WTO时代CPI与PPI间影响力研究_国际贸易论文

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论文导读::年12月11日中国成为WTO的第143个正式成员。时代CPI与PPI间影响力研究。
论文关键词:WTO,CPI,PPI,影响力

 

CPI与PPI的变动关系反映了WTO时代的相关协议对我国生产环节、消费环节的影响状况,同时,供求市场和营销网络的变化又反作用于PPI和CPI,从而影响着PPI与CPI之间的长短期影响力。因此,有必要对我国加入WTO以后的CPI与PPI间影响力进行再识别和分析以及时地了解两者之间影响力的变动状况。

一、 WTO时代CPI与PPI的波动状况

CPI是对一定时期的消费品篮子价格的衡量,主要反映消费环节的价格水平,目前一般被作为衡量通货膨胀的重要指标。PPI是对一定时期各种商品在不同生产阶段的价格变动情况的衡量指标,主要反映生产环节的价格水平,是衡量生产环节价格水平的重要经济指标[1]。图1、图2分别代表2002年1月到2010年7月我国CPI与PPI同比涨幅的原始数据和经过X12季节调整方法调整后的最终序列循环-趋势图。

图1 02.1-10.7CPI、PPI同比涨幅原始数据曲线图 图2 02.1-10.7CPI、PPI同比涨幅最终序列循环-趋势图

从图1、图2中我们可以看出,在2002年即我国加入WTO后的第一年,我国的CPI、PPI同比涨幅都纷纷出现了负数国际贸易论文,并且CPI的同比涨幅一直保持在PPI同比涨幅值的上方。随着宏观政策和市场的不断调节,到2003年,我国的CPI与PPI的同比涨幅开始出现大幅增长,CPI、PPI价格指数的同比涨幅转变为正值发表论文。2002-2004年,我国CPI、PPI同比涨幅大部分时间在不断增长,2005-2007年,CPI、PPI同比涨幅基本保持稳定,2008年出现一个小的波峰。2003-2008年,CPI同比涨幅基本上保持在PPI同比涨幅的下方。2009年,受全球金融危机的影响,我国的CPI、PPI同比涨幅出现一个WTO时代的最大低谷,并且使得CPI同比涨幅再一次位于PPI同比涨幅的上方。到2010年,受到全球金融危机影响的经济开始复苏,我国的CPI、PPI同比涨幅再一次开始趋于平稳,PPI同比涨幅又一次高过CPI同比涨幅。不难看出,WTO时代,我国CPI与PPI的关系呈现复杂多变的特性。

二、WTO时代CPI与PPI间影响力的识别

考虑到CPI与PPI同比涨幅受季节变动和不规则变动的影响,为真实地反映CPI与PPI的关系,本文利用EVIEWS5.0中X12季节调整方法对2002年1月到2010年7月的CPI和PPI同比涨幅原始数据进行调整,得到新的最终序列循环-趋势CPI_TC和PPI_TC,具体步骤如下:

1、 回归模型的建立

CPI与PPI间影响力识别分析主要采用WTO时代即2002年1月到2010年7月的CPI_TC、PPI_TC数据,建立线性回归模型,其中表示常数项国际贸易论文,表示参数,代表误差项。

2、变量平稳性检验

为防止伪回归的发生,利用ADF检验法对进行单位根检验。在10%的显著水平下,中的不能通过单位根检验,但一阶差分在10%的的显著水平下均能通过显著性检验,都是一阶单整序列,因此,可以对进行协整检验。

3、变量间协整关系检验

在10%的显著水平下,不都是平稳序列,但是都是一阶单整,为避免出现伪回归,还需要再对进行协整关系检验。对进行ADF检验,结果见表1:

表1 残差ADF检验

 

变量

ADF test Statistic

Test critical values

检验结果

1%

5%

10%

-2.475424

-2.590910

-1.944445

-1.614392

拒绝H0,平稳

ADF检验统计量的值小于10%置信水平的临界值,因此可以认为残差序列为平稳序列,表明之间存在协整关系,说明PPI与CPI具有长期均衡关系。

4、误差修正模型的建立

为了增强模型的精度,把协整回归方程式中的误差项看作均衡误差,通过建立误差修正模型把生活费支出的短期行为与长期变化联系起来。误差修正模型结构如下:

得到误差修正模型为

其中,R2=0.422331;DW=0.208917。估计结果表明,CPI的变化不仅取决于PPI的变化,而且还取决于上一期的CPI对均衡水平的偏离,误差项的系数为-0.004287国际贸易论文,体现了对偏离的修正。

其中,R2=0.900250;DW=0.534850。估计结果表明,PPI的变化不仅取决于CPI的变化,而且还取决于上一期的PPI对均衡水平的偏离,误差项的系数为0.906180体现了对偏离的修正发表论文。

5、变量间因果关系检验

由ADF单位根检验结果显示不平稳,而为平稳序列,因此选择进行Granger因果关系,具体结果见表2:

表2 格兰杰检验表

 

Null Hypothesis:

Obs

F-Statistic

Probability

does not Granger Cause

92

1.93464

0.05428

does not Granger Cause

3.25575

0.00165

结果显示:形成的原因,而不是形成的原因。

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