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[期刊] 统计与决策
[作者]
邵明振 陈磊 宋雯彦
文章用时间序列的BP神经网络和ARMA模型的方法对我国2005年1月～2011年5月的月度CPI进行了模型分析并检验了预测效果。对比分析表明,利用月度CPI时间序列的BP神经网络方法相比ARMA模型有更好的预测精度。
[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]
刘金焕
居民价格消费指数序列是一个波动具有线性与非线性特征的集合。文章通过构建移动平均自回归模型与神经网络模型的组合模型——ARIMA-BP,对2008年11月—2013年8月的我国居民消费价格指数(CPI)进行预测,同时在与门限自回归模型(TAR)模型估计结果进行对比后认为,线性—非线性组合模型更能够挖掘时序内在特征,具有良好的预测效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
符想花
居民消费价格指数是反映居民购买并作为消费的商品和服务项目价格水平变动幅度的统计指标。本文针对目前居民消费价格指数编制中存在的一些不足提出了改进的设想。
关键词：
价格指数 编制方法 改进
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈娟,余灼萍
居民消费价格指数是宏观经济分析和决策,价格总水平监测和调控以及国民经济核算的重要指标。本文介绍了它的概念以及在我国物价体系中的重要作用,并根据1951年到2002年52年我国居民消费价格指数的统计资料,运用Eviews4.1软件和时间序列模型,对我国的居民消费价格指数进行预测和分析,提出几点看法和建议。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨坚 费俊俊
文章基于ARMA模型基础,实证分析了我国国内物价水平的总体走势,研究结果表明:我国居民消费价格指数呈现规律性的波动,且具有明显的季节性和周期性特征,周期为12个月;研究发现,我国物价总体水平将在未来一段时期内可能呈现平稳波动的趋势,说明国内宏观经济政策进一步得到显现。
[期刊] 中国财政
[作者]
蔡金荣
2010年12月11日,国家统计局公布的经济数据显示,11月居民消费价格指数(CPI)同比上涨5.1%,涨幅创28个月新高,我国面临的通胀压力越来越大。中央经济工作会议要求,"把稳定价格总水平放在更加突出的位置"。为有效控制物价过快上涨,笔者对近期CPI上涨的原因进行了分析,认为推动本轮物价上涨的"推手",既有国内因素,也有国外因素,既有成本推动的原因,也有供求紧张的原因,需要结合本轮物价上涨的特点,研究应对措施。
[期刊] 宏观经济管理
[作者]
唐芳 刘红
[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]
姜弘
时间序列是按照时间顺序取得的一系列数据,大多数的经济时间序列存在惯性,通过这种惯性分析可以由时间序列的历史数值对未来值进行预测。文章主要利用时间序列的趋势外推方法对我国目前居民消费价格指数(CPI)进行了建模析和预测,以达到合理预期和分析的目的。
关键词：
时间序列 CPI 趋势 预测
[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] 统计与决策
[作者]
刘颖 陈辉 杜丹燕
文章首先论述了季节调整方法的发展过程;然后把居民消费价格指数的同比数据转换为定基比数据,运用国际上最新流行的X-12-ARIMA程序对我国居民消费价格指数时间序列进行季节调整;再运用TRAMO/SEATS方法剔除中国特有的春节假日因素;最后对CPI进行短期预测,得出了我国的通货膨胀可能还会持续一段时间的结论。
[期刊] 统计与决策
[作者]
黄克珑 林淼
居民消费价格指数是反映通货膨胀程度的重要指标,也是宏观经济分析和决策,价格总水平监控以及宏观经济核算的重要指标。文章采用时间序列分解的方法,预测居民消费价格指数的变动。该方法在预测的同时还能对时间序列进行分解分析,得到居民消费价格指数的基本走势信息。
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