byabasaija/uganda-food-cpi

该数据集是乌干达统计局（UBOS）提供的月度玉米消费者价格指数（CPI），专门针对玉米产品。它结合了全谷物玉米（代码01.1.1.1.1）和玉米粉（代码01.1.1.2.1）的指数。数据覆盖从2017年7月到2026年3月，按月更新，基期为2016年=100。数据集包含年份、月份和玉米CPI（全谷物玉米和玉米粉CPI指数的平均值）三列。Monthly maize-specific Consumer Price Index from Uganda Bureau of Statistics (UBOS). Combines the Whole Grain Maize (01.1.1.1.1) and Maize Flour (01.1.1.2.1) indices. Coverage: July 2017 – March 2026, frequency: monthly, base period: 2016 = 100. Columns include year, month, and maize_cpi (average of whole grain maize and maize flour CPI index).

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集源自乌干达统计局（UBOS）按月发布的消费者价格指数（CPI）报告，聚焦于玉米相关产品的价格动态。构建过程中，整合了整粒玉米（01.1.1.1.1）与玉米粉（01.1.1.2.1）两项细分指标，通过计算二者的平均值，生成了月度玉米CPI指数。数据时间跨度自2017年7月至2026年3月，以2016年为基期（=100），确保了序列的可比性与时效性。最终以CSV格式存储，包含年份、月份及玉米CPI三个字段，便于直接用于时间序列分析。

使用方法

用户可通过Hugging Face Hub便捷获取该数据集。使用Python环境中，首先从huggingface_hub库调用hf_hub_download函数，指定数据集仓库标识符'byabasaija/uganda-food-cpi'及文件名'maize_cpi_monthly.csv'，即可下载至本地。随后利用pandas库的read_csv方法读取数据，生成DataFrame对象，便于后续进行统计分析、可视化建模或与其它经济指标联动研究。操作流程简洁，适合快速集成到数据科学工作流中。

背景与挑战

背景概述

在食品价格波动对发展中国家经济与社会稳定构成严峻挑战的背景下，精准监测关键农产品的消费价格指数（CPI）成为学术研究与政策制定的基础。该数据集由Pascal Byabasaija于近期构建，基于乌干达统计局（UBOS）官方月度CPI数据，整合了整粒玉米与玉米粉两类价格指数，覆盖2017年7月至2026年3月的时间跨度，以2016年为基期。玉米作为乌干达主要粮食作物，其价格变动直接关联粮食安全与通胀调控，该数据集的发布为非洲农业经济学、食品价格动态分析及宏观经济预测提供了标准化、高频率的基准资源。

当前挑战

该数据集所解决的领域问题在于弥补乌干达乃至东非地区精细化食品CPI数据的缺失，传统宏观CPI统计常掩盖关键单一商品的波动特征，而玉米价格受气候、市场政策、跨境贸易等多因素干扰，模型需从月度序列中剥离季节性、趋势性与随机性成分。构建过程中的挑战包括：需从UBOS庞杂的月度报告中手动提取并校验玉米相关子项，处理不同时期统计口径微调导致的基期不一致，以及填补因数据发布延迟或缺漏造成的间断值，同时确保整合后的双指数加权平均能忠实反映市场实际消费结构。

常用场景

经典使用场景

乌干达玉米消费价格指数（CPI）数据集聚焦于非洲农业经济监测这一关键领域，提供了自2017年7月至2026年3月的月度玉米及玉米粉CPI数据。该数据集最经典的使用场景是作为宏观经济与农业发展研究的基准时间序列，研究人员可借此分析乌干达及东非地区食品通胀的波动模式。通过整合整粒玉米与玉米粉两类分项指数，该数据为构建区域食品价格预测模型、评估粮食安全政策效果以及追踪农业市场对气候或政策冲击的响应提供了高质量、高频率的量化依据。

解决学术问题

该数据集有效解决了食品价格指数研究中子类别数据粒度不足、时间覆盖有限和公开可获取性差的常见难题。以往对东非地区食品通胀的研究常受限于季度或年度数据，难以捕捉价格波动的内在周期与突发扰动。此数据集以月度频率和2016年为基期标准化处理，使学者能够精确测算玉米及玉米粉在居民消费篮子中的价格弹性，检验市场整合假说，并量化汇率波动与燃油价格对食品通胀的传导效应。其意义在于填补了乌干达精细化食品价格时间序列的空白，为发展经济学与农业经济学实证分析提供了可靠的数据基础设施。

实际应用

在实际应用中，该数据集直接服务于乌干达国家统计局（UBOS）及东非共同体的物价监测工作，为政府调整粮食储备策略与补贴政策提供数据驱动决策支持。国际组织如世界粮食计划署（WFP）和联合国粮农组织（FAO）可借助该序列及时评估乌干达的粮食可负担性，在干旱或市场冲击发生时快速启动应急响应。此外，金融机构与农业保险公司能够利用此CPI指数设计基于价格指数的保险产品（如玉米价格保险），或为农产品期货定价模型提供本地化校准依据，从而降低农业生产者的市场风险。

数据集最近研究

最新研究方向

粮食价格指数与宏观经济波动关联性研究——以乌干达玉米消费价格指数为例。该数据集聚焦乌干达统计局发布的2017年7月至2026年3月月度玉米专属CPI，整合了整粒玉米与玉米粉两类核心指标，为追踪东非地区主粮价格弹性、评估通胀传导机制及粮食安全预警提供了精细化数据支撑。当前，全球粮食供应链受地缘冲突与气候异常冲击加剧，该数据集可助力研究者量化玉米价格波动对消费端福利的影响，探索货币政策与农业补贴的调控阈值，进一步推动非洲小农经济韧性评估与可持续发展目标的本土化实证分析。