X-12-SARIMA模型对我国通货膨胀率的短期预测

发布时间：2017-07-07 12:22

  本文关键词：X-12-SARIMA模型对我国通货膨胀率的短期预测

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【摘要】：选取2000年以后的我国通货膨胀率月度环比数据,采用Census X-12季节调整方法对环比数据进行季节滤波处理,对季节波动因子作图表明通货膨胀率序列确实存在明显的季节效应。对季节波动进一步分析,建立SARIMA模型并对其估计的残差进行检验,残差检验结果表明SARIMA(1,0,1)(2,1,1)12模型的残差服从正态分布,残差信息已充分提取,可运用该模型对我国通货膨胀率进行短期预测。
【作者单位】： 安徽财经大学统计与应用数学学院;
【关键词】： SARIMA模型 Census X-季节调整 季节因子 通货膨胀率
【基金】：安徽省高校自然科学基金重点项目(项目编号:KJ2013A003) 安徽省自然科学基金青年项目(项目编号:1508085QA13)资助 安徽省高校优秀青年人才支持计划(2014)
【分类号】：F822.5;F224
【正文快照】： 通货膨胀率在人们日常的生活中扮演了很重要的角色,受到了经济学者、各国政府的密切关注,是重点经济指标之一。通货膨胀预期会干扰消费者与投资者的当期行为,由宏观经济理论易知,通胀率会影响失业率进而影响整个宏观经济。为了实现物价稳定、居民具有合理通货膨胀率预期的宏观

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：530201