影响通货膨胀的因素分析
影响通货膨胀的因素分析
本文通过建立经济模型，研究固定资产投资总额、货币供应量、国内生产总值和外汇储备等因素对通货膨胀的影响程度。文章内容较为专业，涉及计量经济学的回归分析，具有一定的学术价值。
文档简介
对影响通货膨胀的因素分析摘要：随着国内商品价格上涨，CPI数据的攀升，通胀已经影响到人们的生活。通过对CPI指数历年的水平和现状的研究，建立影响通货膨胀的经济模型，研究各解释变量对通货膨胀的影响程度，从而为我国避免严重的通货膨胀以确保经济的持续稳定发展提供理论依据。
关键词：通货膨胀多因素分析模型计量经济检验修正问题的提出
通货膨胀是指流通中的货币数量超过经济运行所需的货币数量而引起的货币贬值和价格水平全面、持续上涨的经济现象。衡量通货膨胀的常用指标有消费者价格指数(CPI)、生产者价格指数(PPI)和GDP折算数,其中最为常用的是消费者价格指数。所以，本文就影响CPI的因素来解释影响通货膨胀的因素。
影响通货膨胀的因素有很多，但由于许多因素之间相互重叠，同时为了反映影响通货膨胀的主要因素，因此，综合考虑各方面的因素，我考虑以下一些变量：
固定资产投资总额（GDZCTZZE）。我国当前需求的增长主要由政府主导的投资拉动的，主要用于基础设施建设。我国固定资产膨胀主要又表现为一般加工业投资增长过快，这就造成投资结构向加工工业和非生产性建设倾斜，造成能源、原材料的供应和交通运输极度紧张，增加物价上涨的压力。
货币供应量（HBGYL）。货币供应量过多，会引起货币贬值，价格水平上涨。
国内生产总值（GDP）。GDP增长对增加对货币的需求，也会增加对货币的供给，所以会给通胀埋下一些隐患。
外汇储备（WHCB）。外债负担过重、外贸逆差过大及国际市场价格与国内市场价格相当悬殊可能引起通货膨胀。
二、模型的选择和变量的设定
我将CPI作为因变量，即被解释变量；将固定资产投资总额、货币供应量、国内生产总值、外汇储备作为解释变量，对模型进行回归分析。
（一）收集的数据如下：
CPI | GDZCTZZE（亿元） | HBGYL（亿） | GDP（亿） | WHCB（亿美元） |
|---|---|---|---|---|
103.14 | 51715 | 293.4 | 18718.3 | 111 |
103.45 | 594.5 | 19349.9 | 21826.2 | 217.1 |
106.4 | 8080.1 | 25402.2 | 26937.3 | 217.1 |
13072.3 | 34879.8 | 35260 | 211.9 | 9124.1 |
17042.9 | 446923.5 | 48108.5 | 516.2 | 108.3 |
22974.0 | 376094.9 | 70142.5 | 1050.4 | 9102.8 |
253189 | 90995.3 | 78060.8 | 1398.9 | 99.2 |
28406.1 | 7104498.5 | 83024.3 | 145098.6 | 29854.7 |
119897.9 | 88479.2 | 1546.7 | 5100.4 | 32917.7 |
3134610.3 | 98000.5 | 1655.7 | 4100.7 | 37213.4 |
9158310.9 | 108068.2 | 2121.6 | 599.2 | 43499.9 |
1185007 | 119095.7 | 2864.0 | 7101.2 | 55566.6 |
1221222.8 | 1351744 | 832.5 | 1103.9 | 70477.4 |
254107 | 159586.7 | 6099.3 | 2101.8 | 88773.6 |
298755.7 | 184088.6 | 8188.7 | 2101.5 | 109998.2 |
345603.6 | 213131.7 | 10663.4 | 4104.8 | 137323.9 |
403442.2 | 259258.9 | 15282.49 | 105.2 | 224846 |
606225 | 335353 | 23992 |
（二）建立数学模型及模型的检验
建立线性模型：
CPI = β0 + β1GDZCTZZE + β2HBGYL + β3GDP + β4WHCB
对模型显著性的假设为：
H0：β1=β2=β3=β4=0
H1：β1，β2，β3，β4不全为零
模型显著性检验：用EVIEWS进行回归操作，结果如下：
Dependent Variable: CPI
Method: Least Squares
Date: 12/10/10 Time: 17:10
Sample: 1990 2009
Included observations: 20
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 102.9715 4.950189 20.80152 0.0000
GDZCTZZE 0.001061 0.000462 2.295079 0.0366
HBGYL -0.000318 0.000117 -2.716718 0.0159
GDP 0.000164 0.000142 1.152800 0.2670
WHCB -0.004019 0.002706 -1.485075 0.1582
R-squared 0.476580 Mean dependent var 105.1150
Adjusted R-squared 0.337001 S.D. dependent var 6.552723
S.E. of regression 5.335538 Akaike info criterion 6.398975
Sums squared resid 427.0195 Schwarz criterion 6.647908
Log likelihood -58.98975 F-statistic 3.414416
Durbin-Watson stat 0.693276 Prob(F-statistic) 0.035621
Estimation Command: LSCPI CGDZCTZZE HBGYL GDP WHCB
Estimation Equation: CPI=C(1)+C(2)*GDZCTZZE+C(3)*HBGYL+C(4)*GDP+C(5)*WHCB
Substituted Coefficients:
HBGYL -0.000379 6.45E-05 -5.870285 0.0000
WHCB -0.011533 0.003054 -3.776271 0.0020
D(WHCB) 0.012401 0.003086 4.017947 0.0013
R-squared 0.749905 Mean dependent var 105.2211
Adjusted R-squared 0.678449 S.D. dependent var 6.714626
S.E. of regression 3.807562 Akaike info criterion 5.732789
Sums squared resid 202.9653 Schwarz criterion 5.981326
Log likelihood -49.46150 F-statistic 10.49466
Durbin-Watson stat 1.547921 Prob(F-statistic) 0.000382
Estimation Command: LSCPI CGDZCTZZE HBGYL WHCB D(WHCB)
Estimation Equation: CPI=C(1)+C(2)*GDZCTZZE+C(3)*HBGYL+C(4)*WHCB+C(5)*D(WHCB)
Substituted Coefficients:
CPI=102.3749108+0.002025431046GDZCTZZE-0.0003785794737HBGYL-0.01153305611WHCB+0.01240090219D(WHCB)