大數(shù)據(jù)背景下我國CPI編制與應用研究

　　大數(shù)據(jù)時代的到來，給政府統(tǒng)計工作中居民消費價格指數(shù)（CPI）的編制帶來前所未有的歷史機遇和重要挑戰(zhàn)，因此研究大數(shù)據(jù)背景下CPI的編制及應用已成為當務之急。在借鑒國際經(jīng)驗的基礎上，本文首先介紹了介紹基于大數(shù)據(jù)挖掘技術，以CPI分類中的中類——家用器具為例，構建基于網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的家用器具價格指數(shù)，并將基于網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的家用器具價格指數(shù)與傳統(tǒng)家用器具CPI指數(shù)進行對比分析，同時介紹了其他基于網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的價格指數(shù)編制方法，并利用某電商企業(yè)平臺蘋果手機數(shù)據(jù)對各價格指數(shù)進行計算并進行對比分析。接著分析線上線下價格指數(shù)變動特征以及利用交叉譜分析方法研究兩者之間的領先滯后關系。然后構建了融合線上價格指數(shù)（iCPI）和線下價格指數(shù)（傳統(tǒng)CPI）的合成CPI，并根據(jù)傳統(tǒng)統(tǒng)計計量預測方法（ARIMA和GARCH）與機器學習預測方法（LSTM和XGBoost）的預測性能選擇最優(yōu)模型對合成CPI進行預測。由于大數(shù)據(jù)背景下網(wǎng)絡搜索數(shù)據(jù)的引入有助于提高CPI預測的時效性，最后根據(jù)CPI影響因素理論分析以及文獻研究并結合搜索引擎相關詞熱度推薦功能選取CPI網(wǎng)絡搜索初選關鍵詞，由各關鍵詞與CPI的時差相關系數(shù)確定最終關鍵詞，利用動態(tài)因子模型估計出最終關鍵詞共同動態(tài)因子，結合網(wǎng)格搜索法并根據(jù)均方誤差（mse）最小原則確定最優(yōu)預測模型，并利用SOCNN最優(yōu)模型對CPI進行預測。

　　李倩，1986年生，博士，2016年博士畢業(yè)于中南財經(jīng)政法大學，研究方向為經(jīng)濟統(tǒng)計。以第一作者身份發(fā)表核心論文5篇，現(xiàn)主持完成國家社科基金青年項目1項，參與完成省部級項目多項。