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基于ARMA模型对我国居民消费价格指数的预测分析

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基于ARMA模型对我国居民消费价格指数的预测分析

摘 要:本文运用arma模型对我国1990年-2012年的cpi数据进行实证分析,利用r软件建立了反映cpi变化较优的统计预测模型,对未来一年的cpi的变化趋势进行了预测分析。结果显示,未来一年内 cpi 综合预测平均值为102.9,稳中稍落。最后,分析原因并提出建议。

关键词:arma模型;居民消费价格指数 一 前言

居民消费价格指数(cpi),是衡量居民购买消费品和服务价格变动的指数,通常作为观察通货膨胀水平的重要指标,与居民生活消费的关系最为密切。

cpi一直是经济界研究的热点,其预测方法可分为定性分析和定量分析两类。其中定量分析包括时间序列法和神经网络法。时间序列法是把cpi看成时序,建立arma或arima进行预测,如张鸣芳等人应用x-12-arima季节调整方法对上海市cpi序列进行季节调整、分析预测;神经网络法可以逼近任何非线性映射关系,从而求得问题的解答,如娄晶、赵黎明用神经网络中的bp网络建立了烟草类消费价格指数预测模型。本文则是在r软件的基础上利用arma模型进行预测。

二 模型介绍及数据来源

arma(p,q)模型,即自回归移动平均模型,是一类常用的单变量平稳时间序列模型,是自回归模型ar(p)和移动平均模型ma(q)

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