异质性偏好下核心CPI的估算及其应用

文章基于居民异质性偏好视角,构建包含分层核心CPI的状态空间模型,并利用贝叶斯吉伯斯抽样算法进行估计,然后通过加权汇总得出城镇地区核心CPI。研究结果表明:收入水平越高,对应的分层CPI及其波动性越小;通货膨胀越严重,分层CPI及其长期趋势项的分化越明显;城镇地区核心CPI比其标题CPI具有更小的波动性,且呈现较为明显的周期性变化特征,据此可预测相应CPI的走势。