大数据在CPI统计中的应用研究

,大数据在CPI统计中的应用 以1号店价格指数为例,2018/1/20,2,主要内容,城乡居民购买并用于日常生活消费的商品和服务项目的价格。 调查内容按用途划分为八大类、262个基本分类。 包括食品、烟酒、衣着、家庭设备用品及维修服务、医疗保健 和个人用品、交通和通信、娱乐教育文化用品及服务、居住。,2018/1/20,3,居民消费价格（CPI）统计简介,调查内容,分类固定国家规定代表品抽样地方自定,消费量较大的消费项目。 价格变动具有较强的代表性。 同基本分类下代表品异质性越大越好。 合格产品。注册商标、产地、规格等级等标识齐全。,2018/1/20,4,居民消费价格（CPI）统计简介,抽样原则,2014年，上海CPI代表品共抽选1300多种,调查方法：采用定人、定点、定时的方法直接采集代表品价格。 调查频率：与居民生活密切相关、价格变动频繁的商品，五天一次。 一般性商品（服务），每月2-3次。 政府统一定价或价格稳定的商品（服务），每月一次。 报告周期：月度，每月10日前公布上月数据。,2018/1/20,5,居民消费价格（CPI）统计简介,方法频率,2014年，上海每月采集价格笔数为35000多笔,权数测算：主要根据居民家庭消费支出资料，辅以典型调查。 权数五年固定不变。 计算方法：先计算代表品月度时点平均价格变动幅度，代表品之间 几何平均得出基本分类月度变动幅度，基本分类以上按 逐级拉氏加权平均得出各级分类月度变动幅度。,2018/1/20,6,居民消费价格（CPI）统计简介,计算方法,抽样代表性：代表品、网点抽选仍以重点、典型性为主。 抽多少，怎么抽？ 权数变动性：五年固定，拉氏加权计算。 消费结构变动如何体现？ 计算科学性：代表品之间几何平均计算。 相当与等权计算？ 数据及时性：月度指数存在滞后性。 如何反映短期波动？,2018/1/20,7,居民消费价格（CPI）统计简介,疑惑和挑战,2018/1/20,8,大数据物价统计的应用现状及比较,应用现状,每日网上价格指数：美国麻省理工学院对全世界海量网上零售 价格进行价格指数计算，每天抓取70多个国家的50万条价格信息。 淘宝网价格指数：阿里巴巴公司基于淘宝网、天猫网、支付宝等 网络平台的数据，推出网络购物消费价格指数。 谷歌搜索数据CPI：国内学者通过谷歌搜索平台选取对CPI相关系数 高的几十个关键词，跟踪测算出搜索CPI指数。,2018/1/20,9,大数据物价统计的应用现状及比较,应用比较,统计方法比较,2018/1/20,10,大数据物价统计的应用现状及比较,应用比较,统计功能比较,2018/1/20,11,大数据物价统计的应用现状及比较,应用比较,不足比较,以现行CPI编制框架为基础，确保数据可比性和衔接性 充分利用大数据，改进现行CPI不足： 抽样代表性？ 代表品抽选更有依据 权数变动性？ 权数设置更为灵活 计算科学性？ 计算方法更加多样 数据及时性？ 指数周期更趋高频 ,2018/1/20,12,1号店价格指数编制方法及实例,编制思路,2018/1/20,13,1号店价格指数编制方法及实例,分类体系,方法： 以1号店现有的后台商品分类体系（三级分类目录）为基础 两大原则： 代表性 体现营运状况及线上销售特点 稳定性 不应频繁变动，确保指数延续性,实例：分类筛选过程： 第三级目录数量较大（1500多个）、稳定性不高 不符基本要求的分类，如集团消费、团购消费、购物卡、礼品等 消费未成气候的分类，如生鲜食品、服装、交通工具、珠宝饰品等 消费量大、有特色分类，如休闲速食食品、进口食品、母婴产品、 厨卫清洁 、家居用品等 研究初期，不宜纳入过大规模的分类目录,2018/1/20,14,1号店价格指数编制方法及实例,分类体系,实例：分类筛选结果：10个一级分类45个二级分类,2018/1/20,15,1号店价格指数编制方法及实例,分类体系,2018/1/20,16,1号店价格指数编制方法及实例,代表品选取,方法： 将各二级分类下所有在报告期有销售的商品按销售额大小排序 几种方案： 全部选取 可比性问题，带入奇异值 固定数量 排位前n个的选取为代表品 固定金额 累加销售额达到该类别总销售额固定比例的前n个 选取为代表品,实例： 使用固定金额的方法，比例定为七成。 优点：有足够的代表性 有足够的稳定性 留出一定数量作为备用 最终选取结果：各二级分类下的平均代表品数量在 100个左右， 食品、厨卫清洁等商品繁多的分类在200-300个。,2018/1/20,17,1号店价格指数编制方法及实例,代表品选取,2018/1/20,18,1号店价格指数编制方法及实例,权数设置,方法： 代表品权数：该商品在报告期或基期的销售额占同分类下 所有代表品销售额的比重 分类权数：该分类在报告期或基期的销售额占上级分类总 销售额的比重,2018/1/20,19,1号店价格指数编制方法及实例,计算过程,方法： 代表品平均价格 ： ，t期均价=销售总额/销售量 代表品环比指数： ，t期指数=t期均价/t-1期均价,2018/1/20,20,1号店价格指数编制方法及实例,计算过程,方法： 基本分类环比指数 ： 派氏指数，报告期权数 拉氏指数，基期权数 费雪指数，综合权数,2018/1/20,21,1号店价格指数编制方法及实例,计算过程,方法： 逐级分类环比指数： 派氏指数，报告期权数 拉氏指数，基期权数 费雪指数，综合权数,实例：,2018/1/20,22,1号店价格指数编制方法及实例,计算过程,代表品 环比 权数拖把 92.3 40百洁布 101.5 15扫帚 100.2 25脸盆 103.4 10浴帘 104.8 10,几何平均100.3,2018/1/20,23,1号店价格指数编制方法及实例,计算过程,方法： 链式法推算其他指数 定基指数t-1期定基指数 t期环比指数 同比指数t期定基指数 / t-x期定基指数， x为周期,2018/1/20,24,1号店价格指数编制方法及实例,数据筛选,方法： 指标筛选产品编码、分类编码、商品名、计量单位、规格信息 销售时间、销售价格、销售量 奇异剔除赠品价格、极低极高价格等,2018/1/20,25,1号店价格指数编制方法及实例,数据处理,方法： 主要是代表品缺失或变动时的价格延续性处理，一般需要寻找新代 表品继续进行价格跟踪，但新老代表品间的价格需要进行过渡处理。 现行CPI统计中常用方法：替代法、备用虚拟法 大数据物价统计方法：后备代表品更替法 其他方法：主要特征折算法、成本因素分解法、 Hedonic回归法等,实例：现行CPI备用虚拟法,2018/1/20,26,1号店价格指数编制方法及实例,数据处理,实例：1号店价格指数后备代表品更替法,2018/1/20,27,1号店价格指数编制方法及实例,数据处理,签署战略合作协议，数据保密协议。 统计局提供编制方法，1号店负责实际测算操作。 测算结果由统计局负责评估。 定期以1号店名义发布指数，统计局协助数据分析，宣传推广。,2018/1/20,28,数据比较评估,合作模式,利用1号店的销售数据测算8个月有关商品分类的环比价格指数。 分别使用拉氏指数、派氏指数、费雪指数方法测算出三套结果。 其中乳制品、饮料、厨房调料、大家电、奶粉系列等12类与现行 CPI口径一致，可进行比较。,2018/1/20,29,数据比较评估,测算情况,拉氏和派氏指数结果比较,2018/1/20,30,数据比较评估,指数比较,波动一致性很高,涨跌一致性不高,拉氏指数权数固定为基期，无法体现权数结构变化。 派氏指数使用报告期权数，结构变化较大时会影响指数平稳性。 费雪指数综合使用基期和报告期权数，充分汲取两者优势。,2018/1/20,31,数据比较评估,指数比较,拉氏、派氏、费雪指数与CPI差异度比较,2018/1/20,32,数据比较评估,指数评估,1号店分类指数与CPI的差异度较小，与CPI衔接性较强。 费雪指数优于拉氏、派氏指数。 样本量偏少，无法深入评估。,2018/1/20,33,数据比较评估,指数评估,长期数据测算，加入同比指数，更好的比较评估。 加快测算周期频率，加