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CPI指数序列的分析及预测
中文名称: CPI指数序列的分析及预测
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论文编号: 4143475收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Analysis and Prediction Based on China''s CPI Series
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 应用数学
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: CPI ADF检验 傅利叶变换 ARIMA 灰色预测
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: CPI (居民消费价格指数,Consumer Price Index)是反映与居民生活有关的商品及劳务价格统计出来的物价变动指标(略)察通货膨胀水平的重要指标.对CPI的准确预测有助于把握未来经济发展和人民的生活状况,从而更加有效制定政策,对国民经济进行调控. CPI消费指数序列是(略),它具有时间序列所具有的特性,任何一个时间序列都可以分解为趋(略)和随机项之和,可以表示为: 其中,{ }是趋势项,是季节项,是随机(略)是这三t 项的叠加.对其特征项进行分析求解,准确把握该时间序列的特性,对其预测下一步预测提供帮助. 针对中国1989-2010年CPI时间序列,本文先采用ADF检验法,对其进行平稳性检验,得知该时间序列为非平稳序列,这就需要对时间序列进行特征项的分析,如趋势项、周期项等;另外,CPI时间序列数据在采集时可能会有随机因素出现,即有白噪声的可能性,需要利用傅利叶变换对其频域进行分析,可得知进行数据处理时将这部分干扰信息(略)益于对时间序列的分析和预测.针对非平稳时间序列,通过差分使得数据平稳化,或者将该序列的趋势项和季节项提取出来,得到的就是...
CPI (Consumer Price Index) is an index to (omitted) the Price of goods andservices relevant to residents’life, and it is usually an important Index of inf(omitted) accurate forecast of the CPI is good for The Nation to grasp the future economicdevelopment and people's livin(omitted)ns, thus more effective policy can be createdto control (omitted)al economy. CPI series is(omitted)es, and it has the features of time series. All the time seriescan be decomposed to the plus of three items, which are ten...
目录:
摘要第4-6页
Abstract第6-7页
目录第8-10页
第1章 绪论第10-14页
  ·选题背景第10-11页
  ·选题依据和意义第11-12页
  ·本文研究思路及内容第12-14页
第2章 CPI 时间序列的结构分析第14-25页
  ·时间序列在时域内的分析第14-22页
    ·CPI 序列的平稳性检验第14-17页
    ·纯随机性检验第17-18页
    ·趋势特征项检验及提取第18-20页
    ·周期项的检验及分析第20-22页
  ·时间序列在频域内的分析第22-25页
第3章 基于 ARIMA 模型的 CPI 指数序列预测第25-38页
  ·时间序列中常用预测技术第25-27页
  ·ARIMA 预测模型原理第27-30页
    ·自回归模型AR (P )第28页
    ·移动平均模型MA ( Q)第28页
    ·自回归移动平均模型ARMA(P,Q )第28-29页
    ·求和自回归移动平均模型ARIMA(P,D,Q)第29-30页
  ·基于 ARIMA 的 CPI 指数预测第30-36页
    ·CPI 时间序列的数据处理第31-32页
    ·计算自相关及偏自相关函数第32-34页
    ·由A IC 准则确定P ,Q 阶数第34-35页
    ·模型参数的估计第35-36页
  ·CPI 指数预测及误差分析第36-38页
第4章 基于灰色思想的 CPI 指数序列预测第38-48页
  ·灰色预测思想概述第38页
  ·灰色预测建模机理第38-42页
    ·灰色预测建模机理第38-39页
    ·基于灰色思想的处理步骤第39-42页
  ·基于灰色思想的 CPI 序列预测第42-47页
    ·数据的选取第42-43页
    ·CPI 指数序列预测第43-46页
    ·预测误差分析第46-47页
  ·本章小结第47-48页
结论第48-50页
致谢第50-51页
参考文献第51-53页
攻读学位期间取得学术成果第53页
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