零售價格指數

由國家統計局編制，是反映城鄉商品零售價格變動趨勢的一種經濟指數。

零售物價的調整變動直接影響到城鄉居民的生活支出和國家的財政收入，影響居民購買力和市場供需平衡，影響消費與積累的比例。因此，計算零售價格指數，可以從一個側面對上述經濟活動進行觀察和分析。

一般按年按季進行編制。

如果社會的經濟發展迅速，個人的消費就會增加，供不應求，導致物價的上升，這個指數就會上升，將為後來帶來通貨膨脹的壓力，該國的政府就會收緊貨幣政策，利率趨於上升，相應對美元匯率帶來利好支持。 ^[1] 

零售價格主要是居民購買生活消費品的價格，根據城鄉居民的收入水平、消費構成的不同，分別編製成城鎮零售價格指數和農村零售價格指數，用以反映零售價格變動對城鄉人民生活的不同影響。利用零售價格指數，不但可以反映零售物價在不同時期的變動情況，還可分析由於零售價格變動對城鄉居民貨幣支出和生活消費水平的影響。

零售價格指數是衡量居民購買消費品和服務的平均價錢指數。它衡量一段時間內同一個地區（城市，省，或者國家）的常規市場上的物價變動。 它通過測量典型消費者的典型消費品的價錢來確定指數。零售價格指數可以用來衡量（像，調整通貨膨脹帶來的影響；匯率，工資，薪酬，養老保險等）。它和人口普查，國民所得與產出帳一起是重要的國家經濟數據。 ^[2] 

包括食品、飲料煙酒、服裝鞋帽、紡織品、中西藥品、化妝品、書報雜誌、文化體育用品、日用品、家用電器、首飾、燃料、建築裝潢材料、機電產品等十四個大類304種必報產品，各省（區、市）可根據當地實際情況適當增加一些商品。需要特別説明的是，從1994年起，商品零售價格指數不再包括農業生產資料。

計算公式為加權算術平均公式，權數資料來源於社會消費品銷售額統計和重點調查資料。

全國、省、自治區、直轄市和550多個市縣。 ^[1] 

如果預測對象處於狀態Ei(i=1,2,3,4,5)，這時Pij就描述了狀態Ei在未來將轉向狀態Ej(j=1,2,3,4,5)的可能性。按最大概率原則，這裏選擇(Pi1,Pi2,Pi3,Pi4,Pi5)中最大者對應的狀態即為預測結果。

由於2003年的商品零售價格指數狀態為緩慢上升狀態，而經由一次轉移到達5種狀態的概率分別為:P41=0.2000，P42=0.0000,P43=0.0000,P44=0.2000，P45=0.6000,由max{P41,P42,P43,P44,P45}=P45=0.6000

可知2004年的商品零售價格指數將快速上升，即2004年的商品零售價格指數與2003年相比將會上升，且上升指數的幅度超過5。

零售價格指數

將預測結果與實際結果比較，由圖1中原始數據可得出2004年較2003年商品零售價格指數上升幅度為:357.5-350.5=7>5符合前述的快速上升的範圍。説明預測結果是準確的。

同時，在馬爾柯夫過程中，不同時期的狀態概率由狀態向量表示。且有公式π(n)=π(n-1)P，P為狀態轉移矩陣。按此公式也可預測出2004年的商品零售價格指數狀態向量為：即2004年出現快速上升狀態的概率為0.6000，比其他狀態出現的概率都較大。因此，2004年是快速上升的可能性較大，這也與前面預測的結果是一致的。同理，按此公式也可預測2005年等近期內年份的商品零售價格指數的狀態向量。

結果表明，2005年的商品零售價格指數的變動趨勢是出現快速下降狀態的概率是0.1945，緩慢下降狀態的概率是0.0500，緩慢上升的概率是0.3982，快速上升的概率是0.5564,因此，2005年商品零售價格指數繼續出現快速上升的可能性比較大。經檢驗，對2004年預測的結果與實際給出的結果是一致的，説明此方法在預測商品零售價格指數時是可靠準確的，並且該方法原理簡單，是繼時間序列分析和因果分析等方法後又一種科學預測手段，凡是具有無後效性的序貫動態系統都可用該方法預測。據有較強的可操作性。

利用該模型預測分析過程中，得到的結果是區間預測，但不能為提高精確度而設置較多的狀態，這樣雖然不能得到精確度很高的結果，但卻提高了預測的精確度。

以上結論都是在狀態轉移概率平穩的假設下推導出來的，即假定初始狀態向量和狀態轉移概率矩陣保持不變。如果忽視此條件，對實例中無限制地預測以後各年份的商品零售價格指數值，將會產生較大的誤差。因此要想保證預測準確度，就要不時地根據實際情況適時調整初始狀態向量和狀態轉移概率矩陣。因此，馬爾柯夫鏈法比較適合做近期預測。 ^[2]