基于我国2008—2017年的季度时间序列数据,采用向量自回归模型,进行格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数和方差分解来探讨煤价涨跌对总体物价水平的不对称效应。结果显示,煤价下跌比上涨会更为显著地影响通货膨胀。此外,随着PPI到CPI的过度,通货膨胀的影响力在后期将会减弱,这也证实了PPI对煤价震荡的反应比CPI更为敏感。针对如何避免煤价震荡对总体物价水平造成的极度波动提出对策建议。

本文实例为大家分享了python实现快递价格查询系统的具体代码，供大家参考，具体内容如下 一、代码 #--author--张俊杰@Nick #系统提示 print("欢迎来到快递系统！") #死循环 while 1==1: #简单交互，键入值 weight=int(input("请输入重量（千克）： ")) num=input("请输入地点编号（1.其它 2.东三省/宁夏/青海/海南 3.新疆/西藏 4.港澳台/国外)：") #定义参数 p=0 #if判断，判断重量，3公斤以上，不含3公斤 if weight>3: if num=="1": p=10+5*(weight-3)#1

该数据集由一包文件组成，每个文件跟踪某些行业的正规化投入成本。 Producer Price Index_datasets.txt pc.txt pc.data.75.Construction.csv pc.data.67.AdministrativeandSupportServ.csv pc.series.csv pc.product.csv pc.period.csv pc.industry.csv pc.footnote.csv pc.data.81.OtherServices.csv pc.data.77.Recreation.csv pc.data.76.WholesaleTrade.csv pc.data.74.PremiumsforPropandCasualtyIns.csv pc.data.73.MiscellaneousStoreRetailers.csv pc.data.72.RecyclableMaterials.csv pc.data.71.Accommodation.csv pc.data.70.WasteMgtandRemediationServ.csv pc.data.63.ProfessionalandTechnicalServ.csv pc.data.62.RentalandLeasingServices.csv pc.data.61.EducationalServices.csv pc.data.59.RealEstate.csv pc.data.58.InsuranceCarriers.csv pc.data.57.Finance.csv pc.data.56.ISPsSearchPortandDataProcess.csv pc.data.55.Telecommunications.csv pc.data.54.Broadcasting.csv pc.data.53.Publishing.csv pc.data.51.NursingResidentialCareFacil.csv pc.data.50.Hospitals.csv pc.data.47.AmbulatoryHealthCareServices.csv pc.data.46.Utilities.csv pc.data.45.WarehousingStorage.csv pc.data.44.CouriersAndMessengers.csv pc.data.43.PostalService.csv pc.data.42.TransportationSupport.csv pc.data.40.PipelineTransportation.csv pc.data.39.TruckTransportation.csv pc.data.38.WaterTransportation.csv pc.data.37.RailTransportation.csv pc.data.36.AirTransportation.csv pc.data.35.NonstoreRetailers.csv pc.data.34.GeneralStores.csv pc.data.33.SportsMusicStores.csv pc.data.32.ClothingStores.csv pc.data.31.GasolineStations.csv pc.data.30.HealthStores.csv pc.data.29.FoodBeverageStores.csv pc.data.28.BuildingGardenStores.csv pc.data.27.ElectronicsStores.csv pc.data.26.FurnitureStores.csv pc.data.25.MotorVehicleDealers.csv pc.data.24.Miscellaneous.csv pc.data.23.Furniture.csv pc.data.22.TransportationEquipment.csv pc.data.21.ElectricalMachinery.csv pc.data.20.ComputerProduct.csv pc.data.19.Machinery.csv pc.data.18.FabricatedMetalProduct.csv pc.data.17.PrimaryMetal.csv pc.data.16.NonmetallicMineral.csv pc.data.15.PlasticsR

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