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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...
基于CPI时间序列的季节性调整方法研究比较分析.陈邦柱.【摘要】：大部分时间序列尤其是经济时间序列的运行趋势都是由多种因素共同影响而形成的,而经济时间序列又是观察经济运行态势的最直观的依据,因此,能够准确识别时间序列背后的影响因素成为是否...
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
摘要:基于CPI指数与宏观经济走势关系的理论基础,侧重于从实证角度,运用时间序列分析工具来解析CPI指数与宏观经济走势之间的关系。研究结果表明,我国CPI指数与宏观经济走势之间存在着长期相关关系,长期来看CPI指数可以作为一个重要指标来预判宏观经济走势,决定财政政策;在短期来看,CPI指数属于...
居民消费价格指数的分析与预测(毕业论文doc).doc,西南交通大学本科毕业论文居民消费价格指数的分析与预测年级:2007级学号:20075275姓名:专业:统计学指导老师:2011年6月毕业设计（论文）任务书班级07统计姓名学号20075275发题...
另外从上图5.1我们可以看到，我国CPI指数的时间序列不仅仅有趋势性，而且还有大约以12个月为周期的季节效应。为了消除造成CPI指数时间序列的趋势性成分，我们首先对这个时间序列进行了一阶差分，得出差分后的时序图，如图5.2所示。
本文中我们以建立季节乘法模型的方式对我国CPI进行了时间序列ARIMA分析，同时我们对2016年里CPI的未来趋势做出了短时间内的预测。从预测结果我们可以看出，整体而言，2016年的CPI指数将有所回落，整体处于上下波动的态势，全年在1月份和9月份达到最高涨幅。
图5.2全国CPI月度数据进行1阶差分后的序列时序图㈡模型的识别与建立我们运用R语言统计软件对经过一阶差分之后的我国居民消费价格指数的时间序列作出样本的自相关系数与偏相关系数图…
【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。
写在前面：前不久听厦大WISE的陈老师闲聊，美国的时间序列研究，有三个山头是不可不知的，分别是耶鲁、麻省理工和哈佛&普林斯顿。本文两位作者分别来自哈佛和普林斯顿，称得上第三个山头的领军人物。原文精彩…
【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...
基于CPI时间序列的季节性调整方法研究比较分析.陈邦柱.【摘要】：大部分时间序列尤其是经济时间序列的运行趋势都是由多种因素共同影响而形成的,而经济时间序列又是观察经济运行态势的最直观的依据,因此,能够准确识别时间序列背后的影响因素成为是否...
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摘要:基于CPI指数与宏观经济走势关系的理论基础,侧重于从实证角度,运用时间序列分析工具来解析CPI指数与宏观经济走势之间的关系。研究结果表明,我国CPI指数与宏观经济走势之间存在着长期相关关系,长期来看CPI指数可以作为一个重要指标来预判宏观经济走势,决定财政政策;在短期来看,CPI指数属于...
居民消费价格指数的分析与预测(毕业论文doc).doc,西南交通大学本科毕业论文居民消费价格指数的分析与预测年级:2007级学号:20075275姓名:专业:统计学指导老师:2011年6月毕业设计（论文）任务书班级07统计姓名学号20075275发题...
另外从上图5.1我们可以看到，我国CPI指数的时间序列不仅仅有趋势性，而且还有大约以12个月为周期的季节效应。为了消除造成CPI指数时间序列的趋势性成分，我们首先对这个时间序列进行了一阶差分，得出差分后的时序图，如图5.2所示。
本文中我们以建立季节乘法模型的方式对我国CPI进行了时间序列ARIMA分析，同时我们对2016年里CPI的未来趋势做出了短时间内的预测。从预测结果我们可以看出，整体而言，2016年的CPI指数将有所回落，整体处于上下波动的态势，全年在1月份和9月份达到最高涨幅。
图5.2全国CPI月度数据进行1阶差分后的序列时序图㈡模型的识别与建立我们运用R语言统计软件对经过一阶差分之后的我国居民消费价格指数的时间序列作出样本的自相关系数与偏相关系数图…
【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。
写在前面：前不久听厦大WISE的陈老师闲聊，美国的时间序列研究，有三个山头是不可不知的，分别是耶鲁、麻省理工和哈佛&普林斯顿。本文两位作者分别来自哈佛和普林斯顿，称得上第三个山头的领军人物。原文精彩…
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