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。     

金融危机后我国居民消费价格指数时间序列分析及预测——基于ARIMA模型

金融危机后,我国实施四万亿财政政策,带动经济快速发展,但政策的滞后性引起了近几年通货膨胀的急剧增长,甚至达到2011年的最高位6.5％.本文以我国2008年9月-2011年12月这四年(40个月)的月度数据,对我国CPL序列建立求和自回归移动平均(ARIMA)模型,结果表明,ARIMA(2,10)是描述我国CPI变化趋势的较优的时间序列模型.本文利用该模型对2012年1、2、3、4月的我国CPI月度数据进行了相应的预测.最后针对研究结果,给出相应的建议.     

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。     

居民消费价格指数的时间序列模型分析

居民消费价格指数能够反映价格变动趋势和程度,反映通货膨胀水平,在现代社会经济中占有极为重要的地位,也越来越受到社会的重视和关注.研究居民消费价格指数的发展变化特征和未来短期内的发展趋势,把握居民消费价格指数发展变化的动态特征,有利于有针对性的制定政策措施,维持物价稳定,促进经济的健康发展和社会稳定.本文通过对国家统计局公布的过去20年居民消费价格指数的已有数据,利用时间序列的方法建立ARIMA模型进行分析,从中选出预测精度相对较高的模型,并对我国未来一段时间内的居民消费价格指数水平进行了预测.     

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。     

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。     

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.     

基于ARIMA模型的上证50指数的分析及预测

上证50指数是中国股票指数期货中一个重要的品种,它是挑选上海证券交易所上规模大、流动性好的最具代表性的50只样本股构成,从而反映市场上最具有影响力的一批龙头企业的整体状况,因此对其研究具有非常重要的意义。本文根据数据的时间序列的特性,选取2004年1月到2016年11月每日收盘价为原始数据作为研究对象,利用数据时间序列特性具有优势性的差分自回归移动平均模型(ARIMA模型)建立ARIMA模型对其进行定量分析,并且对未来走势进行预测。     

湖北省CPI时间序列分析及预测

本文利用湖北省2002-2009年这8年96个月的月度数据,建立求和自回归移动平均模型(ARIMA)对2010年1-4月的湖北CPI进行了预测,结果表明,ARIMA(1,1,0)是描述我省CPI变化趋势相对较优的时间序列模型。     

人民币汇率预测和分析——基于ARIMA模型和GARCH模型

自2005年7月人民币汇改以来,人民币持续升值。人民币汇率变动对货币政策的制定和在遏制经济过热,降低通货膨胀压力方面都有重要影响。本文采取时间序列分析方法中的ARIMA模型和GARCH模型对人民币／美元汇率日中间价进行预测分析,发现ARIMA模型的预测能力要强于GARCH模型。但尽管如此,两模型的Thcd不相等系数都十分接近,表明汇率预测效果不理想,原因是人民币汇率受到国家管制,汇率形成机制市场化程度不高。     

小波分析结合ARIMA组合模型的2014~2017年石油贸易量预测研究

选取2002~2013年我国石油进出口贸易量的数据进行建模分析。首先运用小波分析理论将贸易量数据进行分解,识别出数据的主要特征和细节特征,针对不同特征进行识别和平稳性检测和参数估计,建立相应的ARIMA模型,并进行预测加权合成。仿真结果表明,小波分析结合ARIMA组合模型的预测精度远远大于为改进的ARIMA预测模型,从而为科学合理的决策提供更为精确的预测模型。     

基于ARIMA模型的汇率预测研究

本文采用2010年7月1日至2013年11月30日的人民币兑美元汇率周平均值,建立了ARIMA模型,对并汇率序列进行预测和评价。实证结果表明,ARIMA(2,1,2)模型预测结果比较成功,基本能反映人民币升值的趋势。     

基于ARIMA模型对黄金价格短期预测

本文以2015年1月1日至2015年6月2日伦敦现货黄金月度价格为依据,通过建立ARIMA模型对2015上半年伦敦金价格进行预测分析,研究结果显示,该模型预测值与实际数据相比拟合度高,预测结果较为精确。绕开了对传统影响黄金价格的种种因素作用机理的分析,而围绕这些众多因素共同作用下的黄金价格所表现出的实际数据展开研究,这种类似于抛开"黑箱"关注结果的研究方法对黄金这种特殊商品价格的形成和变动比较适合,具备一定的借鉴意义。     

基于ARIMA模型的我国外汇储备短期分析与预测

外汇储备是代表了一国的偿债能力和资信水平,反映了一国的对外金融实力.本文从我国外汇储备的现状出发,建立了关于我国外汇储备量的ARIMA时间序列模型并进行了短期预测,得出目前我国在短期内还将保持高额的外汇储备的结论,并提出相关政策建议     

中国的通货膨胀预测：基于ARIMA模型的实证分析

通货膨胀预测已经成为中央银行制定货币政策的一个关键性变量。我们在研究国外学者对通货膨胀预测研究的基础上,根据我国1990年1月到2007年11月的CPI月度数据,运用ARIMA模型,对我国通货膨胀进行分析和短期预测。实证结果表明,运用ARIMA(1,1,10)模型为我国的通货膨胀提供了较好的预测,如果央行能依据通货膨胀预测的结果制定相应的货币政策,将有助于避免货币政策的时滞,有利于正确地引导和稳定市场预测,最终提高货币政策的有效性。