時間序列組合預(yù)測模型在我國居民消費價格指數(shù)中的應(yīng)用.pdf

1、居民消費價格指數(shù),英文名稱consumer price index,即簡稱CPI,是普遍編制的一種指數(shù)，它可以用于分析市場價格的基本動態(tài)，為我國政府制定政策，對經(jīng)濟的宏觀調(diào)控提供重要參考依據(jù)。為了能更精確地把握CPI的走勢，提供分析依據(jù)，本文著重利用了一種組合模型—時間序列與灰色預(yù)測模型的組合，來對CPI進行預(yù)測。
　　由于現(xiàn)代科技的不斷進步與發(fā)展，各種預(yù)測方法隨之與時俱進，因此發(fā)展了很多預(yù)測方法，就拿預(yù)測CPI的方法來說，就有很

2、多，如時間序列模型、灰色模型、BP網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)等方法層出不窮。但每個模型都有自己優(yōu)勢所在，當(dāng)然也有它自己不可避免的缺點，所以為能縮小預(yù)測值與實際值得誤差，使預(yù)測值的可信度更高些，本文將基于有效利用各種單一模型的優(yōu)點，把不同模型的計算結(jié)果綜合起來，根據(jù)誤差大小分配單個模型在組合模型中所占的權(quán)重系數(shù)，相互取長補短，來彌補各種單個模型的缺點。本文選擇兩種模型進行組合，即在基于時間序列的組合模型分析方法的基礎(chǔ)上，對我國的CPI進行建模預(yù)測。

3、　　本文首先著重詳細介紹了時間序列相關(guān)理論知識，緊接著運用這些理論對我國2013年5月—2015年4月CPI的月度數(shù)據(jù)對其進行建立模型，其次介紹灰色預(yù)測模型的建模理論，因為灰色預(yù)測模型需使用小樣本數(shù)據(jù)，所以只選取了2014年7月—2015年4月的數(shù)據(jù)，建立模型并進行短期預(yù)測。建立單一的模型并通過檢驗后，然后，求得單個模型的絕對誤差值，對2014年7月—2015年4月，分別求兩個模型的絕對誤差的平方和，利用方差倒數(shù)的方法算出兩個模型在組合

4、模型的分別所占的權(quán)重系數(shù)，也就是根據(jù)誤差大小建立組合模型，誤差平方和大的模型所占權(quán)值較小，相反，誤差平方和較小者，其所占權(quán)值反而大。
　　除了用數(shù)據(jù)說明組合模型的優(yōu)勢有降低預(yù)測誤差的偏差大小以及波動幅度外，文中還用理論證實了此優(yōu)勢。
　　最后對我國2005年—2014年的CPI數(shù)據(jù)建立基于時間序列的組合模型，并預(yù)測出2015年、2016年的CPI數(shù)據(jù)，預(yù)測結(jié)果表明，我國近兩年的CPI較穩(wěn)定，在政府制定政策時，進獻上微薄之力。