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利用大数据编制CPI代表性项目抽样方法研究

李绍泰  刘建平  
【摘要】:大数据为CPI编制中代表性项目的选择和权数的构建提供了新的路径和方向。针对"有价格大数据"和"无价格大数据"的基本分类,分别设计了代表性项目的抽样方案和指数的编制方案,并使用奶酪和啤酒基本分类数据编制了Jevons链指数、T?rnqvist链指数和RYGEKS指数,探讨排除抽样和与规模成比例概率序列抽样两种方法对指数编制结果的影响。结果显示:与规模成比例概率序列抽样易于控制各层的样本量,抽取的项目代表性更高。对于支出权数集中度低的基本分类,应使用与规模成比例概率序列抽样;对于集中度高的基本分类,两种抽样方式产生的偏离相差不大。采用与规模成比例概率序列抽样编制的T?rnqvist链指数与RYGEKS指数偏差都比排除抽样方法小,与规模成比例概率序列抽样是更优的选择。使用与规模成比例概率序列抽样编制的T?rnqvist逐月链指数与RYGEKS基准指数相比较,偏差较小且趋势走向基本一致;相较于Jevons链指数,T?rnqvist逐月链指数是更优的选择。

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