基于横截面数据的度量方法

基于横截面数据的度量方法，其理论基础是将核心通货膨胀定义为“普遍性通货膨胀”，认为通货膨胀中价格变动比较剧烈的部分，主要是受暂时性冲击的影响，过滤掉这些“噪声”，能够更好地反映通货膨胀的一般性趋势，即以某个时间点所有分类商品价格为对象，从“横向”的角度来定义核心通货膨胀。基于这种定义，学术界和各国中央银行采用基于横截面数据的统计法对核心通货膨胀进行度量。主要包括：剔除法、截尾均值法和加权中位数法。基于横截面数据统计法的主要优点是计算简单，易于理解，具有及时性和透明性；主要缺点是剔除项和截取的比例具有一定的主观性和不确定性，同时，选用人均消费性支出替代CPI权重可能存在权重偏差，另外，这类度量方法容易删除能反映通货膨胀长期趋势的有用信息。

剔除法是将标题通货膨胀中那些在中央银行控制之外且波动剧烈的商品剔除，然后重新分配权重计算得到核心通货膨胀。剔除法是最传统、也是最常用的度量核心通货膨胀方法。剔除成分根据各个国家具体情况而有所不同，但最为常见的剔除成分是食品或能源，此外抵押利息支付、国家控制的商品和服务，以及实行政府价格管制的商品。剔除法简单易行，容易为公众所理解，且具有很好的透明性，因此被很多国家采用，作为度量核心通货膨胀的主要方法。但是，使用剔除法度量核心通货膨胀依然存在较大的异议，固定剔除特定成分的前提假设过于武断，同时，剔除成分可能含有关于未来通货膨胀趋势的信息，因此，选择剔除成分时需要特别小心。例如，谭本艳（2014）根据中国的CPI数据得出，扣除食品的核心通货膨胀并不符合核心通货膨胀的本质，建议关注CPI的结构。

截尾均值法是将CPI中价格变动最大和最小的分类价格指数，按照一定的百分比予以截取，然后再计算出调整后的通货膨胀率，即为核心通货膨胀率。由于现实中价格波动程度的概率分布并不服从正态分布，因此简单加权平均的CPI并不是反映通货膨胀总体变动规律的有效估计，而截尾均值法可能更为有效。加权中位数法，即在通货膨胀度量的每个样本期，将CPI中每个分类价格指数按价格变动幅度的大小排序，将价格变动幅度处于中位数的那个分类价格指数作为核心通货膨胀率。可见，加权中位数法是截尾均值法的特殊情形，即左右对称截取50%。特别需要说明的是，截取比例不一定要求是对称的，当CPI中各分类价格指数分布是不对称的，在截尾时应进行非对称截尾。截尾均值法的主要缺点是难以准确确定最优的截取比例，特别是在分类价格指数截面数据分布不对称时。