[发明专利]中国核心CPI随机游走识别和异常点捕捉方法

摘要

本发明公开一种中国核心CPI的识别与异常点的捕捉方法，其从总的单一居民消费价格指数CPI出发，构建一组随机游走模型，并采用贝叶斯算法，成功避开CPI子类权重测算和再分配问题，识别出中国核心CPI即CPI的长期趋势，其间清晰地分离出暂时性的通货膨胀部分，构建的模型过程简单、经济意义明确、容易识别、结果易理解和具有可推断性，尤其与以往国内研究不同的是首次将异常事件纳入模型中，捕捉异常波动的宏观经济政策典型事实。

主权项

中国核心CPI随机游走识别和异常点捕捉方法，其特征在于，该方法为：首先，将总的CPI看作核心CPI和非核心CPI两部分；然后，建立数学模型，将核心CPI及其变化的波动纳入随机游走结构，非核心CPI引入异常波动事件参数；最后，利用贝叶斯MCMC方法的Gibbs抽样方法对模型内的时变参数进行识别，获得时变参数的后验概率估计值，从总的CPI中分离出核心CPI。