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CPI链式漂移主因识别及改进方法研究

2022-08-25分类号:F726

【作者】陈立双  祝丹  杨灿  郑正喜  
【部门】湖北经济学院旅游与酒店管理学院  湖北经济学院统计与数学学院  厦门大学经济学院  
【摘要】利用大数据创新编制居民消费价格指数(CPI),已成为各国政府和学术界共同关注的焦点。但在高频大数据背景下,链式价格指数的漂移问题是一个尚未有效解决的难题。对此,本文基于链式漂移主要影响因素提出了程序化构造抗漂移灵活商品篮子的对策方法。利用京东商城大数据进行试算的实证研究表明:首先,少数商品交易价格的大幅弹跳,是引发链式价格指数严重漂移的主要原因;其次,程序化识别并剔除引发链式漂移的商品项目后,据此构造的灵活商品篮子具有较好的代表性,相应T?rnqvist链式价格指数显示出明显的抗漂移效果和较准确的预测能力;最后,本文提出的抗漂移灵活商品篮子构造方法具有较强的可操作性,为化解高频大数据链式价格指数漂移提供了新思路,同时也将为相关指数的实践编制提供参考。
【关键词】CPI  高频大数据  链式漂移  灵活商品篮子  T?rnqvist价格指数
【基金】国家社会科学基金一般项目“居民自有住房服务核算研究”(19BTJ007);国家社会科学基金一般项目“大数据背景下线上CPI编制理论、方法与应用研究”(16BTJ028)
【所属期刊栏目】统计研究
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