周好胜 叶学兵 刘海峰

(1.西藏大学经济与管理学院 西藏 拉萨 850000；2.中国建设银行西藏自治区分行柳梧支行 西藏 拉萨 850000；3.江苏亨通电力电缆有限公司 江苏 苏州 215000)

一、引言

PPI指的是工业品出厂价格指数，是反映企业生产成本变化的一种指数。PPI主要用于国家计算工业生产发展速度和企业分析经济效益当中，也是国家制定有关经济政策和国民经济核算的重要依据。通常还会结合CPI用于反映通货膨胀的情况。通过科学分析和预测未来PPI指数的变化，可以让企业明晰行业趋势，预先提出应对策略。因此，研究和掌握我国工业品出厂价格指数的变动情况，对未来的经济政策的决策起到重要的参考作用。

在现有文献中对PPI与其它经济指数或经济变量关系理论的实证研究已经相当丰富，但对于PPI的预测还缺乏合适而准确的模型。为了提高预测精度，更好的为决策者提供依据，本文深入研究我国2019-2020年的工业品出厂价格指数(PPI)的月度数据，利用改进的灰色模型来预测并与之前的预测模型做出比较，来证明本论文模型的精确度比较高。

二、文献综述

我国学者也从多个方面对PPI指数进行了研究，多集中在其它经济指数或影响因素与PPI指数的之间关系的研究。贺力平、樊纲、胡嘉妮[1]对CPI与PPI进行了格兰杰因果检验，得出在国内通货膨胀走势中，需求因素高于供给因素。徐伟康[2]认为CPI与PPIMG存在双向因果关系。宋金奇、舒晓惠[3]指出,我国CPI对PPI具有反向拉动作用,PPI对CPI的正向传导作用并不显著。……