SPSS曲線怎么估算進(jìn)行CPI與CCI的關(guān)系研究？

　　CPI，消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)，反映的是居民購買消費(fèi)品或服務(wù)項(xiàng)目的價(jià)格變動(dòng)情況。CCI，消費(fèi)者信心指數(shù)，由消費(fèi)者滿意指數(shù)與消費(fèi)者預(yù)期指數(shù)構(gòu)成，反映的是消費(fèi)者對當(dāng)前經(jīng)濟(jì)生活的評價(jià)以及未來的期望。

　　從概念來看，由于消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)反映的是價(jià)格水平，而價(jià)格水平會一定程度地影響消費(fèi)者對當(dāng)前生活的評價(jià)以及對未來的期望。因此，CPI與CCI之間似乎存在著一定的相關(guān)關(guān)系。

　　一、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

　　接下來，我們使用一組2019年9月份至2021年4月份的月度數(shù)據(jù)，分析CPI與CCI之間的相關(guān)關(guān)系。

圖1：CPI與CCI數(shù)據(jù)

　　由于CCI與CPI之間不存在著明顯的線性關(guān)系，因此，選用SPSS的非線性分析方法——曲線估算分析法。該方法可用于單個(gè)自變量的非線性回歸分析。

圖2：曲線估算

　　二、曲線估算設(shè)置

　　如圖3所示，在變量設(shè)置中，將“消費(fèi)者信心指數(shù)（CCI）”設(shè)置為因變量，將“居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI）”設(shè)置為獨(dú)立變量，將“月份”設(shè)置為個(gè)案標(biāo)簽。由于曲線估算僅提供單個(gè)自變量的分析，因此，獨(dú)立變量僅能添加一個(gè)自變量。

圖3：變量設(shè)置

　　SPSS的曲線估算提供了包括線性、二次、復(fù)合、三次在內(nèi)的多種模型估算選項(xiàng)，本例選取線性、二次、復(fù)合、對數(shù)、指數(shù)五種模型。

圖4：模型選擇

　　三、解讀分析結(jié)果

　　基于以上設(shè)置，獲得如圖5的參數(shù)估算值，從R方（模型擬合優(yōu)度）數(shù)值看到，五個(gè)模型均表現(xiàn)為低擬合優(yōu)度，即模型對觀測值的擬合優(yōu)度差。

圖5：顯著性低

　　從散點(diǎn)圖可以看到，CCI與CPI的分布零散，以上五種模型都無法很好地?cái)M合。

圖6：離散程度高

　　四、滯后一期數(shù)據(jù)

　　為什么會這樣？普遍認(rèn)為，CCI與CPI之間的關(guān)系存在著滯后性，即CPI對消費(fèi)者的信心有滯后影響，需要使用到更加復(fù)雜的滯后模型去估算。

　　由于滯后模型涉及到更加高級的數(shù)據(jù)分析理論，本文將會采用簡單的滯后一期方法，進(jìn)行數(shù)據(jù)的調(diào)整運(yùn)算。滯后一期的操作很簡單，即將CPI的n月份數(shù)值對應(yīng)CCI的n+1月份數(shù)值。

圖7：滯后一期數(shù)據(jù)

　　完成數(shù)據(jù)的滯后一期調(diào)整后，再次運(yùn)行曲線估計(jì)，如圖8所示，可以看到，三次方程的R方超過了0.5，并且其模型存在著顯著性，說明滯后一期的數(shù)據(jù)具有相關(guān)性。

圖8：三次方程有顯著性

　　從散點(diǎn)圖也可以看到，CCI與CPI的分布接近于三次方程。

圖9：散點(diǎn)圖

　　從三次方程參考線中，可獲得如圖10所示的方程表達(dá)式。

圖10：參考方程

　　五、小結(jié)

　　綜上所述，通過使用滯后一期的數(shù)據(jù)進(jìn)行IBM SPSS Statistics曲線估算，得出CCI與CPI滯后一期的數(shù)據(jù)具有相關(guān)性，并可使用三次方程進(jìn)行擬合。但滯后一期的數(shù)據(jù)處理屬于簡單粗暴的處理方式，如需更加準(zhǔn)確的估算，應(yīng)進(jìn)行更加高級的滯后模型運(yùn)算。