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我国居民消费价格指数（cpi）的时间序列建模--基于arima模型.ffh42323.分享于2016-07-0418:35:10.0.
时间序列分析在CPI中的应用研究.孔威.【摘要】：随着科学技术的迅速发展,系统分析理论也在不断的发展和完善。.复杂系统的数学建模引起了更多的关注,特别地,带有不确定因素的复杂系统的数学模型的建立需要使用概率统计模型。.时间序列分析作为一种强...
【摘要】：CPI是反映通货膨胀程度和影响宏观经济政策的重要指标,对CPI的预测一直是经济学重点关注的方向,具有丰富的现实意义。本文首先介绍了CPI的几种数据的定义,分析了各自的优劣,并从中选取了CPI同比和CPI环比的数据进行实证研究。在简要介绍了时间序列分析的基本理论与模型后,对于CPI同比...
提供中国CPI时间序列预测模型word文档在线阅读与免费下载，摘要:2010年2月大众商务No.2,2010(总第110期)(Cumulatively,NO.110)PopularBusiness中国CPI时间序列预测模型王
对GM（1，1）进行检验三模型假设1.假设CPI是可预测的，在时间变化上具有连贯性。.2.假设所有的数据来源都是权威和可信的。.3.假设城市和农村的CPI是一致的。.4.假设在每个固定点的变化趋势是可预测的。.5.假设无重大的突发事件和金融危机对经济造成重大...
ARIMA模型在居民消费价格指数预测中的应用_论文网.论文导读:：时间序列预测方法的基本思想是：预测一个现象的未来变化时。.模型的表现形式。.居民消费价格指数反映的市场价格信号真实。.居民消费价格指数(CPI)是用来测定一期内居民支付所消费商品...
1毕业论文开题报告信息与计算科学时间序列分析模型研究一选题的背景与意义选题背景时间序列分析研究的一个重要原动力源于金融市场超大容量数据的获得。在经济全球化竞争日益激烈和金融市场日益复杂的环境中，这些数据的可利用价值对于投资者的作用越来越大。
时间序列分类研究简介核心论文写在前面的话原文概述摘要1引言2背景2.1时间序列分类2.2基于深度学习的时间序列分类2.3生成性或判别性方法生成模型判别模型3方法3.1为什么判别的端到端方法？
【摘要】：本文利用中国1990-2008年的月度CPI数据,建立自回归移动平均结合模型(ARIMA)对2009年1-5月的CPI进行了预测,结果表明,ARIMA(1,1,2)是描述我国CPI变化趋势相对较优的时间序列模型。
蚌埠学院学报2019年第5期基于小波时间序列模型的CPI预测用户：投期刊网2020-01-06上传侵权/申诉导语本论文发表于蚌埠学院学报，属于教育相关论文范文材料。仅供大家论文写作参考。出处《蚌埠学院学报》2019年第5期下载在线咨询上一篇
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【摘要】：CPI是反映通货膨胀程度和影响宏观经济政策的重要指标,对CPI的预测一直是经济学重点关注的方向,具有丰富的现实意义。本文首先介绍了CPI的几种数据的定义,分析了各自的优劣,并从中选取了CPI同比和CPI环比的数据进行实证研究。在简要介绍了时间序列分析的基本理论与模型后,对于CPI同比...
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【摘要】：本文利用中国1990-2008年的月度CPI数据,建立自回归移动平均结合模型(ARIMA)对2009年1-5月的CPI进行了预测,结果表明,ARIMA(1,1,2)是描述我国CPI变化趋势相对较优的时间序列模型。
蚌埠学院学报2019年第5期基于小波时间序列模型的CPI预测用户：投期刊网2020-01-06上传侵权/申诉导语本论文发表于蚌埠学院学报，属于教育相关论文范文材料。仅供大家论文写作参考。出处《蚌埠学院学报》2019年第5期下载在线咨询上一篇
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