2009年起中国经济开始换挡减速,进入新常态发展阶段,在此经济结构调整,产能、库存等多期叠加时期,中国两大物价指数CPI和PPI出现多次“背离”式增长,物价的快速波动,使得居民的消费感受越发敏感,有关部门的调控政策难度持续加大。本文针对物价波动问题进行研究,首先以时间视角梳理不同经济发展周期下的物价波动特点及其调控政策,重点对比分析了经济新常态下出现的变化,总体上对物价波动有直观的认识。其次区别于传统分析模式下的物价的地域关联性分析,构建基于价格指数(PPI、RPI和CPI)的面板数据系统聚类分析,得到关于物价区域性特点的7类聚类结果,整合区域经济和产业集群两个角度,对物价在新常态下所表现出的新特点做出解释。在完成的时间和空间两个视角下,做出新常态背景下物价波动所呈现的新特点分析后,采用机器学习中对测定影响因素重要性排序问题有较好可信度的随机森林算法,对于引起物价波动的主要的四类外部因素,应用该方法对其影响的重要性排序,此方法也区别于传统的建立计量模型(向量自回归、脉冲响应和方差分解分析等)实证外部影响因素的变动对物价的影响方向和强度的分析模式,规避了因观测期长短变化等问题而造成变量对物价的具体影响大小的不稳定,对于调控物价的宏观政策的优化和调整更有指导意义。最后通过关注热点经济问题,分析现有价格指数体系存在的不足,在原有的物价指数的基础上加入资产价格的内容,以此来扩充物价的测算范围,编制综合物价指数,并在此基础上做出新的思考。通过理论分析和实证检验,针对新常态背景下物价波动的特征及其成因分析,得到以下结论及对策。一是物价波动的区域性特征显著,随着区域协调发展和产业结构调整优化,需更加关注区域经济圈内的价格波动特点及居民消费习惯的差异。二是随着数量型货币政策与实体经济相关性减弱,并且央行运用货币政策稳定物价水平的能力受到极大挑战,需积极推进货币政策的转型,推动以利率为主的价格型货币政策调控的框架体系构建,重点优化利率多渠道传导途径。三是针对现有物价的评价体系滞后于经济新常态的转变问题,扩展物价指数的测算范围,覆盖更多的实体经济内容,融入不同收入阶层和发展模式不同的区域经济等影响因素,细化并丰富物价指数的测算维度,并采用大数据等新兴技术于价格指数体系的编制工作中。