基于SARIMA-GMDH的CPI组合预测模型

发布时间：2017-12-28 13:01

  本文关键词：基于SARIMA-GMDH的CPI组合预测模型　出处：《统计与决策》2016年17期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：文章以2001年1月至2015年2月的我国CPI定基指数为样本数据,首先构建季节乘积SARIMA模型与GMDH自回归模型对CPI进行预测;然后通过自组织数据挖掘理论构建SARIMA-GMDH组合模型再次对CPI进行预测;最后通过模型拟合优度检验与预测能力分析综合评价这3个预测模型,探索各个模型预测效果的差异性,总结评价组合预测法在经济现象中的预测优势。
[Abstract]:The article from January 2001 to February 2015 China's CPI fixed base index as the sample data, first build the SARIMA model and the GMDH seasonal product since the CPI regression model; and then through the self-organizing data mining theory to construct SARIMA-GMDH portfolio model to predict the CPI again; after the model test of goodness of fit and predictive ability of the comprehensive evaluation and analysis the 3 prediction model, to explore the differences of each forecast model, forecast evaluation advantage of combination forecasting method in the economic phenomenon of.
【作者单位】： 重庆师范大学数学学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11171363)
【分类号】：F224;F726
【正文快照】： 0引言近年来,对CPI(居民消费指数,Consumer Price Index)的预测随之成为经济界研究和讨论的热点。目前,对CPI的预测模型基本可以分为时间序列模型、非时间序列模型和组合预测模型。其中具有代表性的时间序列模型有:ARIMA(3,1,3)模型[1]、乘积季节ARIMA(0,1,0)×(2,1,1)12模型[，

本文编号：1346069