刘慧--大数据在CPI统计中的应用研究讲解

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1、课题组成员：课题组成员： 秦丽萍 孔黎明 刘 慧 朱国众 2014.62014.6 大数据在大数据在CPICPI统计中的应用统计中的应用 以1号店价格指数为例 *2 主要内容 居民消费价格（CPI）统计简介 大数据物价统计的应用现状 1号店价格指数编制方法研究及实例 数据比较评估 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。 *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

2、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。 *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。 *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

3、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。 *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？ *7 居民消费价格（CPI）统计简介 疑惑和挑战 *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：

4、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。 *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 指数名称每日网上价格指数淘宝网ISPI谷歌搜索数据CPI官方CPI 分类 主要包括食品饮料、 家居用品、家具、服 装、鞋类、卫生、能 源等。 食品、衣着、家庭设 备用品及服务、医疗 保健护理、交通和通 讯、教育文化娱乐服

5、务、居住等九大类。 分为宏观形势指数和 供求关系指数。宏观 形势指数主要与货币 政策、经济走势相关 ；供求关系指数主要 与关注和购买商品相 关。 食品、烟酒及用品、 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 等。 权重 成交额的比重成交额的比重 根据关键词搜索数据 与CPI的相关性大小 根据居民总消费支出 中所占的比重，五年 固定。 计算方法 采用链式加权的拉氏 指数 采用链式加权的拉氏 指数 综合指数合成法链式拉氏指数 数据来源 全球网上商品服务交 易 淘宝网、天猫网、支 付宝等网络平台交易 数据 谷歌解析平台搜索数 据 全国31个省

6、市500个 市县，6.3万个价格调 查点 *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 指数名称 每日网上价格 指数 淘宝网ISPI 谷歌搜索数据 CPI 官方CPI 指数用途 物价变动趋势 网络零售价格变动 趋势和变化程度 预测物价变动趋 势 居民消费价格变动 趋势和变化程度 发布频率 日、周、月、 年 日、周、月、年日、周、月、年月、年 预警能力 领先官方CPI领先官方CPI 预测官方CPI转 折点 预测经济形势 感受符合度 较高很高较高一般 *11 大数据物价统计的应用现状及比较 应用比较 不足比较 指数名称存在的主要不足 网络零售CPI 1不能反映服务消费价格情况 2

7、不能综合性反应价格变动情况 搜索数据CPI 1不能反映价格变动程度 2不能反映价格的变化结构 官方CPI 1不能提供日、周等短周期数据 2不能及时体现消费市场结构变化 3数据发布滞后时间偏长 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 *12 1号店价格指数编制方法及实例 编制思路 *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

8、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 *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 *15 1号店价格指数编制方法及实例 分类体系 一级分类二级分类一级分类二级分类 食品 休闲零食 家居 厨具锅具 厨房调料床上用

9、品 干货收纳洗晒 方便面/速食装饰/日用 粮油餐具水具 糖果/巧克力 美容护理 口腔护理 罐装食品女性护理 饼干/糕点男士护理 进口食品 进口乳制品缤纷彩妆 进口休闲零食美容工具 进口果干/坚果身体护理 进口饮用水/饮料面部护肤 饮料 乳制品 生活电器 个人 护理 冲调饮品厨房电器 酒大家电 饮料生活电器 厨卫清洁 一次性用品电器附件 家庭清洁护理 手机 手机通讯 清洁用具手机配件 纸制品 数码 数码影像 衣物清洁护理数码影音 母婴 奶粉系列数码配件 母婴营养品 *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

10、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。 *17 1号店价格指数编制方法及实例 代表品选取 *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

11、*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 *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 *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： *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.

12、4 10 浴帘 104.8 10 加权平均 二级分类 环比 权数 清洁卫浴 98.0 30 代表品 环比 权数 保鲜膜 102.5 30 垃圾袋 105.3 25 纸杯 90.9 20 牙签 95.7 15 鞋套 107.6 10 加权平均 二级分类 环比 权数 一次性用品 100.4 20 二级分类 环比 权数 纸制品 102.8 20 二级分类 环比 权数 厨具餐具 104.9 30 加权平均 一级分类 环比 权数 厨卫清洁 101.2 30 一级分类 环比 权数 食品 105.4 30 一级分类 环比 权数 母婴 108.7 40 几何平均 100.3 *23 1号店价格指数编制方法及实

13、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 *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 *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、

14、成本因素分解法、 Hedonic回归法等 实例： 现行CPI备用虚拟法 *26 1号店价格指数编制方法及实例 数据处理 商品 第一期价 格 第二期价 格 第二期环 比指数 第三期价格 第三期环比 指数 第四期价 格 第四期环比 指数 A8085106.3 8296.5 84102.4 B9095105.6 97102.1 9395.9 C100105105.0 缺失100(虚拟)缺失 102.9(虚拟 ） D7072 实例： 1号店价格指数后备代表品更替法 *27 1号店价格指数编制方法及实例 数据处理 商 品 第一期价 格 第二期价 格 第二期环 比指数 第三期价格 第三期环比 指数 第四期

15、价 格 第四期环比 指数 A8085106.3 8296.5 84102.4 B9095105.6 97102.1 9395.9 C100105105.0 缺失缺失 D747094.672102.9 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。 *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。 *29 数据比较评估 测算情况 拉氏和派氏指数结果比较 *30 数据比较评估 指数比较 分 类相关系数涨跌不同（个月） 乳制品0.94622 饮料0.97791 厨房调料0.97222 大家电0.96211 奶粉系列0.94542 床上用品0.82063 手机通讯0.97530 糖果/巧克力0.82042 缤纷彩妆0.94430 美容工具0.95130 酒0.83300 饼干/糕点0.97711 波动一致性