本模型採用自變數的月度同比資料對cpi進行多元回歸分析，所用資料從2023年1月至2023年12月，共60個樣本資料。
（一）相關自變數的選擇
按照巨集觀經濟學中的貨幣主義學說「貨幣**量的變化速度與**水平變化具有一定的相關關係」，貨幣**量m1、m2增長率是影響cpi增長率的重要因素，其中m2對cpi的相關性要強於m1，二者之間呈正相關變化，但是由貨幣**量m2傳導至cpi**指數有個時滯，時滯的長短視經濟體制及國情而定，受到銀行存款傳導至實體經濟的時間影響。本文試通過回歸模型對這一時滯進行分析，從而對後市cpi增長率的**提供實證依據。
另外乙個影響cpi**指數的重要指標是ppi（工業品出廠**指數），ppi包括工業品第一次**時的出廠**和企業作為第一次中間投入的原材料、燃料和動力的購進**，反映的是工業生產領域的**水平。而cpi**指數不僅包括工業消費品的**，還包括食品、多種服務（教育、醫療、交通等）及一些**管制物品（水、電等）的**。根據經濟執行和**傳導規律，一般情況下，**的波動首先出現在生產領域，先是上游企業的原材料、燃料、動力的購進**變動，通過產業鏈向下游企業擴散，最終傳導至消費品。
由於ppi包括生產資料出廠**指數和生活資料出廠**指數，而作為上游鏈條中的生產資料和生活資料的出廠**對cpi的影響及傳導時滯是不同的，所以本文對ppi分類為生產資料**指數同比增長率（x1）和生活資料**指數同比增長率（x2）作為自變數對cpi的同比增幅進行分析和**。
由於構成cpi的八大權重中，食品的權重最大，佔到34％，所以農副產品的購進**對cpi的影響是至關重要的，如果說ppi**指數（分類為生產資料**指數和生活資料**指數）主要是從上游工業品**角度對cpi的傳導作分析的話，那麼第四個自變數將選擇構成cpi重要組成部分的農副產品購進**指數的同比漲幅（x3）作為自變數對cpi同比漲幅進行分析和**。
（二）資料收集
（三）多元回歸模型的建立
根據上述說明，我們的自變數選擇為：m2同比增長率（m2）、生產資料購進**指數同比增長率（x1）、生活資料購進**指數同比增長率（x2）和農副產品購進**同比增長率（x3），模型公式為：
yt＝c＋m2t－i＋x1t－i＋x2t－i＋x3t－i
由於上述自變數對cpi存在著滯後影響，所以建立滯後多期的方程，並對這些方程進行比較，分析各個自變數對cpi同比漲幅的影響，得出結果如下：
1、滯後1個月的自變數對cpi的影響方程為：
yt = 0.006148 + 0.000647m2t-1 + 0.074559x1t-1 + 0.137131x2t-1 + 0.195956x3t-1
對上述cpi線性回歸方程的各個自變數進行t檢驗，在5％的置信區間內，m2t－1 和x2t－1的係數不能通過，所以滯後乙個月的m2和生產資料出廠**指數對cpi影響不顯著。擬和優度r2為0.9，曲線的擬合度較好。
f＝122.7585，比較顯著。剔除不顯著的m2t－1 和x2t－1後，方程為：
yt = 0.006148 + 0.074559x1t-1 + 0.195956x3t-1
該方程r2為0.89，常數c、 x2t－1和x3t－1的係數在5％的置信區間內均通過t檢驗，比較顯著，模型也通過f檢驗。證明滯後乙個月生產資料購進**指數和農產品購進**指數對cpi指數有影響。
其中農產品購進**指數影響度較大。
2、自變數對滯後9個月的cpi的影響方程為：
yt = -0.096987 + 0.478971m2(t-9) + 0.
391934x1(t-9) – 1.299449x2(t-9) + 0.22581x3(t-9)
x2(t-9)的係數不符合經濟意義，故將其剔除，r2為0.67，f比較顯著。以因為從第二期開始，變數x2對cpi的影響就不符合經濟意義，故剔除x2(t-9)後的方程為：
yt＝-0.9687 + 0.478971m2(t-9) + 0.391934x1(t-9) + 0.22581x3(t-9) ②
該模型通過t檢驗和f檢驗，r2為0.85，可見m2對滯後9月的cpi開始產生影響，而農副產品購進**指數對滯後9月的cpi仍具有較大的影響。
3、滯後12個月的自變數對cpi的影響方程為：
yt＝－0.098351 ＋0.492301m2(t-12) + 0.
424192x1(t-12) – 1.513555x2(t-12) + 0.163434x3(t-12)
x2(t-12)的係數不能滿足經濟學意義，故剔除。r2為0.67，f比較顯著。同理去掉x2(t-12)後，方程為：
yt = -0.86667 + 0.55451m2(t-12) + 0.210991x1(t-12) – 0.003582x3(t-12)
同樣原因，剔除x3(t-12)。得到方程：
yt = -0.086594 + 0.554171m2(t-12) + 0.207452x1(t-12
通過t檢驗、f檢驗。
在所作的12期滯後模型中，選取各變數對cpi影響最大的滯後期數，組成新的多元統計方程得結果如下：
上述方程4中的每個自變數在5％的置信區間內都通過t檢驗，r2為0.55，擬和優度一般，勉強可以接受，f＝18.39，證明上述模型整體變數的選擇比較合理。
上述四個方程中，方程④較為合理，可以通過各項檢驗，但是由於dw值較小，所以該方程中的相關自變數只能夠對cpi指數的影響作為定性的分析，而不能作為解釋或者**cpi的模型。
三、m2、ppi對cpi的傳導時滯分析
（一）m2對cpi的傳導分析
根據上述方程，m2對cpi的傳導整體來說具有正向的影響，由m2傳導至cpi的時滯大致為12個月。但是，從上文的實證研究結合理論分析，如果貨幣**量增加的速度大於或等於消費品生產**速度的話，由於貨幣**量m2的增幅的加大將導致消費品**指數增幅加大，反之亦然。因此，m2到cpi的傳導需分類來看：
1、存在於銀行體系內的資金首先要通過企業的間接融資「發放信貸」傳導至實體經濟，資金到達企業後，中長期貸款可以用於增加生產裝置來擴大再生產，通過這種途徑，m2傳導至cpi的時滯比較長，擴大再生產後，商品**量增加，如果是暢銷的新產品，則對cpi的影響為正，如果是滯銷產品，則對cpi的影響為負。或者換個角度來講，如果發放到企業的是短期貸款的話，用於增加企業的流動性需求，則m2傳導至cpi的時滯相對要短一些。m2的擴大，加大了企業擴大再生產，中期看構成了總需求的增加。
但隨著產能的釋放，又造成供給的增加。因此，m2造成的投資需求對cpi是正向相關，進一步造成的產能擴張對cpi是負相關。
2、銀行通過發放個人信貸將m2傳導至實體經濟，個人信貸包括住房貸款、消費貸款和教育貸款等，如果個人信貸發放的速度大於貸款所消費的商品的生產速度的話，由m2增長率傳導至cpi後，會對cpi增幅產生正的影響。這種途徑的傳導時滯相對來說要短一些。
（二）ppi對cpi的傳導分析
據相關分析，無論從滯後多少期來講，ppi總指數對cpi的影響是不顯著的。但是上述模型中，但本模型中將ppi分類為生活資料出廠**指數和生產資料出廠**指數。根據模型的結果可以看出，生活資料出廠**指數對cpi的影響不顯著，而生產資料出廠**指數對滯後9個月的cpi的影響比較顯著。
四、 文章中存在的問題
（一） 資料搜尋方面，所蒐集的資料不完整，造成了分析的難度增高。
（二） 運用最小加權二乘法、對數變換等方法後，資料異方差依然無法修正。所用方法見附錄。
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