MGM(1,n)和SVR的組合模型在CPI中的應(yīng)用研究.pdf

1、居民消費價格指數(shù)(ComsumerPriceIndex，CPI)是反映與居民生活息息相關(guān)的商品及勞務(wù)價格所統(tǒng)計出來的物價變動指標(biāo)，通常是作為通貨膨脹水平的一個重要指標(biāo)，如果物價指數(shù)過大，說明會引起通貨膨脹，可見CPI作為判定社會經(jīng)濟現(xiàn)象的重要指標(biāo)，對其進行準(zhǔn)確分析和預(yù)測是很有必要的。一般對年度居民消費價格指數(shù)進行預(yù)測，是從單一的變量本身出發(fā)進行預(yù)測，但是隨著科技的進步，預(yù)測技術(shù)的不斷提高，人們對事物認(rèn)識的多元化，自然需要從多角度、多方位

2、考慮事物未來發(fā)展趨勢，于是多變量預(yù)測成為當(dāng)前研究熱點問題之一，本文就是從多變量角度出發(fā)，通過組合的方法預(yù)測月度居民消費價格指數(shù)，目的是為了更準(zhǔn)確預(yù)測未來的CPI變動趨勢，為政府、企業(yè)相關(guān)部門提供參考。
　　本文主要工作如下:
　　(1)本文對居民消費價格指數(shù)預(yù)測的國內(nèi)外研究狀況做了詳細(xì)的綜述，闡述了問題的背景與意義。然后分別介紹了灰色系統(tǒng)理論中的多變量灰色模型、支持向量回歸機模型和組合預(yù)測理論現(xiàn)有的基本思想、發(fā)展?fàn)顩r和建模過

3、程。
　　(2)由于CPI受其他指標(biāo)的影響，用單變量進行預(yù)測很多信息可能會丟失，本文采用多變量灰色模型(MultivariableGreyModel，MGM)進行預(yù)測，先通過關(guān)聯(lián)度選取合適的因子，然后用MGM(1，3)模型預(yù)測，可以充分反映各變量之間的相互促進的關(guān)系，后來再與GM(1，3)模型和GM(1，1)模型進行了對比，實驗表明:MGM(1，3)模型預(yù)測精度高于其他兩種模型。
　　(3)為了提高預(yù)測精度，本文把MGM(1

4、，3)模型與SVR兩個模型用基于Theil不等系數(shù)的IOWGA(InducedOrderedWeightedGeometricAveragingOperator)算子組合起來，建立組合模型，實驗結(jié)果表明組合預(yù)測模型優(yōu)于單項預(yù)測模型，從而為CPI預(yù)測問題提供了一種新的思路。
　　(4)傳統(tǒng)的馬爾科夫模型未來狀態(tài)的預(yù)測值取的是狀態(tài)區(qū)間的均值，但是中間值不一定是最有可能或者說是最好的選取結(jié)果，最好的結(jié)果可能是狀態(tài)中的某一個值。本文結(jié)合多