【摘 要】
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本文重点参照了中价国际指数的商品构成,利用主成分分析在数据降维处理方面的优势,通过商品价格数据自动生成权重的方式,构建了基于主成分方法的中国大宗商品价格指数(CBCPI)
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本文重点参照了中价国际指数的商品构成,利用主成分分析在数据降维处理方面的优势,通过商品价格数据自动生成权重的方式,构建了基于主成分方法的中国大宗商品价格指数(CBCPI)。运用ARMA模型对CBCPI进行的检验结果表明:中国大宗商品价格指数领先工业企业原料、燃料、动力购进价格指数一期,领先工业品出场价格指数两期。
In this paper, we focus on the commodity composition of the mid-price international index, and use the principal component analysis to analyze the advantages of the data dimension reduction processing. Based on the method of automatically generating the weights by the commodity price data, we construct the China Commodity Price Index (CBCPI) . The test results of CBCPI using ARMA model show that China Commodity Price Index leads the first phase of the purchasing price index of raw materials, fuels and power and the leading price index of industrial products.
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