第二章　价格形势分析的主要方法模型

价格形势分析不仅要有清晰的逻辑思路，也要有强有力的分析工具。常言道，“工欲善其事必先利其器”。所以有必要掌握几门利器，提升价格形势分析的科学性、准确性和有效性。本章主要介绍笔者在实践中常用的四种方法模型。

第一种是季节调整方法。经济时间序列尤其是价格常表现出季节性特征，同时也会受到春节等移动假日因素的影响，所以在分析研判之前需要对数据进行季节调整。本部分从时间序列成分分解入手，剖析季节调整的基本思想和实现方法，并对当前国际流行的季节调整程序和季节调整程序的中国化改造进行介绍，最后针对春节错位效应，给出一种虚拟变量处理方法。

第二种是翘尾因素和新涨价因素方法。价格预测方法包罗万象，不胜枚举。在CPI和PPI年度走势预测中，翘尾因素和新涨价因素方法表现出较高准确性，深受组织机构和研究者的青睐。本部分从翘尾因素和新涨价因素概念入手，给出两者一种近似计算方法，并对两者之间的动态关系进行总结，最后以CPI和PPI年度走势预测为例，对该方法进行应用说明。

第三种是协整和误差修正模型。两类模型经济含义丰富，不仅可以分析变量之间的长期均衡关系，还可以刻画变量偏离均衡状态的短期波动，目前被广泛应用于经济金融领域，尤其是金融套利交易中。本部分介绍协整和误差修正的概念，并对恩格尔和格兰杰协整检验、约翰森协整检验的检验步骤、识别过程进行说明。

第四种是结构向量自回归模型。这类模型是多元时间序列分析的核心内容之一，能够较好地把经济变量串联在一起，目前被广泛应用于宏观经济波动与情景预测分析中。本部分主要按照结构向量自回归模型的建模步骤，分别从识别、估计、分析三个部分对该模型的发展脉络进行全面梳理。识别部分是向量自回归模型的核心，笔者系统地介绍了阿米萨诺和吉安尼尼的三类识别模型，并辅以经典案例予以说明。最后对此类模型的最新发展进行简要介绍。