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居民消费价格指数是进行宏观经济分析与决策的重要经济指标。作为经济时间序列,居民消费价格指数的变化受到长期趋势、周期性循环要素、季节因子和不规则要素这四个因素的影响。本文选取武汉市2003年1月至2009年11月居民消费价格指数的月度数据,对其进行季节调整后,再通过HP滤波方法得到长期变动趋势序列,并用时间序列混合分解模型进行拟合与预测。 相似文献
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《商场现代化》2018,(7)
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。 相似文献
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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。 相似文献
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时间序列分析是一种根据动态数据揭示系统动态结构和规律的统计方法。本文以重庆市2010年1月至2013年12月居民消费价格指数为研究对象,基于居民消费价格指数存在明显的非平稳性,运用自ARIMA模型进行建模分析,并利用EVIEWS建立了居民消费价格指数时间序列的相关关系模型,对2014年进行预测,取得较好的效果。 相似文献
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本文运用Logit模型,检验我国居民消费物价指数与通货膨胀之间的关系,指出运用居民消费物价指数对通货膨胀进行测定是合理的。在此基础上,运用物价指数的变动分析了改革开放以来我国通货膨胀的实际发生情况。此外,构建了居民消费物价指数的ARMA(p,q)模型,并对未来两年的通货膨胀状况进行了预测,指出,未来两年我国的物价将会保持稳定,不会发生严重的通货膨胀。 相似文献
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针对传统灰色GM(1,1)预测模型存在精度差的问题,提出采用遗传算法对其进行改进。利用改进的GM(1,1)模型,根据2006年1月至2008年3月共27个月我国居民消费价格指数的统计资料,对2008年1-3月消费价格指数进行了预测,与实际消费价格指数和传统GM(1,1)的计算结果进行比较研究,结果表明改进的模型预测精度高,预测结果好,最后对未来三个月居民消费价格指数进行了预测并进行了分析。 相似文献
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《中国商贸:销售与市场营销培训》2014,(17)
我国居民消费价格指数受到诸多因素的影响,导致数据波动性较大,单纯地采用灰色预测模型无法更加准确地进行预测,因此本文提出了基于残差修正的改进GM(1,1)模型。首先,本文介绍了改进GM(1,1)模型的建立方法与步骤;接着结合20072011年我国居民消费价格指数建立新的预测模型,并用2012年数据对模型进行验证合格,可以用来预测未来几年我国居民消费价格指数,便于对我国未来居民消费价格指数的宏观调控。结果表明,该预测方法是可行的,为相关预测提供了理论依据。 相似文献
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本文采用时间序列分析及预测的方法对我国居民的消费水平的发展趋势进行分析预测。通过EViews7.0建立时间序列模型,选择合适模型进行拟合,并作出预测。利用二次型模型和指数型模型,用最小二乘法进行参数估计。利用拟合优度大小和拟合图相结合,选出最优模型及预测值。 相似文献
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本文介绍了居民消费价格指数的概念以及在我国物价体系中的重要作用,并根据1951年到2003年53年我国居民消费价格指数的统计资料,对我国的居民消费价格指数进行预测和分析。 相似文献
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影响居民消费价格指数的因素很多.一般的回归模型难以全面涵盖这些因素并预测其未来走势,而运用新陈代谢GM(1,1)模型对未来我国居民消费价格指教进行预测的结果表明.在2009年~2015年间我国CPI年平均涨幅为3.75%,超过3%的警戒线,我国将长期处于温和通胀阶段.使用新陈代谢GM(1,1)模型预测的CPI未来走势还较为精确. 相似文献
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消费性支出的预测无疑对宏观调控、微观经济发展都将具有重大的指导意义。现在利用灰色模型和线性回归模型,以西安市为例。对西安市居民消费性支出情况进行建模预测、量化分析。实际结果证明预测是成功的。为探索、启动新一轮消费提供决策依据,以便形成消费对经济增长的强力拉动。 相似文献
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CPI是一个滞后性的数据,但它在整个国民经济价格体系中具有重要的地位,它是进行经济分析和决策、价格总水平检测和调控及国民经济核算的重要指标,对CPI进行预测有利于政府宏观调控。本文基于我国近20多年来共324个月的CPI数据,应用时间序列分析中SARIMA模型和GARCH模型,进行分析拟合,得出了较为精确的拟合曲线,并应用该曲线对2014年1月至2015年3月共15个月的CPI进行预测,得到了较为理想的预测结果。 相似文献
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消费者信心指数是预测经济走势和消费趋向的一个先行指标,对物价水平具有一定的预测力。本文选取2006年1月至2016年4月间的月度数据,建立VAR模型和VEC模型,通过协整检验、脉冲响应函数等方法分析消费者信心指数与居住类居民消费价格指数的关系。实证结果表明:消费者信心指数与居住类居民消费价格指数之间存在长期均衡关系。根据实证结果,本文从稳定房地产市场价格、提高消费者信心、提升消费水平并优化消费结构三个方面提出对策建议。 相似文献
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应用ARIMA模型对浙江省1978年至2007年期间的GDP数据进行分析,从中找出浙江省GDP的规律,然后预测未来四年的GDP数据。与实际情况相比较得出拟合效果比较好,AKIMA模型比较适合短期预测。 相似文献
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本文运用时间序列的建模方法,对我国2005年7月-2009年5月的美元兑人民币汇率进行实证分析,构建ARlMA模型和Holt模型.经检验,后者能更好地拟合美元兑人民币的汇率趋势,在此基础上做了短期预测,并给出相关结论和分析. 相似文献