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大數據背景下即時CPI指數編制及R實現

為了解決cpi指數的問題，作者劉田,談近 這樣論述：

　　隨著資訊技術的發展和網路的普及，全球正迅速進入大數據時代。大數據革命給宏觀經濟統計帶來重大機遇與挑戰。大數據背景下CPI指數編製和發布存在諸多不足和需要改進的地方，比如:CPI指數編製和發布耗時耗力，存在較長的時間滯後，缺乏實效性：CPI指數在反應居民生活成本時存在偏差，導致官方統計機構發布的物價數據與百姓主觀感受存在較大差異；編製單一物價總指數難以準確反應不同收入階層所面臨的實際價格水準，也就不能及時反應物價波動對不同階層特別是中低收入群體的生活所帶來的影響。 　　通過改變傳統抽樣調查的數據收集方法和價格指數的計算方法，充分利用大數據資源，可以高效快速地編製和發布即

時高質量的CPI指數，用以滿足社會發展對價格指數的各種新興需求，為宏觀經濟分析、物價監測和調控等提供更為可靠的依據。 　　本書介紹了豐富的價格指數計算、評價的R語言實現過程，詳細研究了新興的滾動窗GEKS指數的移動窗寬選擇方案，提出了基於即時或延遲消費權重資訊編製即時CPI指數的兩種思路，研究了大數據背景下高質量CPI指數編製和發布的方法。  

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基於對沖的低風險高獲利加密貨幣套利系統

為了解決cpi指數的問題，作者劉瑞源 這樣論述：

由於中心化的社會結構，造成了法定貨幣的過度增長，進而影響了整體社會的物價。因此加密貨幣因應而生，由於加密貨幣的稀缺性、不可竄改性及去中心化，讓加密貨幣市場近年來蓬勃發展。但也因為加密貨幣無法控管，導致加密貨幣市場價格波動劇烈，且沒有交易時段限制，因此在交易過程中更需謹慎面對。本文使用金融領域常見的風險對沖的資產配置方式，進而避免價格波動所產生的風險。單純的風險對沖無法獲得額外獲利，但因為加密貨幣市場中獨有的資金費率，一種能平衡多空雙方的機制，使得風險對沖有了獲利來源。目前市面上已有利用對沖的期現套利機器人可使用，但僅限於中心化的交易所中且資金利用率僅有一半。本文依照現有的期現套利模型進行改良

，將購買現貨做多的部分進行投資或放貸收取額外利息，並將整體獲利進行複利投資動作。現貨的部分使用web3.py與區塊鏈進行互動，獲取或上傳數據等。合約的部分使用Gate.io Python API進行下單平倉等功能。因區塊鏈技術目前還尚未有足夠多的資訊及教材可供學習，所以本研究將會詳細說明web3.py及Gate.io的互動流程、方法及步驟，此處也屬於本文研究重點。最終依照理論模型進行數據回測後，發現報酬率及穩定性相當優秀。進行實驗後卻發現結果不如預期，因為某些因素導致獲利與回測數據有差異。但實驗結果的報酬率高於現有的期現套利，不過仍有許多不足之處，未來可進行改進。

大數據背景下實時CPI指數編製及R實現

為了解決cpi指數的問題，作者劉田等 這樣論述：

貨幣供給與不動產指數之關聯性

為了解決cpi指數的問題，作者李國柱 這樣論述：

摘要本研究目的在探討台灣的房價與貨幣供給額以及消費者物價指數的關聯性，其中房價以信義房價指數來衡量，同時列入台灣加權股價指數來控制其影響。研究透過共整合以及因果檢定、衝擊反應、誤差變異數分解等方法進行分析。實證結果發現，房價指數、台灣加權股價指數、貨幣供給額、消費者物價指數存在共整合，顯示四個變數之間存在長期均衡之關係。接續利用向量誤差修正模型檢定，檢視誤差修正與因果關係，實證結果發現，房價指數變動受自身落後一期的影響及貨幣供給額的落後一期顯著影響，代表貨幣供給額的增減影響房價指數的變動。另外在Granger因果關係檢定中也發現，貨幣供給額領先信義房價指數有單向因果關係，即代表貨幣供給額的變

動會領先影響房價指數的變動。同時房價指數領先物價指數有單向因果關係，代表信義房價指數的變動會領先影響物價指數的變動。實證的結果顯示，貨幣供給的確扮演對房價未來漲跌的重要角色。關鍵字:貨幣供給、不動產指數、台灣加權指數、消費者物價指數