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AR模型的中信银行收盘价预测

大多数经济时间序列都是存在惯性的,通过对这种惯性的分析可以由时间序列的当前值及过去值对未来值进行预测。本文用AR模型对中信银行收盘价(2010年1月20日～2010年7月19日)共128个数据进行建模和短期预测。     

基于AR模型的中信银行收盘价预测

大多数经济时间序列都是存在惯性的,通过对这种惯性的分析可以由时间序列的当前值及过去值对未来值进行预测。本文用AR模型对中信银行收盘价(2010年1月20日～2010年7月19日)共128个数据进行建模和短期预测。     

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。     

基于ARIMA模型下的时间序列分析与预测——以江苏省社会消费品零售总额为例

大多数的时间序列存在着惯性,或者说具有迟缓性。通过对这种惯性的分析,可以由时间序列的当前值对其未来值进行估计。本文以1949年到2004年江苏省社会消费品零售总额数据为研究对象,将这些数据平稳化并做分析,发现ARIMA(1,1,2)模型能比较好的对江苏省社会消费品零售总额进行市时间序列分析和预测,。     

基于ARIMA模型下的时间序列分析与预测——以江苏省社会消费品零售总额为例

大多数的时间序列存在着惯性,或者说具有迟缓性。通过对这种惯性的分析,可以由时间序列的当前值对其未来值进行估计。本文以1949年到2004年江苏省社会消费品零售总额数据为研究对象,将这些数据平稳化并做分析,发现ARIMA(1,1,2)模型能比较好的对江苏省社会消费品零售总额进行市时间序列分析和预测,。     

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。     

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。     

中国利用外资的规模及其影响因素的实证分析

流入中国的外资快速增长是一个不争的事实,影响外资流入的主要因素历来是学术界争论的焦点。本文利用相关时间序列数据对中国实际利用外资总额及其影响因素汇率、国民生产总值、居民消费价格指数、居民消费水平、出口总额等进行了实证分析。     

中国利用外资的规模及其影响因素的实证分析

流入中国的外资快速增长是一个不争的事实,影响外资流入的主要因素历来是学术界争论的焦点.本文利用相关时间序列数据对中国实际利用外资总额及其影响因素汇率、国民生产总值、居民消费价格指数、居民消费水平、出口总额等进行了实证分析.     

我国货币供应量与物价关系的实证分析

采用我国1990—2012年数据,运用数量经济方法,在单整和Johansen协整检验的基础上,利用Granger因果检验对我国货币供应量与居民消费价格指数的内在联系进行实证分析,并进行VAR模型估计。研究结果表明,我国货币供应量与居民消费价格指数存在不同的正相关关系,即短期内狭义货币供应量与居民消费价格指数的正相关性大于广义货币供应量与居民消费价格指数的正相关性;同时,我国货币供应量对居民消费价格指数存在不同的滞后影响,即滞后二期后广义货币供应量对居民消费价格指数的影响大于狭义货币供应量对居民消费价格指数的影响。     

中国居民消费水平影响因素实证研究

本文以1978年到2015年(部分为到2014年的数据)中国居民消费水平、GDP、城镇居民家庭人均可支配收入、人口自然增长率、居民消费价格指数、居民储蓄分别从一元线性回归以及多元线性回归两个角度运用最小二乘法研究了中国居民消费水平的影响因素,得出在该时间线下,中国居民消费水平主要与GDP、居民消费价格指数、居民储蓄这三个因素相关.并给出了相应的政策建议.     

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。     

基于乘积季节模型的陕西省CPI的分析与预测

居民消费价格指数(简称CPI)是综合反映居民购买的生活消费品和服务价格水平的变动情况的重要指标。本文基于乘积季节模型对陕西省2001年1月至2012年12月144个月份的CPI数据进行实证分析,建立ARIMA(p,d.q)×(P,D.Q)12模型,结果表明该模型为反映CPI变化规律较优的模型,最后利用该模型对陕西省2013年各月CPI进行预测。     

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。     

存贷款时间序列指标数据预测方法比较研究--基于甘南州数据的预测实证

文章以2010年1月到2015年9月的甘南州存贷款历史数据为样本，利用时间序列预测理论中的平滑预测法与线性趋势预测法相结合进行了系统研究，构建时间序列模型对未来甘南州存贷款数据进行预测，并通过实证研究及结果对比分析论证了模型的可行性，得出用移动平均法模型预测存贷款数据更为接近实际观测指标，能够比较准确的反映出甘南州存贷款增长趋势。     

货币供应量对居民消费价格指数与房屋销售价格指数的影响——基于1978-2009年中国经验数据的分析

本文利用结构VAR模型分析了我国货币供应量对居民消费价格指数和房屋销售价格指数的影响,并通过1978年至2009年的经验检验,发现我国货币供应量对居民消费价格指数和房屋销售价格指数的影响较为显著,居民消费价格指数与房屋销售价格指数会此消彼长,并且,货币供应量对居民消费价格指数的影响存在半年到一年的滞后期。基于此,我们认为,在当前货币供应量持续处于高位、房地产价格被严格控制的背景下,要加倍警惕2010年下半年至2011年上半年居民消费价格指数上涨,从而产生通货膨胀局面的形成。     

我国社会消费品零售总额的预测与分析

社会消费品零售总额是衡量人们消费水平的重要指标,也是国民经济体系中的一个重要指标。本文运用时间序列分析方法中的季节时间序列模型(SARIMA),对我国2002年-2011年的社会消费品零售总额进行时间序列模型分析。且通过模型对2012年社会消费品零售总额做了预测,通过和2012年的实际数据比价发现,误差较小,SARIMA模型较好地消除了时间序列的季节因素影响和趋势的变动,该模型可以提供较为准确的短期预测效果。