新疆居民消費價格指數(shù)的波動性研究

范楠楠　陳星　王亞珍

摘要：文章選取新疆2000年1月至2017年12月的居民消費價格指數(shù)數(shù)據(jù)，利用GARCH模型、EGARCH模型及ARCH-M檢驗對其的增長率的波動性進行實證分析，結(jié)果表明具有一階波動集群特點及顯著的杠桿效應(yīng)，不存在多元回歸條件異方差，并提出相對應(yīng)的一些政策。

關(guān)鍵詞：增長率;波動性;GARCH模型;EGARCH模型

一、引言

居民消費價格指數(shù)是反映通貨膨脹的重要指標，在國家經(jīng)濟調(diào)整及國民經(jīng)濟核算方面起著重大的作用。對其的研究一直備受關(guān)注。如Balcilar）利用 GARCH 模型對日本、美國、英國的月度 CPI 數(shù)據(jù)進行通貨膨脹和通貨膨脹不確定性之間的動態(tài)關(guān)系進行了研究。卞京利用 GARCH 模型，SV-M 模型對居民消費價格指數(shù)與其波動性之間的關(guān)系進行實證研究。傅俊輝、林春培和馮建勇主要應(yīng)用 ARCH 類模型對 CPI 年增長率的波動性進行建模。王祥兵、嚴廣樂和楊衛(wèi)忠利用條件異方差模型對中國通貨膨脹的波動性與杠桿效應(yīng)進行了研究。張成思運用中值無偏估計以及VAR模型分析CPI 八大類子成分自身動態(tài)傳導(dǎo)特征。譚本艷和柳劍平進行了協(xié)整檢驗，從 CPI 分類指數(shù)的角度分析了決定我國 CPI波動的長期和短期因素。

隨著“一帶一路”戰(zhàn)略的提出與開展，中國經(jīng)濟迎來了良好的發(fā)展境況。作為核心區(qū)的新疆占據(jù)著區(qū)位優(yōu)勢，是向西開放的重要窗口，具備連接我國與中亞、西亞和歐洲的最便捷的通道。因此新疆經(jīng)濟的發(fā)展狀況備受國家密切關(guān)注與大力支持。本文試圖通過分析新疆價格指數(shù)波動性，來研究新疆經(jīng)濟的發(fā)展狀況，進而為新疆政府及相關(guān)部門提供決策依據(jù)。

二、數(shù)據(jù)來源

本文分析的數(shù)據(jù)來源于新疆統(tǒng)計局，首先，選取了新疆2000年1月至2015年12月的居民消費價格指數(shù)（上年=100）作為分析研究對象，其用到的居民消費價格指數(shù)的增長率為Rt=（Pt-100）/100，其中Pt表示新疆歷年的消費價格指數(shù)。通過研究居民消費價格指數(shù)的增長率來研究居民消費價格指數(shù)的波動性。

三、新疆居民消費價格指數(shù)的波動性的實證分析

（一）數(shù)據(jù)基本描述及平穩(wěn)性檢驗

首先，我們對數(shù)據(jù)進行基本統(tǒng)計描述，了解數(shù)據(jù)的一些顯在特征。

從表1中可知，CPI的增長率序列{Rt}的均值為0.025907，最大值為0.119000，最小值為-0.034000，中位數(shù)為0.023500，標準差是0.026596，偏度系數(shù)是0.843265，峰度系數(shù)是4.127764。

從中看出最大值與最小值的極差相對于均值來說較大，另外從標準差也可看出波動性也較大。偏度系數(shù)大于0，說明該序列的分布呈右偏狀態(tài)，而峰度系數(shù)大于3，說明該分布具有尖峰厚尾的特征。另外其JB統(tǒng)計量為37.04610其相應(yīng)的P值為0，表明居民消費價格指數(shù)的增長率序列不服從正態(tài)分布。

第二，進行平穩(wěn)性檢驗，通過檢驗原序列是非平穩(wěn)的，因此對序列進行一階差分后進行平穩(wěn)性檢驗，結(jié)果如表2。

T統(tǒng)計量的值小于1%、5%、10%水平下的臨界值，且對應(yīng)的P值近0，表明序列沒有單位根，拒絕原假設(shè)，即CPI序列的一階差分序列在是平穩(wěn)的。

（二） 建立GARCH模型

首先看一階差分后的時序圖及殘差序列的平方圖，是否適合建立GARCH模型。

從圖1該序列一階差分后的時序圖中，可以看到序列波動出現(xiàn)了“集群”現(xiàn)象，序列在某一時段波動較小，又在某一時段會持續(xù)有較大波動，這表明了序列應(yīng)該存在ARCH效應(yīng)。

圖1中表明序列存在自相關(guān)性，因此該序列具有ARCH效應(yīng)，可以建立GARCH模型。

表3中三個模型的AIC、SC值比較，發(fā)現(xiàn)GARCH（1，1）模型的AIC、SC值與另外兩個模型的相比較小，因此根據(jù)AIC、SC準則可以判定GARCH（1，1） 模型比之其他兩個模型更適合用于該序列波動方面的研究。

（三）建立非對稱性的GARCH模型

為了更進一步研究序列的波動性特征，下面嘗試用非對稱性的GARCH模型建模，過程如下：

表4中各個參數(shù)對應(yīng)的P值均接近0，所以該E-GARCH模型的參數(shù)均顯著，說明序列具有杠桿性。這反映了在居民消費價格指數(shù)所表明的物價波動中，負向沖擊為之的波動比同等大小的正向沖擊引起的波動要大，即消費者在物價下跌時的敏感性要高于同等程度的物上漲時的敏感性，這與經(jīng)濟學家卡尼曼的理論吻合。

（四）? ARCH-M檢驗

進一步加入ARCH-M檢驗，過程如下：

從表5中看出p值最大達到0.9826，該序列不存在ARCH-M過程，即該序列的條件異方差是由于自身所引起的。這與金融時間序列研究者發(fā)現(xiàn)的他們對變量預(yù)測的誤差在某一時期里很小，然而在某一時期里又會很大，接著另一時期又比較小的現(xiàn)象相符合，即該序列的隨機誤差存在著自回歸條件異方差。

四、結(jié)論及政策建議

以上研究分析表明，該序列的波動性研究時可以建立GARCH模型，并且GARCH（1，1）模型優(yōu)于另外兩個常用的GARCH模型。通過建立EGARCH模型，證明了該序列具有杠桿性，另外通過ARCH-M檢驗，證明了該序列不符合多元回歸條件異方差即ARCH-M過程。本文存在諸多不足之處，只是粗略地研究了該序列波動的部分特點，在以后的學習中會努力把這個研究深入下去。

通過本文的研究給出幾點政策建議：首先，政府應(yīng)當加強信息與政策的共享，正確引導(dǎo)公眾的預(yù)期，避免公眾因為對政策提出的不清楚而做出不利于經(jīng)濟穩(wěn)定的事情。第二，政府各相關(guān)部門應(yīng)當協(xié)同合作，共同協(xié)調(diào)經(jīng)濟狀況，一個人的力量再大也比不過大家一起努力。第三，加強重要消費品價格的跟蹤，及時采取調(diào)控措施消除不利因素。重要消費品帶來的影響一般是大的，因此需要密切關(guān)注重要消費品的價格的情況，及時的分析出現(xiàn)的情況可能帶來的影響，以便采取合理的應(yīng)對措施，消除不利于經(jīng)濟穩(wěn)定的因素。

參考文獻：

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[3]傅俊輝，林春培，馮建勇.居民消費價格指數(shù)的波動性分析[J].統(tǒng)計與決策，2008（19）.

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[5]張成思.中國 CPI通貨膨脹率子成分動態(tài)傳導(dǎo)機制研究[J].世界經(jīng)濟，2009（09）.

[6]譚本艷，柳劍平.我國 CPI 波動的長期驅(qū)動力與短期驅(qū)動力研究[J].統(tǒng)計研究，2009（01）.

*本文為基金：“國家自然科學基金”，項目編號：1130145。

（作者單位：陳星，新疆工程學院基礎(chǔ)學院;范楠楠，新疆財經(jīng)大學應(yīng)用數(shù)學學院;王亞珍，新疆財經(jīng)大學應(yīng)用數(shù)學學院）