MGM(1,n)和SVR的組合模型在CPI中的應(yīng)用研究.pdf_第1頁(yè)
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1、居民消費(fèi)價(jià)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(jià)格所統(tǒng)計(jì)出來(lái)的物價(jià)變動(dòng)指標(biāo),通常是作為通貨膨脹水平的一個(gè)重要指標(biāo),如果物價(jià)指數(shù)過(guò)大,說(shuō)明會(huì)引起通貨膨脹,可見(jiàn)CPI作為判定社會(huì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的重要指標(biāo),對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確分析和預(yù)測(cè)是很有必要的。一般對(duì)年度居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè),是從單一的變量本身出發(fā)進(jìn)行預(yù)測(cè),但是隨著科技的進(jìn)步,預(yù)測(cè)技術(shù)的不斷提高,人們對(duì)事物認(rèn)識(shí)的多元化,自然需要從多角度、多方位

2、考慮事物未來(lái)發(fā)展趨勢(shì),于是多變量預(yù)測(cè)成為當(dāng)前研究熱點(diǎn)問(wèn)題之一,本文就是從多變量角度出發(fā),通過(guò)組合的方法預(yù)測(cè)月度居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù),目的是為了更準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)的CPI變動(dòng)趨勢(shì),為政府、企業(yè)相關(guān)部門(mén)提供參考。
  本文主要工作如下:
  (1)本文對(duì)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)預(yù)測(cè)的國(guó)內(nèi)外研究狀況做了詳細(xì)的綜述,闡述了問(wèn)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(jī)模型和組合預(yù)測(cè)理論現(xiàn)有的基本思想、發(fā)展?fàn)顩r和建模過(guò)

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

4、,3)模型與SVR兩個(gè)模型用基于Theil不等系數(shù)的IOWGA(InducedOrderedWeightedGeometricAveragingOperator)算子組合起來(lái),建立組合模型,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明組合預(yù)測(cè)模型優(yōu)于單項(xiàng)預(yù)測(cè)模型,從而為CPI預(yù)測(cè)問(wèn)題提供了一種新的思路。
  (4)傳統(tǒng)的馬爾科夫模型未來(lái)狀態(tài)的預(yù)測(cè)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(shuō)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(gè)值。本文結(jié)合多

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