system: [SYSTEM]

user: 3. 影响因素动态分析 3.1. 平稳性检验 我们采用ADF检验方法对上述所得出的6个主要影响指标进行平稳性检验，检验结果见表5。 Table 5 ADF test results for each sequenc 原序列 ADF检验值 5%的零界值 P值 一阶差分序列 ADF检验值 5%的零界值 P值 CPI −2.7864 −3.4357 0.2044 D(CPI) −6.667 −1.943 0.000 RPI −2.646 −3.4357 0.2607 D(RPI) −6.914 −1.943 0.000 IIFA −2.3845 −3.4340 0.3864 D(IIFA) −12.784 −1.943 0.000 FER −3.3985 −3.4359 0.0549 D(FER) −4.416 −1.943 0.000 AMPI −2.5779 −2.8769 0.0994 D(AMPI) −11.171 −1.943 0.000 PPRIM −3.479 −2.877 0.009 TRSCG −3.062 −2.877 0.0313 表5. 各序列的ADF检验结果 注：D()表示差分。 根据表5的检验结果我们从前四列可以得出在5%的显著性水平下，原序列PPIRM和TRSCG是平稳的，而CPI、RPI、IIFA、FER、AMPI的原序列是非平稳的，通过对原序列为非平稳的序列进行差分，从表5的后四列可以得出在5%的显著性水平下，CPI、RPI、IIFA、FER、AMPI的一阶差分为平稳序列。 3.2. 建立VAR模型 通过上述的平稳性检验结果，我们将CPI的一阶差分序列与RPI、AMPI、FER、IIFA的一阶差分序列、PPIRM、TRSCG的原序列建立VAR模型。根据AIC和FPE最小的原则得出滞后期为2时，所建立的VAR(2)模型最优。为了保证所建立模型的适用性，需要对模型的稳定性进行检验。本文采用AR特征根检验方法来进行检验，AR特征根检验方法为若模型所有特征根的倒数均落在单位圆内，则该模型是稳定的，可用于后续的分析。通过软件计算得出，检验结果如图2所示，从图中可以看出所有的特征根的倒数都是落在单位圆内的，即表明我们所建立的VAR(2)模型稳定。通过参数估计得出VAR模型为： D C P I = ( − 0.354 0.0421 − 0.007 − 0.053 0.6255 0.0368 0.0071 ) ( D C P I ( t − 1 ) D F E R ( t − 1 ) D A M P I ( t − 1 ) D I I F A ( t − 1 ) D R P I ( t − 1 ) P P I R M ( t − 1 ) T R S C G ( t − 1 ) ) + ( 0.1883 0.0198 − 0.021 0.0456 − 0.185 − 0.042 − 0.011 ) ( D C P I ( t − 2 ) D F E R ( t − 2 ) D A M P I ( t − 2 ) D I I F A ( t − 2 ) D R P I ( t − 2 ) P P I R M ( t − 2 ) T R S C G ( t − 2 ) ) + 1.028 C (1) 通过(1)式可以看出：贵州CPI的滞后一期对自身的影响为负，滞后二期对自身影响为正，这说明了当CPI在本期上涨时，会在下一期得到释放，且在第三期又逐步修正到平稳状态。外汇储备滞后一期和滞后二期对CPI的影响是逐步减弱的。农业生产资料价格指数、固定资产投资、社会消费品零售总额以及工业生产者进购价格指数的滞后一期和滞后二期对CPI的影响不显著，但对CPI还是有一定的影响，不可忽视。商品零售价格指数滞后一期对CPI的影响为正，滞后二期影响为负，且影响都较为显著，这也说明了商品零售价格指数作为CPI的上游影响因素，对CPI的影响作用较大。 图2. VAR模型稳定性检验 3.3. 脉冲响应分析 脉冲响应函数描述的是给VAR模型系统一个标准差大小的冲击，会对模型中变量的当期值和未来值的影响 [ 5 ]。在本文中，我们分别给6个影响因素产生一个大小为标准差的随机新量，并分析它对CPI的当期值和未来值的影响。我们采用Eviews8软件分析结果如图3所示。 图3. (a) CPI冲击对CPI的响应函数；(b) RPI冲击对CPI的响应函数；(c) PPIRM冲击对CPI的响应函数；(d) AMPI冲击对CPI的响应函数；(e) TRSCG冲击对CPI的响应函数；(f) FER冲击对CPI的响应函数；(g) IIFA冲击对CPI的响应函数 图3(a)表示了CPI对自身一个标准差大小的随机扰动反应，从图中可以看出，CPI对自身的冲击表现为正向响应，并从第一期开始逐渐衰减，这说明商品零售价格指数、货币供应量、工业进购者价格指数等方面的因素具有时滞效应，对CPI的冲击将越来越明显。从图3(b)可以看出，在当期给商品零售价格指数一个冲击后，它对CPI的响应是一个正向冲击，并逐渐衰减到0。从图3(c)可以看出，在本期给工业生产者购进价格指数一个冲击后，它对CPI为正向冲击其逐渐增加，在5期之后开始趋于平稳。从图3(d)可以看出，当在本期给农业生产价格指数一个冲击后，表现为正向冲击，前2期逐渐增加，第3期之后逐渐衰减到0。从图3(e)可以看出，在本期给社会消费品零售总额一个正向冲击后，它对CPI的响应为正向且为平稳的。从图3(f)可以看出，当给定外汇储备一个正向冲击后，1到2其为负响应，并逐渐趋于零，第2期到第五期为正向冲击，之后逐渐趋于零。从图3(g)可以看出，当在本期分别给固定资产投资一个正冲击后，它对CPI的冲击表现为正响应，并逐渐趋于零。 3.4. 方差分解 方差分解主要是用于分析系统中每一个结构冲击对内生变量的贡献度，通过计算贡献度来评价不同结构冲击的重要程度 [ 5 ]。本文运用方差分解方法分析6个影响因素对CPI贡献率的大小，通过计算得出各指标对CPI的方差分解的结果(见表6)。 Table 6 Contribution rate of variance decomposition (% Period DCPI DRPI PPIRM TRSCG DIIFA DFER DAMPI 1 100 0 0 0 0 0 0 2 91.9100 4.8003 0.1144 1.0961 0.1165 1.9398 0.0229 3 89.1636 4.6367 0.6520 1.0598 1.4194 3.0453 0.0232 4 88.0714 4.7681 0.6445 1.3811 1.4822 3.5716 0.0811 5 87.6160 4.7994 0.6662 1.5195 1.5480 3.7479 0.1030 6 87.3456 4.8104 0.7203 1.5928 1.5433 3.8812 0.1065 7 87.0861 4.8016 0.8128 1.6768 1.5391 3.9759 0.1076 8 86.8169 4.8179 0.9567 1.7641 1.5378 3.9989 0.1078 9 86.5007 4.8687 1.1349 1.8524 1.5443 3.9915 0.1075 10 86.1527 4.9454 1.3256 1.9311 1.5630 3.9739 0.1082 表6. 方差分解贡献率表(%) 从表6可以看出，CPI对其自身的贡献率是随着滞后期数的增加在减少，而其影响因素的对CPI的贡献逐步显现出来，这也反映了这些影响因素对CPI的影响是逐步显现出来的。其中，商品零售价格指数对CPI的贡献率最大达到4.945%，且对CPI的贡献率是逐渐增加的，其次是外汇储备，它对CPI的贡献率相对来说也是逐渐增加的，在第8期达到最大4%左右，在这六个影响因素中，农业生产价格指数对CPI的贡献率最小，只有0.1左右。