基于ARMA模型的居民消费价格指数预测分析

居民消费价格指数(CPI)是反映通货膨胀程度的重要指标,也是国民经济核算中的缩减指标。运用时间序列ARMA模型,以近年来的月度数据为分析对象,用Eviews软件来拟合模型,预测2008年底至2009年第一季度我国居民消费价格指数,以使人们更好地预期未来经济。     

关于我国CPI影响因素的实证分析及预测

居民消费价格指数(CPI)是衡量通货膨胀的重要指标,在社会经济发展和国民经济核算中起着重要作用。本文首先介绍了CPI的概念及作用,对正确认识CPI提出了一些自己的看法,然后通过回归分析以CPI为被解释变量建立多元回归模型,根据模型进行短期预测,并得出相关结论。     

关于我国CPI影响因素的实证分析及预测

居民消费价格指教(CPI)是衡量通货膨胀的重要指标,在社会经济发展和国民经济核算中起着重要作用.本文首先介绍了CPI的概念及作用,对正确认识CPI提出了一些自己的看法,然后通过回归分析以CPI为被解释变量建立多元回归模型,根据模型进行短期预测,并得出相关结论.     

基于ARIMA模型的武汉市居民价格消费指数研究

模型对时间序列的趋势有较好的拟合效果,介绍自回归移动平均模型的建模方法及Eviews实现。建立模型对1952年到2008年武汉市居民价格消费指数进行了拟合和研究,在三种不同的模型下,对和进行比较分析,选出了最优拟合模型。发现武汉市居民价格消费指数的波动具有记忆性,随着时间变化而增加。将ARIMA模型应用于武汉市居民历年CPI数据的分析与预测,得到较为满意的结果。     

探索时间序列预测法在财政收支预测中的应用

本文采用简单的时间序列预测方法,通过对国家财政收入和支出数据的分析，建立曲线模型，然后根据模型与实际数据曲线的拟合程度，分析误差，最终利用模型预测数据，以达到较为准确的拟合和预测效果。     

我国居民消费价格指数时间序列预测——基于ARIMA模型与平滑ARIMA模型的比较分析

对我国CPI的1951-2008年年度数据进行分析预测,用一种短时序数据的结构分析模型——平滑ARIMA模型对数据进行了分析预测。通过对两个模型预测效果的比较,结果表明,相比于ARIMA模型,平滑ARIMA模型预测的准确度大大提高。     

基于隐马尔科夫的居民消费价格指数预测

本文引入隐马尔科夫模型对CPI波动进行分析,并结合中国2000年1月至2009年5月实际数据进行建模,结果表明该模型不仅能够准确预测CPI的数值,还能预测未来CPI可能的概率分布,对于宏观经济预测分析具有一定的借鉴意义.     

广义货币供应量对居民消费价格指数滞后效应分析

本文采用2000年1月-2011年10月的月度数据,针对我国广义货币供应量M2对居民消费价格指数CPI的影响进行了实证分析。首先对CPI和M2的时间序列数据进行ADF检验、协整检验,然后通过建立分布滞后模型得出M2对CPI的影响具有9个月左右的滞后。     

基于ARMA模型的我国居民消费价格指数预测

居民消费价格指数(CPI)是用于反映居民家庭一般购买的商品和服务物价变动情况的宏观经济指标,对展示经济运行的平稳性,表现经济发展的质量和效益有重要意义。因此本文建立了一个ARMA模型,选取我国2001年1月到2015年12月的CPI环比月度数据作为样本,运用R3.4.3软件对居民消费价格指数时间序列的自相关系数与偏相关系数进行统计,进行模型定价并估计出其参数,并对2016年1月至5月的居民消费价格指数进行预测。实证结果显示MA(2)模型能较好地拟合商品指数的动态路径,模型的预测值与实际观测值非常接近,表明ARMA模型在居民消费价格指数的预测中效果较好。通过ARMA模型合理预测我国的居民消费价格指数,能够对未来经济发展有初步的了解,为国家有关政策的制定提供理论支持。     

大数据背景下影响CPI的因素浅析——基于Bootstrap方法

文中针对新时代下大数据环境进行了简短介绍,并对大数据环境下的政府统计方法进行了分析,描述了扫描数据的应用对推进大数据统计工作的作用.以CPI的影响因素分析为重点,运用Bootstrap方法进行回归拟合,并与线性回归拟合效果进行比较,发现Bootstrap方法大大提高了拟合精度,使得预测结果更加准确.对于模型采用国际统计软件R语言进行算法实现,有效地结合了当代环境的大数据背景.结论强调在数据以海量规模产生的当下,应去冗存精,在有效数据的前提下进行数据的价值分析.     

我国CPI预期实证分析

本文运用ARIMA模型对我国2006年1月到2014年2月的月度CPI数据进行实证分析,建立了一个相对误差不超过1%的与预测模型。最后,本文对2014年3月到6月的CPI数据进行预测。     

经济增长与物价波动的关系研究——基于“产出-物价”Phillips曲线的实证分析

在保持经济持续健康快速增长的同时,有效稳定物价水平是政府宏观调控的重要目标。本文基于＂产出-物价＂Phillips曲线,结合广西1979-2012年CPI指数和GDP增长率数据,对经济增长与物价波动的关系进行了实证研究。通过构建＂产出-物价＂拟合模型,进一步分析了二者之间的关系,并就政府如何在保证经济快速发展的同时保持物价水平的稳定提出了相关建议。     

我国CPI预期实证分析

本文运用ARIMA模型对我国2006年1月到2014年2月的月度CPI数据进行实证分析,建立了一个相对误差不超过1%的与预测模型。最后,本文对2014年3月到6月的CPI数据进行预测。     

我国货币政策价格时滞效应实证分析

货币政策的价格时滞效应是货币政策实证的重要问题之一,本文利用1998年至2011年的数据,通过建立向量自回归(VAR)模型,采用脉冲响应对我国狭义货币供应量(M1)及广义货币供应量(M2)的变化对居民消费价格(CPI)和生产资料价格PPI的影响进行实证分析。结果表明,M1、M2的变化对CPI、PPI的影响均显著;M1的变化对CPI的时滞效应大致为3个月,对PPI的时滞效应大致为4个月;M2对CPI的时滞效应大致为3个月,对PPI的时滞效应大致为4个月。     

基于季节ARIMA模型的安徽省CPI预测

以安徽省CPI月度数据为样本数据,利用Eviews6.0软件,建立乘积季节预测模型,并用该模型预测安徽省未来三个月的CPI指数,结果比较真实、能准确地反映安徽省CPI变化趋势。     

广义货币供应量对居民消费价格指数的滞后效应分析

本文采用1999年1月至2008年4月的月度数据,针对中国广义货币供应量M2对居民消费价格指数的影响进行了实证分析。首先对CPI和M2的时间序列数据进行ADF检验、协整检验,然后通过建立分布滞后模型得出M2对CPI的影响具有六个月左右的滞后。     

基于ACRH模型的上证指数预测分祈

该文通过建立ARCH模型对上证综指2000到2009年的月度收盘价数据进行拟合，然后预测了2010年前四个月的收盘价，并与真实值进行了比较，通过比较得出ARCH模型预测效果较好。     

我国居民消费价格指数（CPI)影响因素的分析

CPI(Consumer Price Index),即居民消费价格指数。居民消费价格指数,是反映与居民生活有关的消费品及服务价格水平的变动情况的重要宏观经济指标,也是宏观经济分析与决策以及国民经济核算的重要指标。本文以1998年-2017年的年度数据,建立相关模型,运用多元回归等计量方法结合IBM SPSS Statistics22软件,对我国CPI影响因素进行分析。研究中以货币和准货币供应量、国内生产总值、社会消费零售总额、进出口总额、全社会固定资产投资作为相关指标,探究其对我国CPI的影响。研究表明,货币与准货币M2供应量、进出口总额与居民消费价格指数CPI有较好的线性关系。     

中国物价指数CPI波动分析——基于GARCH类模型的实证分析

CPI是经济生活中的＂晴雨表＂,一般市场经济国家认为CPI在2%～3%属于可接受范围,CPI过高对整个社会经济发展的负面影响较大,而高速度的经济增长同样也会拉高CPI,因此,在国家宏观经济分析中,CPI起着至关重要的作用。文章选取了1990年1月～2013年4月CPI月度数据作为研究对象,通过利用GARCH类模型对进行了实证CPI的波动规律进行了实证分析,以期为国家宏观经济研究提供依据。     

数字

我国CPI连续六个月负增长 8月11日，国家统计局网站发布7月份国民经济主要指标数据，其中CPI同比降1．8％，这是我国CPI连续6个月实现负增长。