基于交互作用MIDAS-AR模型的通货膨胀预测效应研究

汪 玲，王 沁，张红梅，何 婷

(西南交通大学 数学学院， 成都 611756)

我国步入“新常态”以来，控制通货膨胀，推动经济高质量发展成为我国经济发展的新目标。居民消费价格指数(CPI)作为衡量通货膨胀的重要指标，反映了城乡居民购买生活消费品、支付服务项目的价格变动，研究其影响因素和未来趋势无论对政府出台宏观经济政策，如降息、调整存款准备金率等，还是对居民规划未来消费、储蓄和投资决策都具有重要意义。

现有关于CPI理论和实证研究主要基于以下两方面：一是影响因素，二是研究方法。

通货膨胀形成机制复杂，影响因素多元。国内外学者对CPI影响因素的研究主要基于货币和房价两个角度。一方面，货币与CPI在理论上有正相关关系。从需求角度来看，货币供应量的增加将产生过剩的流动性，引起利率下降，居民倾向于消费而非储蓄，最终引起CPI上涨；从供给渠道来看，货币供应量的增加将从信贷渠道引起企业生产成本上升，并最终转接到商品价格上。另一方面，房价、股票等资产价格作为未来收益的预期贴现值，受未来CPI和货币等因素的影响，包含CPI的未来信息。资产价格变动会波及银行体系和实体经济，并最终反映到货币市场和物价水平波动上。在这些理论体系下，国内外学者开展了大量实证研究。Goodhart等[1]估算了12个国家的CPI方程，结果表明货币增长率、名义利率和房地产价格3个变量对CPI解释力最为显著，同时房价相比股票价格更有助于预测未来CPI走势。……