大数据在CPI统计中的应用研究36

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,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 ,2024/11/28,12,1,号店价格指数编制方法及实例,编制思路,2024/11/28,13,1,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,2024/11/28,14,1,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,2024/11/28,15,1,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,2024/11/28,16,1,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。,2024/11/28,17,1,号店价格指数编制方法及实例,代表品选取,2024/11/28,18,1,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,2024/11/28,19,1,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,2024/11/28,20,1,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,2024/11/28,21,1,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:,2024/11/28,22,1,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,103.4 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,100.3,2024/11/28,23,1,号店价格指数编制方法及实例,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,2024/11/28,24,1,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,2024/11/28,25,1,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、成本因素分解法、,Hedonic,回归法等,实例:,现行,CPI,备用虚拟法,2024/11/28,26,1,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,A,80,85,106.3,82,96.5,84,102.4,B,90,95,105.6,97,102.1,93,95.9,C,100,105,105.0,缺失,100(,虚拟,),缺失,102.9(,虚拟),D,70,72,实例:,1,号店价格指数后备代表品更替法,2024/11/28,27,1,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,第四期价格,第四期环比 指数,A,80,85,106.3,82,96.5,84,102.4,B,90,95,105.6,97,102.1,93,95.9,C,100,105,105.0,缺失,缺失,D,74,70,94.6,72,102.9,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,
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