基于ARCH模型的河南省居民消费价格指数实证分析.pdfVIP

第7卷第2期 河南工业大学学报 (社会科学版) Vo1．7，No．2 2011年6月 JournalofHenanUniversityofTechnology(SocialScience) Jun．2011 文章编号：1673—1751(2011)02—0059—02 基于ARCH模型的河南省居民消费价格指数实证分析 物 卫 涛 (开封大学 财政经济学院，河南开封475004) 摘要：搜集了2003年 1月至2010年 5月89个月的河南省居民消费价格指数的月度数据，从 实证上说明了河南省居 民消费价格指数存在 ARCH(条件异方差性)现象，并建立了一个 GARCH(1，2)模型，从而较好地拟合 了河南省居民消费价格指数的数据，可以用来作短期预 测 。 关键词：居民消费价格指数；GARCH模型；预测 中图分类号：F014．5 文献标识码 ：A 居民消费价格指数 (CPI)是通过一组有代表 Yl：Ot+ 一1+ d／,‘ 性的消费品及服务项 目价格随着时间的变动，反 var(“t)=rO =Ot0+O／12f一l+ 22t—1 映居民家庭购买消费品及服务价格水平变动情况 ARCH效应的存在，检验方法主要有两种： 的相对数，是衡量通货膨胀的3个指标之一。国 ARCHLM检验方法和残差平方 自相关图方法。 内外已经有许多学者用 ARCH方法来对通货膨 2 河南居民消费价格指数的ARCH 胀建立模型。本文首先简要介绍 ARCH理论模 模型及估计 型，然后根据这个模型判断最近8年来河南省居 民消费价格指数是否存在 ARCH效应 ，最后对河 本文选取2003年 1月到2010年 5月89个 南省居民消费价格指数的数据进行拟合。 月的月度数据时间序列Y，数据来源于河南省统 计局网站和人大经济论坛网站。为了减少舍人误 1 ARCH理论模型 差，在估计时，对时间序列Y进行 自然对数处理， ARCH模型的主要思想是：扰动项 的条件 即对时间序列InY作为因变量进行估计 ，记 InY 方差依赖于它的前期值 U 的大小。 为 。本文所有模型均在Eviews5．0中实现。 时间序列Y的ARCH(1)模型就是时刻 t的 首先对 和 的一阶滞后序列 作 OLS 的条件方差or依赖于时刻 (t一1)的扰动项平 估计 ，结果如下： =0．243157+0．947605x 一 1+ (1) 方的大小，即依赖于 一。用公式表达为： (1．608075)(29．05197) R—squared=O．91 Yf=O／+卢 一1+ f 这个方程的统计量很显著，拟合的程度也比 var(Mt)=or=OL0+O／i2f一1 较理想。但是观察该回归方程的残差图，可以发 其中，、／3、 、 是待估参数，且 Ot0、Ot1非