学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

逆高斯回归和贝叶斯分析分析中国的消费者价格指数

作　者: 赛兰
导　师: 左国新
学　校: 华中师范大学
专　业: 统计学
关键词: 消费价格指数逆高斯分布 Bayes估计 MCMC模拟吉布斯抽样
分类号: F726
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
下　载: 0次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

本论文的目的是模拟中国(2001-2012)的CPI的预期值,并且识别导致CPI通胀的主要的组,类别和子类别,目的是协助经济决策者制定适当的政策来减少CPI通胀。研究中我们采用逆高斯回归和贝叶斯方法来估计2001-2012年中国消费者价格指数(CPI),其数据为多维数据,市场数据包括八个主要的商品和服务项目组,并且每组都有类别和子类别。结果表明,CPI在2001-2006年和2011年下降,在2007-2008年达到最高,并且于2012年恢复上升趋势；推动CPI通胀的最主要的因素是食物和住房,这两个部分就导致了CPI增长50%。蔬菜,新鲜及干的瓜果和燃料(主要成分的水、电、燃料价格指数以及燃料在运输方面的价格指数)是CPI整体增长的最主要因素。根据数据分析知,如果没有食物和燃料的通货膨胀,中国就仅有轻微的通货膨胀。住房价格是除食品和燃料外导致通货膨胀的第三大支柱,不包含它使得CPI在食品和燃料的影响下不能提供一幅完整的图像和CPI的扭曲。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-7
Dedication  7-9
LIST OF TABLES  9-10
LIST OF FIGURES  10-12
1.INTRODUCTION  12-16
  1.1 Background  12-13
  1.2 Problem Statement  13-16
    1.2.1 Overview of the thesis  14-16
2.REVIEW OF METHODS  16-39
  2.1 Introduction  16
  2.2 Generalized Linear Models  16-23
    2.2.1 Inverse Gaussian distribution  18-20
    2.2.2 Estimation  20-23
  2.3 Bayesian Analysis  23-39
    2.3.1 Introduction  23-24
    2.3.2 Prior Distributions  24-25
    2.3.3 Bayesian Updating  25-26
    2.3.4 Bayesian Analysis:Advantages and Disadvantages  26-27
    2.3.5 Estimation  27-33
    2.3.6 Bayesian analysis by Gibbs sampling in generalized linear models  33-34
    2.3.7 Burn-in,Thinning,and Markov Chain Samples  34-35
    2.3.8 Convergence Criteria  35-39
3.INVERSE GAUSSIAN REGRESSION AND BAYESIAN ANALYSIS FOR THECONSUMER PRICE INDICES OF CHINA  39-53
  3.1 Material and Method  39-43
  3.2 Results  43-53
4.CONCLUSIONS  53-54
5.REFERENCES  54-60
6.ACKNOWLEDGEMENT  60-61
APPENDIX A  61-75

逆高斯回归和贝叶斯分析分析中国的消费者价格指数

内容摘要

全文目录

相似论文