摘 要
民以食为天，食物的相关问题一直是我们需要关注的问题。食品的价格是CPI 的主要组成部分。食品价格的变动影响着居民生活，是关系着民生国计的主要战略问题。2000 年以来，居民家庭食物开支占消费总支出的比重在 36%以上。在收入增长缓慢的情况下，食品价格上涨将会降低人民群众生活水平，使得居民明显感受到了生活成本的增加，降低了人民群众的幸福指数。
笔者收集了我国 2014 年 1 月至 4 月 10 日 50 个城市主要食品平均价格变动的数据进行分析。运用了关联分析模型 、Q 型聚类分析 、GM（1，1）灰色预测对于数据进行处理。并且对 2014 年 5 月的食品价格进行预测，查看 2014 年 5月数据对预测值进行对比。
关键字 ： 食品价格 关联分析模型 Q 型聚类分析 GM（1，1）灰色预测。
Abstract
Hunger breeds discontentment, issues related to food is always the problem weshould pay attention to. CPI is a major component of the price of food. The food pricechanges affect the lives of residents, is a major strategic issue with the nationalwelfare and the people's livelihood. Since 2000, household food expenditure as apercentage of total expenditures in the proportion of 36%. In the case of slow incomegrowth, rising food prices will reduce the people's living standards, the residents feltthat the increase in the cost of living, reduce people's happiness index.
I have collected the 50 food city of China in 2014 January to April 10th theaverage price data analysis. Using the correlation analysis model, Q cluster analysis,GM (1, 1) of grey prediction for data processing. And in 2014 May food pricesforecast in 2014 of May, see data are compared to the forecasting value.
Key words : the price of food;correlation analysis model;Q cluster analysis;GM(1, 1) of grey prediction。
前 言
当前我国运用的 CPI 指数的统计是国家统计局统一规定的八大类体系，指数的构成包括了食品、烟酒及用品、衣着、家庭设备用品及服务、医疗保健及个人用品、交通和通信、娱乐教育文化用品及服务、居住等八大类。其中食品的构成比重是高达 34%；娱乐教育文化用品及服务 14%；居住 13%；交通通讯 10%；医疗保健个人用品 10%；衣着 9%；家庭设备及维修服务 6%；烟酒及用品 4%。可以看出食品在 CPI 中占了大约三分之一，是八大类体系在 CPI 中所占比例最高的。食品的价格决定着 CPI 的基本运行状态，影响是相互的，CPI 的变动也会影响食品的价格。最近几年，我国的食品价格和 CPI 指数持续的上涨，有关于食品价格和CPI 的联系再一次受到了国家政府的关注。所以加强对食品价格与 CPI 之间关系的研究，有助于了解食品价格及 CPI 之间变化的规律，有利于预测 CPI 的运行状态，有利于政府相关部门预防食品价格对经济带来的冲击，化解经济风险，稳定国家经济，对社会的稳定健康发展有着重大的意义。
所以笔者对于食品价格的变动进行分析很有必要，运用了大学所学到的统计分析原理对我国 50 个城市主要食品平均价格变动的数据进行分析处理，并将 27种食物分为 6 大类，根据所做出的折线图分析其变动规律。以及对数据未来一段时间的食品价格进行预测。
1、绪论
1.1、 研究背景。
食品，是各种能够供人类食用或者饮用的成品和原料以及按照传统既是食品又是药品的物品，但是不包含以治疗为目的的物品。
食品是人类生活之中不可缺少的一部分，是人类维持生命生存和汲取营养成长的主要来源。食品与我们的生活是息息相关、密不可分的。人们对于食品的关注也不曾减少。2003年以来，食品的价格呈现出了明显的上升趋势，食用植物油、猪肉德国价格上升最大。2007年，油和生猪生产价格上涨幅度超过 20％，远远高于其他。2008 年，奶类食品价格上涨幅度约 25％，玉米、稻谷以及食用油的价格上涨幅度超过了 10％，食糖价格上涨幅度超过了，棉花价格翻了一番。2009 年，食用油价格普遍上涨，金龙鱼、鲁花等大品牌几乎都上调了大豆油、调和油、菜籽油等的价格，上涨幅度约为 10％。2012 年，农产品特别是蔬菜的价格大幅度上涨。据调查，2012 年居民消费价格比上年上涨了 2．6％，食品价格比上年上涨 4．8％，其中粮食的价格上涨了 4．O％。油脂的价格上涨 5．1％，肉禽及其制品的价格上涨 2．1％，鲜菜价格上涨 15．9％，仅有鲜果价格下降了1．2％。
正所谓“民以食为天”，食品价格的波动对于居民的生活水平有着巨大的影响，特别是作为城镇居民这个食品的主要消费者，对食品价格的波动特别的敏感，食品价格的上涨将对居民的生活产生巨大的负面影响。
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1.2、研究意义和目标
1.3、统计分析方法简介
1.3.1、灰色关联分析法
1.3.2、聚类分析法
1.3.3 、GM (1， 1)灰色预测.
1.4、基本假设
1.5、符号说明
2、文献综述
3、我国食品价格变动分析.
3.1、问题分析
3.2、食品价格之间的关联分析
3.3、食品价格的Q型聚类分析.
3.4、结果以及食品价格变动特点分析.
4、对食品价格的预测.
4.1、问题分析.
4.2、食品价格的预测分析.
4.3、模型的求解与检验.
4.4、根据求解模型结果预测
5、 结 论
本文通过对 2014 年 1 月 1 日到 4 月 10 日的数据进行处理分析，将 27 种食品成功分成了六大类，并对其食品的变动特点进行分析，发现一、二、四、六类的食品价格在统计时间内波动较大，三、五类的食品价格在统计时间内基本平稳，无明显的波动。然后对食品 5 月份的数据进行了简单的预测，对于预测的食品价格与中国统计局所查询到的的数据进行对比，发现预测的值与真实值还是有一定的差别的，其中鸡蛋、大白菜、苹果的预测相对准确，对油菜、香蕉的预测比现实数据相对较小，其他的食品种类比现实数据的值要大 20%到 50%。由此可以看出，我们对预测的数据要本着谨慎严谨的原则，对预测的值的不能盲目的相信。
针对当前食品价格波动的基本情况，在“保增长、扩内需、惠民生”的基本政策下，需要我们密切关注食品价格的走势，降低居民对通货膨胀的预期，保障人民的正常生活，做出了以下建议：
①实施积极的财政政策，适当减轻相关食品企业和居民的税收，保证食品的供给和居民对经济增长的信心。
②建立健全食品价格的预警机制，检测关键的食品价格走势，对其分析并有限预防食品价格过高而引起的经济动荡。
③完善食品的储备机制，增加对各类食品的储备，能够更有效的调控食品的价格，保障了居民食品的基本供给。
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