時(shí)間序列組合預(yù)測(cè)模型在我國(guó)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)中的應(yīng)用.pdf

1、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù),英文名稱consumer price index,即簡(jiǎn)稱CPI,是普遍編制的一種指數(shù)，它可以用于分析市場(chǎng)價(jià)格的基本動(dòng)態(tài)，為我國(guó)政府制定政策，對(duì)經(jīng)濟(jì)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(shì)，提供分析依據(jù)，本文著重利用了一種組合模型—時(shí)間序列與灰色預(yù)測(cè)模型的組合，來(lái)對(duì)CPI進(jìn)行預(yù)測(cè)。
　　由于現(xiàn)代科技的不斷進(jìn)步與發(fā)展，各種預(yù)測(cè)方法隨之與時(shí)俱進(jìn)，因此發(fā)展了很多預(yù)測(cè)方法，就拿預(yù)測(cè)CPI的方法來(lái)說(shuō)，就有很

2、多，如時(shí)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(gè)模型都有自己優(yōu)勢(shì)所在，當(dāng)然也有它自己不可避免的缺點(diǎn)，所以為能縮小預(yù)測(cè)值與實(shí)際值得誤差，使預(yù)測(cè)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(diǎn)，把不同模型的計(jì)算結(jié)果綜合起來(lái)，根據(jù)誤差大小分配單個(gè)模型在組合模型中所占的權(quán)重系數(shù)，相互取長(zhǎng)補(bǔ)短，來(lái)彌補(bǔ)各種單個(gè)模型的缺點(diǎn)。本文選擇兩種模型進(jìn)行組合，即在基于時(shí)間序列的組合模型分析方法的基礎(chǔ)上，對(duì)我國(guó)的CPI進(jìn)行建模預(yù)測(cè)。

3、　　本文首先著重詳細(xì)介紹了時(shí)間序列相關(guān)理論知識(shí)，緊接著運(yùn)用這些理論對(duì)我國(guó)2013年5月—2015年4月CPI的月度數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行建立模型，其次介紹灰色預(yù)測(cè)模型的建模理論，因?yàn)榛疑A(yù)測(cè)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(jìn)行短期預(yù)測(cè)。建立單一的模型并通過(guò)檢驗(yàn)后，然后，求得單個(gè)模型的絕對(duì)誤差值，對(duì)2014年7月—2015年4月，分別求兩個(gè)模型的絕對(duì)誤差的平方和，利用方差倒數(shù)的方法算出兩個(gè)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(shuō)明組合模型的優(yōu)勢(shì)有降低預(yù)測(cè)誤差的偏差大小以及波動(dòng)幅度外，文中還用理論證實(shí)了此優(yōu)勢(shì)。
　　最后對(duì)我國(guó)2005年—2014年的CPI數(shù)據(jù)建立基于時(shí)間序列的組合模型，并預(yù)測(cè)出2015年、2016年的CPI數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)結(jié)果表明，我國(guó)近兩年的CPI較穩(wěn)定，在政府制定政策時(shí)，進(jìn)獻(xiàn)上微薄之力。