基于时间序列模型的居民消费价格指数实证分析

居民消费价格指数作为一个重要的宏观经济指标,对研究中国经济状况具有不可替代的作用。针对居民消费价格指数的趋势性和季节性,运用时间序列模型分析预测,不仅可以更好地了解我国的消费需求情况,而且能够为政府把握未来的经济趋势并制定相应的政策措施提供重要的依据。     

ARMA模型在居民消费价格指数预测中的应用

居民消费价格指数(CPI)是宏观经济分析和决策,价格总水平监测和调控以及国民经济核算的重要指标。本文利用近年来的月度数据,通过对居民消费价格指数自相关函数与偏相关函数的统计识别,建立了一个ARMA模型,并运用Eviews软件估计出其参数。利用这个模型对我国的居民消费价格指数进行合理的预测。     

ARMA模型在居民消费价格指数预测中的应用

居民消费价格指数(CPI)是宏观经济分析和决策,价格总水平监测和调控以及国民经济核算的重要指标。本文利用近年来的月度数据,通过对居民消费价格指数自相关函数与偏相关函数的统计识别,建立了一个ARMA模型,并运用Eviews软件估计出其参数。利用这个模型对我国的居民消费价格指数进行合理的预测。     

基于时间序列的居民消费价格指数分析

居民消费价格指数是一种用来反映居民家庭所购买的商品或服务价格变动的经济指标,其变动率既反映了人民生活质量,同时也体现了一国通货膨胀或紧缩的程度。因此,对居民消费价格指数的变动进行研究是非常有意义的。本文通过应用eviews建立ARMA模型对居民消费价格指数进行估测。     

基于SARIMA模型的内蒙古居民消费价格指数实证研究

居民消费价格指数(CPI)是宏观经济分析、决策,价格总水平监测、调控以及国民经济核算的重要指标。本文利用1994²013年内蒙古居民消费价格指数的月度数据,运用Eviews软件建立乘积季节模型SARIMA,分析内蒙古消费价格指数随时间推移的变化规律并对其未来走势进行预测,为制定有效物价调控政策提供数量依据。     

基于 SARIMA 模型的内蒙古居民消费价格指数实证研究

居民消费价格指数（CPI）是宏观经济分析、决策,价格总水平监测、调控以及国民经济核算的重要指标。本文利用1994～2013年内蒙古居民消费价格指数的月度数据,运用 Eviews软件建立乘积季节模型 SARIMA,分析内蒙古消费价格指数随时间推移的变化规律并对其未来走势进行预测,为制定有效物价调控政策提供数量依据。     

基于ARIMA模型的上海居民消费价格指数分析及预测

大多数的经济时间序列存在惯性,通过这种惯性可以对时间序列的历史数值进行分析建模,从而对未来值进行预测。本文对1991~2015年上海居民消费价格指数的时间序列进行数据分析,利用Eviews9软件对1991~2013年上海居民消费价格指数实际的数据建立ARIMA(1,2,2)模型。用该模型对2014年和2015年的上海居民消费价格指数进行预测并与实际值进行对比,结果显示该模型预测的精准度较高。后对2016年上海居民消费价格指数进行预测,以达到合理预期和分析目的。     

我国居民消费价格指数的波动性研究

利用GARCH模型对我国1994年1月到2013年4月的居民消费价格指数的波动性进行实证分析。结果表明：在我国,居民消费价格指数所代表的通货膨胀,是通货膨胀波动的Granger原因,然而通货膨胀的波动性对通货膨胀没有显著影响。对我国而言．控制通货膨胀比追求经济增长更重要。     

基于时间序列模型的中国GDP增长预测分析

作为度量一个国家或地区所有常住单位在一定时期之内所生产和所提供的最终产品或服务的重要总量指标,如果能够对GDP做出正确的预测,必然可以有效引导宏观经济健康发展,为高层管理部门提供决策依据。选用适合短期预测的ARIMA模型对中国1952～2010年的GDP进行计量建模分析,预测结果认为未来五年中国的经济增长仍将处于一个水平较高的上升通道。     

居民消费价格指数基于ARIMA模型的构建

居民消费价格指数是我国物价指数体系中极其重要的一个指数,主要反映消费者支付商品和劳务的价格变化情况,也是一种度量通货膨胀水平的工具,以百分比变化为表达形式。我国改革开放以来,社会经济的各方面发生巨大的变换,居民消费价格指数的变动也显示出自身的特点,本文主要是应用非平稳时间序列和数学统计软件Eviews对历年的居民消费价格指数进行相关分析、处理并建立模型,这有利于我们认识它与社会经济发展相联系的变动规律,文章最后根据所建立的模型举例进行了预测。     

居民消费价格指数基于ARIMA模型的构建

居民消费价格指数是我国物价指数体系中极其重要的一个指数,主要反映消费者支付商品和劳务的价格变化情况,也是一种度量通货膨胀水平的工具,以百分比变化为表达形式。我国改革开放以来,社会经济的各方面发生巨大的变换,居民消费价格指数的变动也显示出自身的特点,本文主要是应用非平稳时间序列和数学统计软件Eviews对历年的居民消费价格指数进行相关分析、处理并建立模型,这有利于我们认识它与社会经济发展相联系的变动规律,文章最后根据所建立的模型举例进行了预测。     

对于居民消费价格指数回归分析

写作本文的目的是为了对居民消费价格指数的变化趋势作出一个回归.并预测今后的CPI上涨范围.本文采用2008年1月至2010年10月的月度数据,针对中国广义货币供应量M2,金融机构各项贷款和采购经理人指数对居民消费价格指数的影响运用EVIEWS计量分析软件.     

LME铜价时间序列的预测模型

铜价的波动对于铜加工企业来说有着巨大的影响,是铜产品中成本影响的最不确定因素,本文借助Box-Jenkins建模法和ARIMA模型的理论以及Eviews 3.1软件,建立时间序列ARIMA模型,结果表明模型拟合比较成功,通过实际数据与预测数据的比较,证明该模型的预测精度较高,给铜加工企业的备科计划带来一定的参考意义.     

基于ARIMA模型的我国人民币汇率的时间序列分析

大多数经济时间序列呈现非平稳性,因而不能直接用ARIMA模型进行分析。但是通过对原始序列进行差分,将其转换为平稳时间序列,再用ARIMA模型进行建模。本文通过对2000-2010年我国人民币汇率时间序列的分析,预测2010年6-12月数据,并证实了ARIMA模型是一种很好的短期预测模型。     

商业银行新增信贷的统计与时间序列模型研究

为不断改善商业银行流动性和信用风险管理水平,减少商业银行的亲周期效应,同时不断提高货币政策的效果,开展商业银行信贷投放的量化研究非常重要.本文在对某大型商业银行新增贷款进行统计分析的基础上,对贷款规模的变动规律进行了时间序列模型的拟合,并进行了趋势预测和实证检验.研究认为,商业银行信贷投放具有显著的日、周、月不同的概率统计分布特性,时间序列模型可以作为前瞻性地开展信贷规模管理的重要工具.     

居民消费价格指数内涵探究

居民消费价格指数是经济指标体系中一个重要指标。基础数据的取得、指数的编制与计算过程是一个复杂和专业的过程,为更好的了解居民消费价格指数。对其编制目的和整个调查统计过程进行阐述．并对有关问题进行深入分析。     

商业银行新增信贷的统计与时间序列模型研究

为不断改善商业银行流动性和信用风险管理水平,减少商业银行的亲周期效应,同时不断提高货币政策的效果,开展商业银行信贷投放的量化研究非常重要。本文在对某大型商业银行新增贷款进行统计分析的基础上,对贷款规模的变动规律进行了时间序列模型的拟合,并进行了趋势预测和实证检验。研究认为,商业银行信贷投放具有显著的日、周、月不同的概率统计分布特性,时间序列模型可以作为前瞻性地开展信贷规模管理的重要工具。     

商业银行新增信贷的统计与时间序列模型研究

为不断改善商业银行流动性和信用风险管理水平,减少商业银行的"亲周期"效应,同时不断提高监管部门货币政策的效果,开展商业银行信贷投放的量化研究非常重要.本文在对某大型商业银行新增贷款进行统计分析的基础上,对贷款规模的变动规律进行了时间序列模型的拟合,并进行了趋势预测和实证检验.研究认为,商业银行信贷投放具有显著的日、周、月不同的概率统计分布特性,时间序列模型可以作为前瞻性的开展信贷规模管理的重要工具.     

安徽省城市化水平时间序列分析

城镇化是农业人口转化为城市人口的过程,即以农村人口不断向城市迁移和聚集为特征的一种历史过程.文章分析了我省城市化水平的现状,并利用了从2004~2014的十年间的城镇人口占总人口的比重,即城市化率;利用时间序列分析去拟合ARMA模型,并利用模型预测法对安徽省城市化水平时间序列数据进行预测分析。     

我国人口时间序列拟合模型的比较

通过对我国1949年至2012年共49年的人口数据进行实证分析,分别运用确定性因素分解法和ARIMA模型两种不同的时间序列分析方法,对我国人口的变化规律进行了拟合研究。