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大数据背景下的CPI实时预测研究

2017-08-15分类号:F726

【作者】董莉  彭凯越  唐晓彬  
【部门】中华女子学院管理学院  对外经济贸易大学统计学院  
【摘要】本文根据2011年1月至2016年8月编制CPI的93类商品或服务的百度指数,基于Elastic Net惩罚因子的分布滞后模型,构建了CPI实时预测模型,实证检验了网络搜索数据对全国CPI、城镇CPI和农村CPI的实时预测功能。研究结果表明,基于网络搜索数据拟合出的CPI预测值与真实的CPI的走势相吻合,预测效果较好,笔者认为该方法克服了传统CPI统计计算方法上的时间滞后性。
【关键词】大数据  CPI  实时预测  Elastic net
【基金】国家社科基金一般项目(16BTJ027); 2017年度中华女子学院校级课题青年项目(KY2017-04003)
【所属期刊栏目】调研世界
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