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基于1984年-2015年淮安市居民消費價格指數的時間序列分析.doc

資料分類:理工論文 上傳會員:月光影子 更新時間:2018-04-16
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摘要:CPI(居民消費價格指數)是一個物價變動指標,它能反映與居民生活有關的勞務及商品價格的變動情況,常把它作為衡量通貨膨脹程度的重要指標。它能在一定程度上向我們反映一個地區或國家宏觀經濟的運行狀況,與國計民生息息相關。CPI的編制不僅能夠便于了解物價變動,而且可以探索價格變動對人民生活及社會經濟產生的影響。對CPI進行準確預測有利于把握未來人民生活和經濟發展的狀況,從而制定相關有效政策,更好地調控國民經濟。

針對淮安市1984—2015年CPI時間序列,本文首先將其原序列、處理所得的增量及通貨膨脹率與江蘇省的情況進行對比,做詳細的描述性分析,接著將原序列的前29個數據作為實驗樣本,用灰色預測法的GM(1,1)模型進行擬合并預測后3個數據,然后將擬合出的32個實際值與原始值進行比較分析,發現GM(1,1)模型擬合效果不佳,繼而決定采用時間序列模型進行擬合及預測。在選用時間序列模型之前,首先需采用ADF檢驗和純隨機性檢驗對淮安市1984—2015年CPI序列進行平穩性檢驗,根據年CPI時間序列樣本量少、數據簡單、非平穩等特點,本文最終選擇時間序列經典模型自回歸求和移動平均模型(ARIMA)對淮安市年CPI序列進行預測;接著將淮安年CPI序列前29個數據作為實驗樣本擬合出ARIMA(4,1,4)模型,后3個數據用作預測比較,對預測出的絕對誤差、相對誤差評價指標進行分析并預測2016年淮安市的CPI數值。最后,對本文進行了總結和梳理,根據本文的分析結果對淮安市居民消費水平及經濟狀況提供實際性的決策建議,分析研究的局限性,提出今后進一步努力的研究方向。

 

關鍵詞 CPI;平穩性檢驗;ARIMA;預測比較

 

目錄

摘要

Abstract

1 緒論-1

1.1 研究背景及意義-1

1.2 國內外研究現狀-1

1.3 研究思路及主要內容-2

2 相關理論概述-3

2.1 灰色預測思想及建模步驟-3

2.2 時間序列的平穩性檢驗-3

2.2.1 時間序列的平穩性-3

2.2.2 時間序列的單位根檢驗-3

2.2.3 時間序列的純隨機性檢驗-4

2.3 ARIMA預測模型原理-5

2.3.1 自回歸模型AR(p)-5

2.3.2 移動平均模型MA(q)-5

2.3.3 自回歸移動平均模型ARMA(p,q)-5

2.3.4 自回歸求和移動平均模型ARIMA(p,d,q)-6

2.4 時間序列模型識別-6

2.5 時間序列模型估計及檢驗-7

3 淮安市年CPI序列的實證研究-8

3.1 淮安市年CPI序列的描述性分析-8

3.2 基于灰色思想的淮安市年CPI預測-12

3.3 基于ARIMA模型的淮安市年CPI預測-13

3.3.1 平穩性檢驗及數據處理-13

3.3.2 模型識別-15

3.3.3 由AIC準則確定p,q階數-16

3.3.4 模型的參數估計及顯著性檢驗-17

3.4 淮安市年CPI序列預測及誤差分析-18

4 本文研究結論與對策-21

4.1 研究結論-21

4.2 政策建議-21

4.3 研究的局限性-21

結論-23

致謝-24

參考文獻-25

附錄-26

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