0. 承前

本文主旨：
本文使用小卖部比喻PPI和CPI，目的是让大家对这两个知识点有一个更加通俗易懂、贴近生活的理解。并用数据实证了CPI和PPI的价格传导之谜：为什么进货价涨了10%，零售价却不敢跟着涨这么多？这个困扰着小卖部老板的问题，恰好反映了CPI和PPI的微妙关系。
数据显示，2023-2024年间，生产者价格指数(PPI)的波动幅度明显大于消费者价格指数(CPI)。这种"不完全传导"现象，正是市场竞争下商家利润调节的结果，也展现了宏观经济中价格传导的真实状态。

如果想更加全面清晰地了解金融资产组合模型进化论的体系架构，可参考：
0. 金融资产组合模型进化全图鉴

1. 简述：价格指数对比

• PPI含义：侧重于生产者层面的价格变化，展示了企业出售其产品时所面临的价格波动，这些波动可能会间接影响到消费者价格。比如：小卖部进货时的价格变化。
• CPI含义：关注的是消费者层面的价格变化，直接反映了普通家庭的生活成本变化。比如：小卖部卖给同学时的价格变化。

2. 比喻：两大指数对比

2.1 简单对比

• PPI关注"进货价格变化"

小明的小卖部进货价格变化：
薯片批发价：2元→2.2元（涨10%）
饮料进货价：1元→1.1元（涨10%）
文具采购价：5元→5.5元（涨10%）PPI上涨10%
含义：进货成本普遍上涨10%

• CPI关注"售价变化"

小明的小卖部售价变化：
薯片售价：3元→3.2元（涨6.7%）
饮料售价：2元→2.1元（涨5%）
文具售价：8元→8.4元（涨5%）CPI上涨约6%
含义：同学们买东西要多花6%

2.2 生动比喻

• PPI就像问：

"进货时要多花多少钱？"
- 批发市场的价格变化
- 工厂发货价的变化
- 还没加上店铺利润

• CPI就像问：

"同学们买东西要多花多少钱？"
- 小卖部标价的变化
- 实际购买价的变化
- 已经包含店铺利润

3. 实际应用

3.1 价格传导现象

进货价格上涨（PPI上涨）：
- 薯片批发价涨了1角
- 饮料进价贵了1毛
- 文具采购成本增加售价变化（CPI变化）：
- 可能立即涨价
- 可能暂时不涨
- 可能部分涨价

4. 总结

关注点：
- PPI看"进货贵了多少"
- CPI看"卖价涨了多少"就像小卖部：
- PPI是批发市场的价格变化
- CPI是小卖部标价的变化

5. 有趣的对比

小明的小卖部：
进货价（PPI）涨了10%：
- 以前进100元的货
- 现在要花110元售价（CPI）涨了6%：
- 以前卖3元的薯片
- 现在卖3.2元这就说明：
- 虽然进货价涨得多
- 但售价涨得少
- 小明承担了部分成本上涨

6. 数据获取实现代码

通过以下代码可以获取PPI和CPI数据。

python"># 导入tushare
import tushare as tsdef get_cpi_data(start_m, end_m):"""获取CPI数据参数:start_m: 开始月份，格式：'YYYYMM'，如'202401'end_m: 结束月份，格式：'YYYYMM'，如'202412'返回:DataFrame: CPI数据，包含月份和同比等信息"""try:# 初始化pro接口pro = ts.pro_api('token')# 获取CPI数据df_cpi = pro.cn_cpi(start_m=start_m, end_m=end_m)return df_cpiexcept Exception as e:print(f"获取CPI数据失败: {e}")return Nonedef get_ppi_data(start_m, end_m):"""获取PPI数据参数:start_m: 开始月份，格式：'YYYYMM'，如'202401'end_m: 结束月份，格式：'YYYYMM'，如'202412'返回:DataFrame: PPI数据，包含月份和同比等信息"""try:# 初始化pro接口pro = ts.pro_api('token')# 获取PPI数据df_ppi = pro.cn_ppi(start_m=start_m, end_m=end_m)return df_ppiexcept Exception as e:print(f"获取PPI数据失败: {e}")return None

注意：token需要自行申请。

7. 数据可视化实现代码

使用以上代码中的两个函数，结合以下代码，可实现数据可视化：

python">import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pddef plot_cpi_ppi_trend(start_m, end_m):"""Plot CPI and PPI YoY trends"""# Get datacpi_data = get_cpi_data(start_m, end_m)ppi_data = get_ppi_data(start_m, end_m)if cpi_data is None or ppi_data is None:return# Create figureplt.figure(figsize=(12, 6))# Plot CPI YoYplt.plot(cpi_data['month'], cpi_data['nt_yoy'],marker='o',color='#FF6B6B',linewidth=2,label='CPI YoY(%)')# Plot PPI YoYplt.plot(ppi_data['month'], ppi_data['ppi_yoy'],marker='s',color='#4ECDC4',linewidth=2,label='PPI YoY(%)')# Set title and labelsplt.title('CPI vs PPI YoY Trends (2023-2024)', fontsize=14, pad=15)plt.xlabel('Month', fontsize=12)plt.ylabel('YoY Change Rate(%)', fontsize=12)# Rotate x-axis labelsplt.xticks(rotation=45)# Add gridplt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.3)# Add legendplt.legend(loc='best', fontsize=10)# Add zero lineplt.axhline(y=0, color='gray', linestyle='--', alpha=0.5)# Adjust layoutplt.tight_layout()# Show plotplt.show()# Example usage
if __name__ == "__main__":# Set time rangestart_m = '202301'end_m = '202401'# Plot trendsplot_cpi_ppi_trend(start_m, end_m)

数据可视化结果：