基于arma模型对我国CPI的预测分析
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基于ARMA乘积模型的CPI指数分析及预测
基于ARMA乘积模型的CPI指数分析及预测
【摘要】CPI指数是一个相对滞后的数据指数,通常是反映市场经济的一个重要指标。本文选取我国1990年1月至2013年11月共287个月份的CPI指数数据,对CPI序列建立乘积模型ARMA(1,1,1)×ARMA(0,1,1)12。结果表明,该模型是描述全国CPI变化趋势较优的时间序列模型。最后,本文利用此模型对2013年12月、2014年1-4月份的全国CPI指标进行了预测,并提出了相应的政策与建议。
【关键词】消费者物价指数 预测模型 通货膨胀 一、引言
CPI指数,即消费者物价指数(Consumer Price Index),英文缩写为CPI,是反映与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标,是用来判断是否出现通货膨胀的重要衡量标准,如果CPI指数上升较为缓慢温和,则说明经济增长稳定,没有通货膨胀或通货膨胀轻微。
受全球金融危机的影响,2008年8月份开始,我国CPI指数一路下滑,自2009年4月份开始更是出现了连续3个月的同比负增长。短短1年时间,CPI指数从2008年4月份的同比上涨8.5%变为2009年4月份同比下降1.5%。
ARMA模型
基于ARMA模型对我国居民消费价格指数的预测分析
基于ARMA模型对我国居民消费价格指数的预测分析
摘 要:本文运用arma模型对我国1990年-2012年的cpi数据进行实证分析,利用r软件建立了反映cpi变化较优的统计预测模型,对未来一年的cpi的变化趋势进行了预测分析。结果显示,未来一年内 cpi 综合预测平均值为102.9,稳中稍落。最后,分析原因并提出建议。
关键词:arma模型;居民消费价格指数 一 前言
居民消费价格指数(cpi),是衡量居民购买消费品和服务价格变动的指数,通常作为观察通货膨胀水平的重要指标,与居民生活消费的关系最为密切。
cpi一直是经济界研究的热点,其预测方法可分为定性分析和定量分析两类。其中定量分析包括时间序列法和神经网络法。时间序列法是把cpi看成时序,建立arma或arima进行预测,如张鸣芳等人应用x-12-arima季节调整方法对上海市cpi序列进行季节调整、分析预测;神经网络法可以逼近任何非线性映射关系,从而求得问题的解答,如娄晶、赵黎明用神经网络中的bp网络建立了烟草类消费价格指数预测模型。本文则是在r软件的基础上利用arma模型进行预测。
二 模型介绍及数据来源
arma(p,q)模型,即自回归移动平均模型,是一类常用的单变量平稳时间序列模
基于ARMA模型和灰色预测模型的邮政业务总量预测
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基于ARMA模型和灰色预测模型的邮政业务总量预测
上传日期:2009年10月16日 编辑:现代经济编辑部 点击:318次
胡芳芳
(首都经济贸易大学统计学院,北京 100070)
摘 要:邮政业务是个复杂的社会经济系统,本文分别采取ARMA模型以及灰色预测模型GM(1,1)对邮政业务总量进行预测,并比较了两种模型的预测精度,并对2009-2011年全国邮政业务总量进行了预测。
关键词:ARMA模型;灰色预测模型;邮政业务;预测精度
中图分类号:F618 文献标识码:A 文章编号:1671-8089(2009)08-0032-04
一、基于ARMA模型的邮电业务总量预测
ARMA模型是一类常用的随机时序模型,由博克斯(Box)、詹金斯(Jenkins)创立,亦称B-J方法。它是一种精度较高的时序短期预测方法,其基本思想是:某些时间序列是依赖于时间t的一族随机变量,构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性,但整个序列的变化却有一定的规律性,可以有相应的数学模型近似描述。通过对该数学模型的分析研究,能够更本质地认识时间序列的结构与特征,达到最小方差意义下的
基于ARIMA模型对我国能源需求的预测
基于ARIMA模型对我国能源需求的预测
第9期(总第108期)2008年9月
统计教育
StatisticalThinktank
No.9
(SeriesNo.108)Sep.2008
基于ARIMA模型对我国能源需求的预测
杜雨潇
摘
要:本文利用时间序列的建模方法,对我国1987-2006年的能源消费总量数据进行了实证分析,构建了经检验该模型能够很好的拟合全社会对于能源的需求趋势。在此基础上作了短期预测,最后给出了ARIMA模型。结论及建议。
关键词:能源需求;预测;ARIMA模型
PredicationofChina'sEnergyDemandBasedonARIMAModel
DuYuxiao
Abstract:Thispaperappliesthemethodofestablishingtime-seriesmodeltoempiricallyanalyzeChina'sgrossenergyconsumptionandestablishesARIMAmodelwhichistestedtobetterworkoutthetrendofsociety'senergydemand.Basedonthis,thispapermakesashort-termpre
基于ARIMA模型对我国能源需求的预测
基于ARIMA模型对我国能源需求的预测
第9期(总第108期)2008年9月
统计教育
StatisticalThinktank
No.9
(SeriesNo.108)Sep.2008
基于ARIMA模型对我国能源需求的预测
杜雨潇
摘
要:本文利用时间序列的建模方法,对我国1987-2006年的能源消费总量数据进行了实证分析,构建了经检验该模型能够很好的拟合全社会对于能源的需求趋势。在此基础上作了短期预测,最后给出了ARIMA模型。结论及建议。
关键词:能源需求;预测;ARIMA模型
PredicationofChina'sEnergyDemandBasedonARIMAModel
DuYuxiao
Abstract:Thispaperappliesthemethodofestablishingtime-seriesmodeltoempiricallyanalyzeChina'sgrossenergyconsumptionandestablishesARIMAmodelwhichistestedtobetterworkoutthetrendofsociety'senergydemand.Basedonthis,thispapermakesashort-termpre
ARMA模型建模与预测指导
实验三 ARMA模型建模与预测指导
一、实验目的
学会通过各种手段检验序列的平稳性;学会根据自相关系数和偏自相关系数来初步判断ARMA模型的阶数p和q,学会利用最小二乘法等方法对ARMA模型进行估计,学会利用信息准则对估计的ARMA模型进行诊断,以及掌握利用ARMA模型进行预测。掌握在实证研究中如何运用Eviews软件进行ARMA模型的识别、诊断、估计和预测和相关具体操作。
二、基本概念
宽平稳:序列的统计性质不随时间发生改变,只与时间间隔有关。
AR模型:AR模型也称为自回归模型。它的预测方式是通过过去的观测值和现在的干扰值的线性组合预测, 自回归模型的数学公式为:
yt??1yt?1??2yt?2???pyt?p??t
式中: p为自回归模型的阶数?i(i=1,2, ?,p)为模型的待定系数,?t为误差, yt为一个平稳时间序列。
MA模型:MA模型也称为滑动平均模型。它的预测方式是通过
过去的干扰值和现在的干扰值的线性组合预测。滑动平均模型的数学公式为:
yt??t??1?t?1??2?t?2???q?t?q
式中: q为模型的阶数; ?j(j=1,2,?,q)为模型的待定系数;?t为误差; yt为平稳时间序列。
基于多元回归模型的CPI影响因素分析
基于多元回归模型的CPI影响因素分析
[摘 要]本文基于2009、2010年月度数据,建立CPI与货币供给量M2、房地产价格指数、社会零售商品总额、固定资产投资总额、进出口总额的多元回归模型,并对回归模型进行统计检验。结论显示:货币供应量、房地产价格指数与CPI有较好的线性关系,模型显著性较高。短期内,货币供应量是影响我国CPI持续走高的主要原因。
[关键词]CPI;影响因素;多元回归
1 理论及文献回顾
长期以来,经济学家对通胀成因的认识在不断地深入和发展,从来没有达成一致的意见。对于通胀成因的理论大致有货币现象的通胀理论、成本推动型、需求拉动型、结构型通货膨胀理论。对于导致CPI上涨的因素分析,也是主要围绕货币供给、投资与消费、利率汇率、外汇储备、食品和住房价格等。高玲、李时椿(2008)利用统计数据对20年来的定期存款利率的变化进行了分析,同时实证分析了2005年1月到2008年7月之间我国CPI的变化和货币供应量变化之间的相关关系,得出了这段时间内消费价格指数的变化率和狭义货币供应量的变化率之间的关系是正相关的。王众、魏慧丰、郭希明(2006)选择了若干影响消费价格指数的因素,重点分析了居民消费率与全社会固定资产投资对消费价格指数的影响,分析
基于Garch模型对我国股票市场的经验分析
基于Garch模型对我国股票市场的经验分析
摘要:波动性是股票市场的一大显著特征。本文以1990 年12月19日到2009年12月23 日间每交易日each trading day的收盘价settlement price作为样本,运用ARCH,GARCH,EGARCH,TARCH模型分析了上证股市的波动特征,以求得出我国股票市场存在的缺陷。
Volatility is one of the most remarkable features in the stock market .The study based on the data which are from settlement price of each trading day between 1990-12-23 and 2009-12-23, making the analysis with the model of ARCH,GARCH,EGARCH,TARCH,in order to get the defect of stock market.
一、 研究背景及理论综述
股票定价理论是一种以不确定性条件下股票资产定价及股票市场均衡为主要研究对象的理
基于arma模型的美元日元汇率时间序列分析与预测 郝旭东 110730227
美元日元汇率的时间序列
分析与预测
姓名: 郝旭东
学号:110230227 班级:金融1102
摘要
汇率的变化反映出一个国家的经济状况,而且汇率的变动对国民收入的增减、对农业发展、对国内利率、对国内就业都起着重要的影响作用。汇率的预测精度对外汇的持有者、企业的进出口贸易、个人和企业的外汇买卖、外汇持有者等都有很大的影响。
美元日元汇率在11月后迎来一段时间的上涨,有关于这一汇率的一系列信息也接踵而出,如美国的qe、非农数据等,日本防卫的财政预算等。随着科技的不断发展、统计分析技术的不断提高,分析软件不断地更新,让决策者有了更多的选择机会。本文我们利用四个分析模型来研究美元日元,并给出一些预测的信息。
一、研究绪论
1、研究背景与意义:
在整个2013年里,美元日元都运行在一个逐渐收缩的三角形图形当中,自11月5日,美国公布10月非农就业人数统计,美元从97左右一路上升至105,美元兑日圆2013年上涨21%,是1979年上扬23.7%以来的最大升幅。
美国10月非农就业人数为今年5月以来首次上扬,扭转此前连续四个月的跌势,涨幅更好于预期。数据指出
城乡居民收入差距的ARMA模型预测
理论探索
CONTEMPORARYECONOMICS
城乡居民收入差距的ARMA模型预测
○张鑫
(沈阳理工大学辽宁沈阳100168)
以计算两项之比,得到1978-2007年城城乡居民收入比序列RURt,1978≤t≥2007。
表1
【摘要】改革开放以来,我国城乡居民收入水平均大幅提
高,城乡居民收入差距不断扩大,这引起了社会各界的高度关注。文章运用Box-Jenkins建模方法,根据1978-2007年数据,建立城乡居民收入差距的ARMA预测模型,结果表明我国城乡居民收入比率在未来三年可能稳定在0.34左右,并出现小幅度回落。
1978-2007城乡居民收入变动表单位:(元)城镇居民可农村居民城乡居民城乡居民支配收入343.4387477.6491.9526.6564651.2739.1899.61002.21181.41373.91510.21700.62026.62577.43496.242834838.95160.35425.15854.262806859.67702.88472.29421.6104931175913786
纯收入133.6160.2191.3223.4270.1309.8355.3397.6423.8462.6544.9601.5