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。     

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。     

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。     

我国居民消费价格指数的分析和预测

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。     

我国居民消费价格指数分析

居民消费价格指数与百姓日常生活紧密相关。应该针对正确理解我国居民消费价格指数涵盖范围和统计权重的依据以及国家统计局发布的CPI涨幅总体平均状况出现差异的原因进行深入地探讨。     

我国居民消费价格指数的混沌特性分析及预测研究

根据我国居民消费价格指数的非线性特征,建立了基于混沌理论的消费者价格指数神经网络模型,同时运用所建模型对我国居民消费价格指数进行估计和预测。计算结果表明,该模型能够很好地解决居民消费价格指数估计和预测这一问题,预测精度较传统的方法要高,具有一定的应用价值。     

基于ARIMA模型的居民消费价格指数的预测方法研究

本文根据时间序列相关知识,利用2000年1月到2010年12月的居民消费价格指数历史数据建立了一个ARIMA预测模型,分析2011年的居民消费价格指数的短期走势,对未来的政策提出了相关建议。     

中国居民消费价格指数预测

2012年下半年,中国居民消费价格指数将保持在2%左右,不会发生大的通货膨胀和通货紧缩。为避免价格大起大落,实现经济可持续发展,要坦然面对居民消费价格指数的低位运行,积极扩大消费需求;通过立法和政策引导,鼓励企业诚信经营,生产出消费者需要且信赖的产品;大力淘汰落后产能,促进行业结构调整优化和整体竞争力的提升。     

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.     

基于遗传算法的我国居民消费价格指数短期灰色预测研究

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。     

基于ARMA模型的我国油菜籽单产预测分析

随着我国人口的增长,农产品的单产一直备受关注。油菜籽作为油菜的种子和油料的原料,在农产品中占有重要地位。文章将采用国家统计局在1985—2017的数据,对其中1985—2014年的数据进行分析,建立ARMA模型,用2015—2017的数据进行拟合结果检验,并预测出2018—2020年的油菜籽单位产量,为油菜的留种和播种提供一定的指导。     

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。     

我国居民消费价格指数的预测分析——基于残差修正的改进GM(1,1)模型

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。     

我国居民消费价格指数与食品类价格指数的动态相关性分析

在宏观经济动态的变化中,在居民消费价格总水平上升的同时食品类价格指数的变动引起了人们的重视。文中结合HP滤波、交叉相关系数及及协整关系检验,探讨两者之间的动态相关关系,结果表明,在样本区间内,两者在长期趋势成分中存在着一定的因果互动关系,但在居民消费价格指数波动成分的分解中,来自食品价格的波动因素依然构成其最主要的力量,来自于非食品价格波动的因素对其波动产生了巨大的助力。     

基于SVAR模型分析居民消费价格指数的外部冲击因素

持续高位的居民消费价格指数(以下简称CPI)使得货币与财政政策制定当局面临着很大的压力,而造成CPI高位运行的外部性因素更是给政策调控带来了很多不确定性。对于诸如人民币汇率变动、外汇储备变动以及国际市场大宗商品价格(以下简称CRBI)变动对国内通货膨胀冲击,采用结构变量自回归模型(SVAR)对CPI的外部性冲击因素进行分析,结果显示在短期内CRBI对CPI有一定的输入性影响,汇率变动有一定程度抑制作用,但长期这种作用会发生逆转;外汇储备的变动主要作用于国内货币供给,对CPI产生非常显著的正向冲击。     

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。     

基于ARMA模型的我国国内生产总值的预测研究

本文应用时间序列的ARMA模型对剔除价格因素的我国历年实际GDP序列进行实证研究,得出我国GDP的回归模型,并依次预测我国2011年实际GDP和名义GDP。     

准确把握我国居民消费价格指数

要化解我国现阶段对居民消费价格指数认识的误区，必须认识到我国现行的CPI指数反映的是全国居民平均水平的消费价格变动趋势和程度的相对数，而不能准确反映各地区和不同收入水平居民消费价格变动趋势和程度；CPI指标是反映物价总水平进而判断通货膨胀和通货紧缩现象的重要指标，但不是唯一指标，不是万能的；CPI是消费价格指数，不是资产价格指数，但两者之间有密切关系；我国现阶段CPI统计方法有局限性，不需重构，但应及时加以边际修正。