基于季节性ARIMA模型的居民消费水平预测

发布时间：2019-04-02 21:39

【摘要】：文章以居民消费价格指数(CPI)的短期预测作为切入点,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(季节性ARIMA模型)模型对CPI时间序列进行量化分析。首先阐述基于该模型的CPI预测的一般过程,即:平稳化处理、差分变换的阶数辨识、参数估计,时间序列模型的构建,然后对模型进行性能检验,确定较适合的季节自回归综合移动平均模型,最后在实证分析中探讨经济变量CPI与时间变量之间的变动规律,对CPI时间序列进行适当的差分处理,取得了较为理想的预测效果。
[Abstract]:Based on the short-term prediction of consumer price index (CPI), this paper establishes a seasonal autoregressive integrated moving average (seasonal ARIMA model) model for quantitative analysis of CPI time series by using quantitative time series analysis method. The general process of CPI prediction based on the model is described in this paper, namely, stabilization, order identification of differential transformation, parameter estimation, construction of time series model, and then the performance of the model is tested. A suitable seasonal autoregressive comprehensive moving average model is determined. Finally, the variation law between economic variable CPI and time variable is discussed in the empirical analysis, and the CPI time series is processed by proper differential processing, and a better prediction result is obtained.
【作者单位】： 宿州学院经济管理学院;
【基金】：国家社会科学基金资助项目(12BJY040;13CJY106) 宿州学院一般科研项目
【分类号】：F126.1;F224

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本文编号：2452949