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[期刊] 统计与决策
[作者]
邢珺 张婷
文章基于SARIMA模型及X-12-ARIMA模型对我国1990年1月至2013年12月的居民消费价格指数月度数据进行建模预测,并采用2014年1月至2014年6月数据进行样本外预测,利用Eviews6.0对CPI数据的变化趋势及季节性进行验证,结果表明SARIMA模型随着预测时间的增加,其预测精度下降,而X-12季节调整模型相对于SARIMA模型更有效,预测值与实际值的估计误差控制在2%以内。
[期刊] 统计与决策
[作者]
曾波
影响居民消费价格指数(CPI)的因素很多,难以通过回归模型来预测其未来走势。在一个较长的时间序列内,CPI变化具有较强的规律性,这满足使用GM(1,1)建模并用于预测的基本要求。文章通过创建CPI的GM(1,1)模型,并对该模型可用性进行了验证;在验证通过的情况下进行了CPI的模拟及预测。事实证明,使用GM(1,1)模型来预测CPI未来的走势,且具有较高的预测精度。
关键词：
CPI GM(1,1)模型 预测
[期刊] 统计与决策
[作者]
朱颜杰 樊顺厚 雷怀英
文章以1990~2011年我国居民消费价格指数(CPI)定基指数为样本数据,构建了基于SARIMA的CPI模型,并对2012年1月至2013年2月的CPI定基指数进行了短期预测,并把预测的定基指数转化为同比指数与真实值进行比较,通过分析表明该模型有着较高的预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨颖梅
自回归单整移动平均模型(ARIMA)是目前较为广泛应用的时间序列建模方法之一,文章以北京市1998年1月~2013年5月的CPI月度数据为样本,采用Eviews6.0软件,建立了ARIMA(12,18)模型,模型对样本内数据拟合较好,预测误差较小,用该模型对北京市2013年6月~2013年12月的CPI指数进行了预测。
[期刊] 北京工商大学学报(社会科学版)
[作者]
方燕 尹元生
2007年初以来,我国经历了新一轮居民消费价格指数(CPI)的大幅上涨,环比指数在2008年2月达到了近十年的最高点108.7%,CPI走势及其传导机制已成为各界对经济关注的焦点。本文选取了5个与CPI相关的指标,运用VAR模型,分析其对CPI的传导机制,得出CPI对自身反应较为敏感,原材料、燃料和动力购进价格指数及PPI对CPI的传导效应不明显,固定资产投资价格指数、货币供应增长率对CPI的冲击较大,外汇储备增长率对CPI的直接影响较小但间接作用不可忽视。对此,应严格控制固定资产投资的非理性因素,继续实行稳健的货币政策,同时改革价格体制、理顺价格关系也势在必行。
[期刊] 商业时代
[作者]
姜宁 张承业
由于目前对居民消费结构的分析指标很多且指标体系中各指标之间存在着多重共线性,从而影响了分析模型的稳定性,使所得模型中出现了不符合经济学原理的现象。为此本文采用多元统计分析方法,建立了关于居民消费价格分类指数变动的因子分析模型。利用SPSS软件找出影响居民消费结构的一致性因素,消除了多重共线性,并以某一具体实例验证了该模型的实用性和有效性。
关键词：
因子分析 消费价格指数 应用
[期刊] 统计与决策
[作者]
潘静 张颖 刘璐
居民消费价格指数反映一定时期内我国城乡居民所购买的生活消费品和服务项目价格变动趋势和程度的相对数,是宏观经济分析与决策、价格总水平监测与调控的重要指标,同时也是反映通货膨胀的重要指标。文章运用历史数据,结合数学模型对CPI进行了科学合理的预测。在此基础上运用ARIMA模型和GM(1,1)模型对居民消费价格指数进行了预测的对比分析。
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄洋 鲁海燕 程毕芸 许凯波
针对居民消费价格指数的特点,结合灰色理论和RBF神经网络的优点,利用新信息优先的思想,提出一种基于新维无偏灰色RBF神经网络的居民消费价格指数预测模型。首先对原始数据进行对数变换,提高数据的光滑度;然后建立无偏灰色预测模型,利用预测数据对原始数据进行等维更新;最后建立无偏灰色模型,并利用预测数据对RBF神经网络进行训练。通过对我国居民价格消费指数数据进行建模分析和实验,结果表明,文章提出的新维无偏灰色RBF神经网络预测模型比无偏灰色模型以及无偏灰色RBF神经网络模型的预测结果的相对误差小,且模型的预测精度更高。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
高春玲
居民消费价格指数是进行宏观经济分析与决策的重要经济指标。作为经济时间序列,居民消费价格指数的变化受到长期趋势、周期性循环要素、季节因子和不规则要素这四个因素的影响。本文选取武汉市2003年1月至2009年11月居民消费价格指数的月度数据,对其进行季节调整后,再通过HP滤波方法得到长期变动趋势序列,并用时间序列混合分解模型进行拟合与预测。
关键词：
居民消费价格指数 时间序列 分解模型
[期刊] 中国流通经济
[作者]
杜勇宏 王健
2012年下半年,中国居民消费价格指数将保持在2%左右,不会发生大的通货膨胀和通货紧缩。为避免价格大起大落,实现经济可持续发展,要坦然面对居民消费价格指数的低位运行,积极扩大消费需求;通过立法和政策引导,鼓励企业诚信经营,生产出消费者需要且信赖的产品;大力淘汰落后产能,促进行业结构调整优化和整体竞争力的提升。
关键词：
动态因子模型 居民消费价格指数 消费需求
[期刊] 统计与决策
[作者]
邓海云 周莹 刘辉 程碧辉 张同全
文章研究了我国农村居民总消费价格指数与各类消费价格指数的相关性。首先利用SPSS统计软件对总消费与各分类价格指数进行多元线性回归分析,应用Stepwise(逐步回归)方法建立MLR模型,其次,在此基础上建立总消费价格指数与相关消费价格指数的灰色系统模型。同时,对比分析了两模型的实效性。
[期刊] 税务与经济
[作者]
耿叶萌 吕恕
居民消费价格指数作为一个重要的宏观经济指标,对研究中国经济状况具有不可替代的作用。针对居民消费价格指数的趋势性和季节性,运用时间序列模型分析预测,不仅可以更好地了解我国的消费需求情况,而且能够为政府把握未来的经济趋势并制定相应的政策措施提供重要的依据。
[期刊] 价格月刊
[作者]
孙迪
持续高位的居民消费价格指数(以下简称CPI)使得货币与财政政策制定当局面临着很大的压力,而造成CPI高位运行的外部性因素更是给政策调控带来了很多不确定性。对于诸如人民币汇率变动、外汇储备变动以及国际市场大宗商品价格(以下简称CRBI)变动对国内通货膨胀冲击,采用结构变量自回归模型(SVAR)对CPI的外部性冲击因素进行分析,结果显示在短期内CRBI对CPI有一定的输入性影响,汇率变动有一定程度抑制作用,但长期这种作用会发生逆转;外汇储备的变动主要作用于国内货币供给,对CPI产生非常显著的正向冲击。
[期刊] 统计与决策
[作者]
伊力扎提·艾热提
文章基于R语言分析居民消费价格指数序列，并用指数平滑模型、SARIMA乘法模型、条件异方差模型和协整模型对其进行预测。结果表明，我国居民消费价格指数存在一定的季节性，进行时间序列分析时需考虑季节特性对预测值的影响；通过条件异方差模型消除残差异方差性可以提高预测精度；将商品零售价格指数和流通中的现金同比增长指数作为外在驱动因素，构建协整模型可以进一步保证预测的准确性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙颖
科学准确地预测CPI将为宏观经济政策的制定提供合理的数据支持。文章根据我国2010年1月至2015年6月CPI月度数据建立ARIMA模型,对2015年下半年我国的CPI数据进行预测。实证结果表明:ARI-MA(12,1,2)模型的预测效果良好,可以作为我国CPI走势判断的有效依据。
关键词：
ARIMA模型 CPI 预测
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