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作为衡量通货膨胀的基本指标，消费者价格指数CPI和生产者价格指数PPI的作用关系与传导机制一直是宏观经济研究的核心问题。（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

对此问题的研究显然具有重要的学术价值与现实意义:当PPI先行地引导着CPI的变动，则意味着上游价格对下游价格具有正向传导效应，物价可能因供给因素的冲击而上升，并由此引发“成本推动型通胀”的风险，此时，通胀治理应以“供给调控”为主;反之，当CPI引导着PPI的变动，则意味着存在下游价格对上游价格的反向倒逼机制，物价可能因需求因素的冲击而上升，并由此引发“需求拉动型通胀”的风险，此时的通胀治理则应以“需求调控”为主。

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数据：CPI与PPI 月度同比数据

读取数据 head(data) ## 当月同比 CPI PPI ## 1 36556 -0.2 0.03 ## 2 36585 0.7 1.20 ## 3 36616 -0.2 1.87 ## 4 36646 -0.3 2.59 ## 5 36677 0.1 0.67 ## 6 36707 0.5 2.95 CPI数据

## ## Residuals: ## Min 1Q Median 3Q Max ## -4.3232 -1.2663 -0.5472 0.9925 6.3941 ## ## Coefficients: ## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) ## (Intercept) 1.05348 0.30673 3.435 0.000731 *** ## t 0.01278 0.00280 4.564 9.05e-06 *** ## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 ## ## Residual standard error: 2.1 on 187 degrees of freedom ## Multiple R-squared: 0.1002, Adjusted R-squared: 0.09543 ## F-statistic: 20.83 on 1 and 187 DF, p-value: 9.055e-06 1、单位根检验

查看数据后发现需要进行季节调整

给出输出结果：

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R语言ECM误差修正模型、均衡修正模型、受限VECM、协整检验、单位根检验即期利率市场数据

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## Augmented Dickey-Fuller Test ## ## data: x ## Dickey-Fuller = -2.0274, Lag order = 0, p-value = 0.4353 ## alternative hypothesis: explosive ## ############################################### ## # Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root Test # ## ############################################### ## ## Test regression trend ## ## ## Call: ## lm(formula = z.diff ~ z.lag.1 + 1 + tt) ## ## Residuals: ## Min 1Q Median 3Q Max ## -2.66698 -0.36462 0.02973 0.39311 1.97552 ## ## Coefficients: ## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) ## (Intercept) 1.063e-01 9.513e-02 1.117 0.2653 ## z.lag.1 -4.463e-02 2.201e-02 -2.027 0.0441 * ## tt 4.876e-05 8.954e-04 0.054 0.9566 ## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 ## ## Residual standard error: 0.6307 on 185 degrees of freedom ## Multiple R-squared: 0.0238, Adjusted R-squared: 0.01324 ## F-statistic: 2.255 on 2 and 185 DF, p-value: 0.1077 ## ## ## Value of test-statistic is: -2.0274 1.5177 2.255 ## ## Critical values for test statistics: ## 1pct 5pct 10pct ## tau3 -3.99 -3.43 -3.13 ## phi2 6.22 4.75 4.07 ## phi3 8.43 6.49 5.47 PPI数据

## Augmented Dickey-Fuller Test ## ## data: x ## Dickey-Fuller = -1.3853, Lag order = 0, p-value = 0.1667 ## alternative hypothesis: explosive

（1）若存在单位根，用差分后序列进行2、3、4 步；

（2）若不存在单位根，就用原序列。

因此，对两个数据都进行差分。

data$CPI=c(0,diff(data$CPI)) 2、检验协整关系——EG两步法

给出输出结果

（1）若存在长期协整，用VECM法线性过滤，利用利用过滤后的“残差成分”再进行3，4 步；

（2）若不存在长期协整，就不用过滤，直接进行3、4步。

建立长期均衡模型 ## Call: ## lm(formula = PPI ~ CPI, data = data) ## ## Residuals: ## Min 1Q Median 3Q Max ## -3.6930 -0.5071 -0.0322 0.4637 3.2085 ## ## Coefficients: ## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) ## (Intercept) -0.03678 0.06428 -0.572 0.568 ## CPI 0.54389 0.10176 5.345 2.61e-07 *** ## --- ## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 ## ## Residual standard error: 0.8836 on 187 degrees of freedom ## Multiple R-squared: 0.1325, Adjusted R-squared: 0.1279 ## F-statistic: 28.57 on 1 and 187 DF, p-value: 2.615e-07 绘制残差 ts.plot( residual

不存在长期协整，就不用过滤，直接进行3、4步

3、非线性检验——RESET检验方法

给出输出结果

## RESET test ## ## data: data$PPI ~ data$CPI ## RESET = 0.28396, df1 = 1, df2 = 186, p-value = 0.5948 4、建立VAR模型、格兰杰因果检验

建立VAR模型给出输出结果

## $Granger ## ## Granger causality H0: CPI do not Granger-cause PPI ## ## data: VAR object var.2c ## F-Test = 5.1234, df1 = 2, df2 = 364, p-value = 0.006392 ## ## ## $Instant ## ## H0: No instantaneous causality between: CPI and PPI ## ## data: VAR object var.2c ## Chi-squared = 15.015, df = 1, p-value = 0.0001067

p值小于给定的显著性水平拒绝,一般p值小于0.05,特殊情况下可以放宽到0.1。f统计量大于分位点即可。一般看p值。

格兰杰检验主要看P值即可。例如,若P值小于0.1,则拒绝原假设,变量间存在格兰杰因果关系。

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本文选自《R语言EG(Engle-Granger)两步法协整检验、RESET、格兰杰因果检验、VAR模型分析CPI和PPI关系》。

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