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论文中我们采用时间序列季节乘法模型对我国居民消费价格指数进行了实证分析与预测,对居民消费价格指数CPI的概念、作用意义、编制方法以及影响因素等几个方面进行系统的简述后，
基于ARIMA的居民消费价格指数建模与预测.袁国军谢长风.【摘要】：根据我国2007~2010年的实际居民消费价格指数,建立了基于ARIMA的物价指数预测模型。.实验结果表明,该模型的绝对误差以及百分比绝对误差都控制在了一定范围之内,因此该模型拟合效果较好,预测...
通过运用上面所描述的模型ARIMA对2016年的1月--12月的我国CPI指数的发展变化趋势进行预测，得出结果如图5.9所示。从预测图中我们可以看出，在2016年里，我国居民消费价格指数处于上下波动，但整体相对于2015年还是下降了。
美国货币市场利率ARIMAX模型分析厦门大学学士学位论文美国货币市场利率ARIMAX模型分析摘要货币市场借助于各种短期资金工具将货币需求者和货币供应者联系起来，既满足了资金短缺者的短期资金需要，又在为资金富余者的暂时闲置资金提供了获取盈利机会的同时保证了资金的流动性。
我国的CPI数据的ARMA模型的分析【摘要】居民消费价格指数（CPI）作为国民经济发展的一个宏观指标，对我国国民经济管理有着十分重要的意义。本文根据《中国统计年鉴——2007》中国居民消费价格指数（上年=100），采用EVIEWS量分析...
自回归模型（AR），也就是说，是主要以自身做回归变量的自回归过程。在任何的一个时点t上，Y在这当中作为随机平稳序列的值，它表现为在已经发生的p个时点上所得到的一组数据的线性集合，并与t时点上的对应残差相加，并且对于所组成残差的序列仍然呈现出白噪声的特点，则该模型就可以...
居民消费价格指数的分析与预测(毕业论文doc).doc,西南交通大学本科毕业论文居民消费价格指数的分析与预测年级:2007级学号:20075275姓名:专业:统计学指导老师:2011年6月毕业设计（论文）任务书班级07统计姓名学号20075275发题...
物价指数预测与分析ARIMA模型样本自相关函数滑动平均偏相关函数自回归模型差分序列非平稳过程参数估计收藏本站首页期刊全文库学位论文库会议论文库年鉴全文库学术百科工具书学术不端检测注册|登录|我的账户基础科学...
在生产和科学研究中，对某一个或一组变量x(t)进行观察测量，将在一系列时刻t1,t2,…,tn(t为自变量且t1时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。它一般采用曲线拟合和参数估计方法（…
本文关键词：基于SARIMA模型的短期通货膨胀预测更多相关文章：季节单整自回归移动平均模型消费者价格指数预测【摘要】：文章首先运用CUSUM检验及Chow断点检验对我国1994年1月~2012年12月的月度CPI进行断点检验,在此基础上利用季节ARIMA模型(SARIMA)对我国CPI数据生成过程进行估计,最后对我国CPI进行...
ARIMA模型在居民消费价格指数预测中的应用研究(论文范文).doc,ARIMA模型在居民消费价格指数预测中的应用研究(论文范文)文档信息主题:关于“论文”中“论文指...
ARIMA论文价格消费指数论文:基于ARIMA模型的武汉市居民价格消费指数研究模型对时间序列的趋势有较好的拟合效果,介绍自回归移动平均模型的建模方法及eviews...
内容提示:ARIMA论文价格消费指数论文基于ARIMA模型的武汉市居民价格消费指数研究摘要模型对时间序列的趋势有较好的拟合效果介绍自回归移动平均模型的建...
居民消费价格指数的季节ARIMA模型及短期预测摘要本文是以居民消费价格指数(CPI)的短期预测为主线采用定量的时间序列分析方法建立季节自回归综合移动平均模型(季...
(2)通过ARIMA模型对我国2019年居民消费价格指数进行预测,结果为101.73,较之前相比,整体也呈稳定状态,预测结果显示未来一年我国居民消费价格基本稳定,物价水平整体上不会出现大幅度波...
基于ARIMA模型的中国消费物价指数研究摘要居民消费价格指数(CPI)是反映通货膨胀程度的重要指标,也是国民经济核算中的缩减指标。居民消费价格指数反映的市...
本文首先介绍了ARIMA模型的理论与方法,并以布伦特原油的现货报价为依据,建立ARIMA预测模型,最后分析了2009年国际以及石油行业的新的局势和动态,将定量分析和定性分析相结合,...
ARIMA模型ARIMA模型在股票价格预测中的应用-刘红梅论文资源推荐资源评论预测股票价格的ARIMA:使用ARIMA预测来预测股票价格-源码515浏览使用ARIMA预测来...
提要本文建立了1952～2007年中国GDP的计量经济模型(ARIMA模型)。对有指数趋势的原始序列用单位根法和自相关图法判别差分后序列是否平稳,先通过最小BIC值...
ARIMA模型全称为差分自回归移动平均模型(AutoregressiveIntegratedMovingAverageModel,简记ARIMA),是由博克思(B0x)和詹金斯(Jenkins)于上世纪70年代初提出...