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。     

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。     

粮食产量对农村居民恩格尔系数的影响研究

粮食作物产量不仅关乎国家的粮食安全问题,也对农村居民恩格尔系数有较大的影响。文章首先对两者之间的关联机制进行了理论分析,接着利用我国2000—2021年的时间序列数据,选取了粮食作物产量、农村居民人均可支配收入和农村居民恩格尔系数三个变量来研究它们两两之间的关系,建立了粮食作物产量对农村居民恩格尔系数的向量自回归（VAR）模型,对粮食作物产量对农村居民恩格尔系数的影响进行了具体的实证分析研究。结果表明：粮食产量对农村居民人均可支配收入以及农村居民恩格尔系数都有较显著影响,且粮食产量对农村居民恩格尔系数变化的贡献率比农村居民人均可支配收入对农村居民恩格尔系数变化的贡献率更高。     

郑州居民消费价格指数基于ARMA模型的构建

本文利用近年来河南省郑州市居民消费价格指数(CPI)的月度数据,根据时间序列的平稳性特点判断模型平稳性,建立了拟合度较高的ARMA模型,并运用Eviews软件估计出其参数,建立模型并进行检验,根据所建立的模型,对郑州居民消费价格指数进行了简单的预测和分析。     

我国农村居民消费水平预测的实证研究

本文介绍了自回归移动平均模型即ARIMA(p,d,q)模型的基本原理、构建及其应用方法。文章广泛搜集从1952年到2011年以来我国农村居民消费水平的相关数据,运用统计学和计量经济学原理,从时间序列的定义出发,结合统计软件E-views运用ARMA建模方法,将ARIMA模型应用于我国农村居民消费水平的分析与预测,得到较为满意的结果。     

居民消费价格指数预测的分解模型研究——以武汉市时间序列数据为例

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。     

福建省城乡居民收入差距预测模型比较研究

本文选取福建省1981-2008年间的城乡收入差距值时间序列数据,建立四个时间序列模型进行比较分析,最终确定ARMA模型作为预测模型.并以2006年、2007年和2008年的数据作为检验数据检验该模型预测效果,进一步验证了其预测效果较优,最后利用该模型对福建省2011-2014年城乡收入差距值进行短期外推预测,并给出对策建议.     

武汉市人均GDP时间序列模型构建及预测

ARMA时间序列模型反映某个变量过去的变动规律,并可以利用这个规律对未来值进行短期预测。人均GDP是衡量一个国家或地区经济发展和人民生活水平的一个重要参考指标。本文利用湖北省武汉市1980-2009年的时间序列数据建立武汉市人均GDP的ARMA模型,并利用该模型进行短期外推预测。     

基于时间序列的我国GDP的短期预测

随着经济全球化的深入,一国的经济实力在国家实力中的重要性越来越突出,世界各国都开始疯狂发展经济,以在国际竞争中求得一席之位。GDP(国内生产总值)从某个侧面反映了国家的经济实力,成为了各国衡量经济实力的重要指标。中国从改革开放之后,经济不断发展,GDP数据逐年增加,并呈现一定的规律。若能准确的预测中国之后几年的GDP数据,对国家宏观调控具有重要意义。本文在各项预测方法中选择了时间序列模型作为研究对象。从时间序列的基本概念出发,了解时间序列模型的种类与建模方法,以整套的时间序列建模理论为基础,在我国GDP数据上建立了ARMA模型,应用ARMA模型对2012年我国GDP数据进行预测,其预测结果与实际值之间相差很小,拟合结果比较满意;在此基础上,预测未来三年的GDP数据。     

基于时间序列分析的全国GDP预测模型

本文利用统计软件对我国1978年到2006年的实际GDP时间序列数据进行了分析,建立了ARMA模型,并对2009年到2011年的全国GDP进行了预测。结果表明模型有很好的预测效果。     

基于重庆市CPI指数的分析与预测

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。     

小波ARMA模型和ARIMA模型对上证指数的预测效果探究

利用小波分析的局部化性质,以非平稳的时间序列上证指数收盘价为实验目标,首先建立传统的时间序列模型ARIMA模型,并做出预测;然后用小波分析与自回归移动平均模型相结合的方法建立小波ARMA模型,做出预测;最后,通过相对误差和平均绝对误差和对二者的预测效果做比较,结果表明:在上证综指序列预测分析中,小波ARMA模型相比单纯的ARIMA模型,其拟合和预测精度都比较高。     

ARIMA模型和X-11过程在农民人均现金收入预测中的应用研究

本文通过对我国2000—2014年的农民现金收入季度数据进行时间序列建模,利用ARMA模型和X-11过程来分析预测短期内我国农民现金收入的变动趋势,为短期内预测我国农民现金收入提供有效参考。     

基于ARMA模型的我国国内生产总值GDP的预测与分析

本文基于1995—2014年我国国内生产总值GDP的时间序列数据,先后通过平稳性检验及处理、自相关与偏自先关分析,并结合AIC准则定阶,建立模型ARMA(1,2);运用该模型对我国国内生产总值进行预测。     

ARIMA模型在社会消费品零售总额预测中的应用

运用时间序列分析方法之一的单整自回归移动平均模型（ARMA）法，对中国社会消费品零售总额进行时间序列分析。分析显示，APIMA模型可以提供比较准确的短期预测效果，可以为中国社会消费品零售总额的预测提供一定的依据。     

ARMA模型在我国劳动参与率预测中的应用

劳动参与率是全部就业人口与失业人口占一个国家或地区所有工作年龄人口的比例.体现了当地劳动力参与社会经济活动的程度,并反映了区域经济的发展与活跃程度.ARMA模型"基于让数据自己说话"原理着重于经济时间序列本身的概率或随机性质,对时间序列数据的短期预测非常成功.本文采用ARMA模型预测了我国劳动参与率,并分析了劳动参与率下降的原因,最后提出相关建议.     

基于收入综合因素的城乡居民消费行为比较研究

文章运用1981年-2012年的时间序列数据,以凯恩斯绝对收入假说为突破口,将收入、收入差距、收入不确定性放到同一个计量模型中进行城乡比较研究。结果发现:收入仍旧是影响居民消费的决定性因素,收入差距、收入不确定性对居民消费也有着重要影响。收入差距和收入不确定性抑制城镇居民消费;收入差距对农村居民消费有着有限的促进作用,收入不确定性同样抑制农村居民消费。     

基于农村居民最低养老水平的财政支付能力研究

基于农村居民现实最低养老需求,对我国财政的养老补贴支付能力进行测算分析。以修正恩格尔系数为基础测度了农村居民最低养老保险水平,并依据农村恩格尔系数及物价指数的历史变动趋势,预测了2010-2020年农村最低养老动态水平;利用财政收入规模的自回归模型预测了2010-2020年的财政收入规模,结合普惠型养老金总额应为财政收入的5%国际经验,对基本养老金以及最低养老需求占财政收入的比重进行了测算和评价。目前的基本养老金在短期内对改善农村老年人生活有重要作用,但长期来看还需要不断增加,应优化财政支出结构。     

黑龙江省农村居民消费结构分析

改革开放以来,伴随经济持续健康发展,新农村建设步伐的推进,黑龙江省农村居民人均纯收入不断提高,说明居民消费水平的恩格尔系数正呈普遍下降趋势。立足于农村居民消费结构的现状,采取定性和定量相结合的方法,分析当前农村居民消费结构中存在的主要问题及影响消费结构优化的主要因素。     

模型法与挖掘法在时间序列分析中的效率比较——以上证综指月度数据为例

采用上海证券交易所1996年至2009年月度上证综指数据,实证分析对比时间序列模型法与数据挖掘法在数据拟合与预测方面的效率。结果表明,模型法在时间序列预测方面存在相当大的缺陷,采用挖掘法进行时间序列预测有明显的优势。