【摘要】：文章以居民消費價格指數(shù)(CPI)的短期預測作為切入點,采用定量的時間序列分析方法,建立季節(jié)自回歸綜合移動平均(季節(jié)性ARIMA模型)模型對CPI時間序列進行量化分析。首先闡述基于該模型的CPI預測的一般過程,即:平穩(wěn)化處理、差分變換的階數(shù)辨識、參數(shù)估計,時間序列模型的構建,然后對模型進行性能檢驗,確定較適合的季節(jié)自回歸綜合移動平均模型,最后在實證分析中探討經(jīng)濟變量CPI與時間變量之間的變動規(guī)律,對CPI時間序列進行適當?shù)牟罘痔幚?取得了較為理想的預測效果。
[Abstract]:Based on the short-term prediction of consumer price index (CPI), this paper establishes a seasonal autoregressive integrated moving average (seasonal ARIMA model) model for quantitative analysis of CPI time series by using quantitative time series analysis method. The general process of CPI prediction based on the model is described in this paper, namely, stabilization, order identification of differential transformation, parameter estimation, construction of time series model, and then the performance of the model is tested. A suitable seasonal autoregressive comprehensive moving average model is determined. Finally, the variation law between economic variable CPI and time variable is discussed in the empirical analysis, and the CPI time series is processed by proper differential processing, and a better prediction result is obtained.
【作者單位】： 宿州學院經(jīng)濟管理學院;
【基金】：國家社會科學基金資助項目(12BJY040;13CJY106) 宿州學院一般科研項目
【分類號】：F126.1;F224

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本文編號：2452949