够预测未来一定时期内的指标走势。本文根据所建立的VAR模型, 对2010年至2013年CPI走势做出预测。由相关数据以及模型得出近似拟合预测公式为

General model Gauss3：

f(x) =a1*exp(-((x-b1)/c1)^2) + a2*exp(-((x-b2)/c2)^2) +

a3*exp(-((x-b3)/c3)^2)

Coefficients(with 95%confidence bounds):

a1=26.51(2.322,50.7)；

b1=2000(1999,2001)；

c1=2.051(0.8958,3.206)；

a2=1.732e+016(-9.332e+021,9.332e+021)； b2=1.226e+004(-1.685e+008,1.685e+008)；

c2=1791(-1.472e+007,1.472e+007)；

a3=9.055(-46.3,64.41)；

b3=1996(1994,1999)；

c3=1.458(-2.787,5.703)

Goodness of fit:

SSE：14.08

R-square：0.9821

Adjusted R-square：0.9583

RMSE：1.532

经计算得出, 从2010年初, CPI将不断上升,从102.36一直上涨, 到2010 年中旬达到最高点。2010年第三季度起, CPI将逐步下降, 到2012 年第二季度回落到101.07, 后又有一个微量的上升, 至2013 年初达到101.27。由此可以看出, 在未来的半年多时间里, 会出现较小幅度的通胀, 其后会回落到合理的水平。

政策建议

一、扩大内需。未来中国的出口将面临较不利的局势。扩大内需的问题迫在眉睫。首先，我们应大力发展经济，从总体上扩大国民的消费能力。第二，应对收入结构进行一定的调整。第三，政府应调整产业结构以扩大内需。

二、制定大宗短缺资源的总体发展规划。在充分发挥市场资源调节功能的同时, 政府应制定大宗短缺资源特别是农副产品和能源的总体发展规划。同时, 对于大宗农产品、重要生产原料和食品类消费品进行市场价格、供求量和库存变化的有效监测, 以保证其平稳供给, 防止价格指数过度波动。

三、调整和优化投资结构。政府宏观调控应设计长期合理的投资结构, 达到既促进经济可持续发展又稳定价格的目标, 注重节能减排、生态工程、医疗教育和公共设施等领域的投资, 避免产业政策的盲目性和重复性, 审时度势地调整投资结构, 引导资本向产业结构升级和转变经济发展方式的方向投入。

四、改革价格管理机制。在我国的能源价格始终未能完全市场化的情况下，目前的价格管制措施虽然对通货膨胀有一定的抑制作用，但也导致了资源价格偏低、经济增长方式粗放，并引发我国经济严重的内外失衡。在当前CPI与PPI严重倒挂的背景下，正是我们重新审视价格管制政策的有利时机。因此，我们在相机运用货币政策和财政政策治理通货膨胀的同时，应适时推进能源领域的价格改革，让价格在转变经济增长方式上发挥调节作用，形成资源节约型经济增长方式，纠偏中国经济日益加剧的内外失衡，以利于消除通货膨胀的形成机制。

（第一作者单位：吉林大学商学院；第二、第三作者单位：吉林大学计算机科学与技术学院）

注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文