CPI指數影響因素分析

王月華

【摘要】本文的主要工作是在貝葉斯網絡的基礎上，進行對于我國CPI影響因素的分析。實驗的主要工具是BNT軟件包，運用了K2算法，分析了八個因素對于CPI的影響和它們之間的相互影響關系。實證結果表明，食品類和居住類價格指數是影"～CPI的直接原因，食品類和衣著類價格指數是影響其他因素的主要原因。因此，在對居民消費指數的調控上，應針對食品類和居住類價格進行嚴格控制，達到宏觀調控的效果。

【關鍵詞】CPI;貝葉斯網絡;K2算法;BNT軟件包

一、引言

自從改革開放政策實行以來，中國的經濟在不斷地增長，各個地區人民的生活環境和生活狀態都有較大程度的提高，百姓的生活安居樂業，人民的收入也由少變多，對各方面生活所需的衣食住行的要求都隨著收入的提高而變高，并且需求量也隨之變大，導致居民的CPI連續不斷的增長，帶來的后果就是通貨膨脹不斷加劇。而度量通貨膨脹的程度的指標中最優的指標就是CPI。

我國CPI在2010年以前波動具有一定的周期性，而在2010年以來，我國的物價水平總體開始持續走高，到2012年10月CPI才降下來，此后沒有呈現出周期性規律和大幅攀升，而是慢慢趨于穩定，保持在低位運行。這些與我國處在的全球經濟環境和國內機構性調整都有關。一方面，全球經濟復蘇疲軟，面臨諸多風險，如發達經濟體的貨幣政策分歧，朝鮮半島等地緣政治風險以及石油等商品的價格波動等;另一方面，我國經濟結構性改革，目前處于經濟新常態階段，經濟增速有所放緩。

二、模型選擇及實證分析

（一）實驗工具及數據

本文使用MATLAB，利用貝葉斯網絡的軟件包BNT，選取的數據是2007年5月至2017年4月的CPl月度數據，來自中國統計局官網。本文選取了九個因素來進行這次實驗，X1表示CPI，X2表示食品類，X3表示煙酒類，以表示衣著類，X5表示服務類，X6表示醫療保健類，X7表示交通通信類，X8表示娛樂教育類，X9表示居住類。本文主要分析后八個因素（X1～X9）對于第一個因素X1的影響以及這八個因素之間的相互影響關系。

（二）模型選擇

貝葉斯網絡是一種圖形表示方法，目的是為了解決不確定性的問題，它適用在解決一個因素條件依賴于它的控制因素，并且其控制因素具有條件相關性的問題上，這種依賴關系可以用概率來表示。貝葉斯網絡是一種發展較快的技術，它通過概率計算，從一些不確定的、模糊的信息中提取出能夠對于實際應用有價值的信息，進而做出判斷和推理，取得了比較顯著的成果。同時，它又能用結構圖來表示變量之間的關系，這種依賴關系強度可以用條件概率來度量。簡單來講，貝葉斯網絡就是一個有方向的、不循環的圖，和其他有關的參數屬性特征。

（三）準備工作

為了建立較優的貝葉斯網絡，得到比較清楚的網絡結構，我們需要指定建立網絡所需的節點個數、節點狀態數、節點順序和最大父節點數目。節點個數就是變量個數，在此我們令N=9;節點狀態數分為1、2、3三個等級，所以令其等于3。

（四）數據離散化與讀取數據

首先將數據進行離散化，將低于一個標準差的賦值為1，記為低;將處于正負一個標準差之間的賦值為2，記為中，將高于一個標準差的賦值為3，記為高。接下來利用軟件自動讀取已離散化的數據。

（五）建立貝葉斯網絡

利用BNT軟件包中的K2算法來建立網絡模型，運行得到的結果如下：

1.X1的直接影響因素分別是X2和X9，而對X1沒有造成直接影響的有X3、X5、X6、X7、X8這幾個因素，這符合我們國家居民日常生活中的消費構成。因為我國還沒有完全步入小康社會，所以人民群眾的消費依舊大多集中在衣、食上。我國人口總量大，雖然國土面積也大，但是人口集中度比較強，所以住房問題更加值得引起注意;

2.各因素之間相互影響，影響其他因素的主要原因分別為X2、X4和X9。衣、食、住作為人民日常生活中的基礎消費，對于其他各個因素也具有重要的影響。

（六）參數學習

如CPT1所示，這組參數代表了X2、X9對于X1的直接影響程度。從中可以看出，在X2、X9處于低的狀態的時候，X1也有0.9896的概率處于低的狀態;在X2、X9處于高的狀態的時候，X1也有0.9939的概率處于高的狀態。通過這個概率可以顯示出X2、X9對于X1有相當強的依賴關系。

如CPT{2}所示，這組參數代表了X4對于X2的直接影響程度。從中可以看出，在X4處于低的狀態的時候，X2以0.2013的概率處于低的狀態;在X4處于中的狀態的時候，X2以0.8958的概率處于中的狀態，以20.8877的概率處于中的狀態;在X4處于高的狀態的時候，X2以0.3145的概率處于低的狀態。通過這個概率可以顯示出二者之間有較弱的相互依賴關系。

如CPT{4}所示，這組參數代表了在X4處于低的狀態時概率為0.2920;在X4處于中的狀態時概率為0.5317;在X4處于高的狀態時概率為0.1763。通過這個概率可以顯示出當X4最有可能處于中的狀態。

通過上述分析，可以得到X2、X4、X9對于總指數具有相當重要的影響的結論。

三、結論

本文以貝葉斯網絡的理論為基礎，BNT軟件包為工具，運用MATLAB分析我國CPI的影響因素。通過以上對結果進行的分析，我們可以得到以下的結論：食品類和居住類價格指數是影響CPI的直接原因，食品類和衣著類指數是影響其他因素的主要原因，這很大程度上是由于我國實際經濟情況決定的，并且在食品類和居住類指數處于低的狀態的時候，總指數也有0.9896的概率處于中的狀態;在食品類和居住類指數處于高的狀態的時候，總指數也有0.9939的概率處于高的狀態。