本文關(guān)鍵詞：ARIMA與BP模型在我國居民消費價格指數(shù)的實證分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：居民消費價格指數(shù)(CPI)是一個宏觀經(jīng)濟指標,它反映了購買消費品和服務價格水平的變動。居民消費價格指數(shù)的變動率不僅反映了通貨膨脹或者緊縮的程度,而且是市場主體進行經(jīng)濟活動、制定宏觀經(jīng)濟政策的重要參考指標之一。最重要的社會經(jīng)濟目標主要包含居民消費價格指數(shù)的穩(wěn)定、就業(yè)充分以及國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長率。因此居民消費價格指數(shù)的研究有重要的現(xiàn)實意義。 本文不僅分別分析了自回歸滑動平均求和(ARIMA)模型與誤差反向傳播模型(BP)的預測特點與優(yōu)勢,而且在此基礎(chǔ)上建立由自回歸滑動平均求和模型和誤差反向傳播模型集成的居民消費價格指數(shù)時間序列的預測模型,這樣就充分體現(xiàn)了兩種模型在線性空間和非線性空間的優(yōu)勢。首先將居民消費價格指數(shù)時間序列分解兩部分,分別為線性自相關(guān)主體和非線性殘差兩部分。利用自回歸滑動平均求和模型預測時間序列的線性主體部分,繼而用誤差反向傳播模型估計時間序列的非線性殘差部分。最終結(jié)果表明：其預測準確率集成模型高于單一的誤差反向傳播模型和自回歸滑動平均求和模型,證實了由自回歸滑動平均求和(ARIMA)模型與誤差反向傳播(BP)模型組成的集成模型用于預測居民消費價格指數(shù)的有效性。 本文分析了影響CPI的因素,基于協(xié)整理論,對CPI以及其影響因素進行協(xié)整檢驗以及單位根檢驗,確定CPI、GDP、居民可支配收入、固定資產(chǎn)投資都是一階單整的。各序列之間存在協(xié)整關(guān)系,建立協(xié)整與誤差修正模型,預測CPI并與真實值相比較,得到對于CPI短期預測,誤差修正模型比協(xié)整模型準確度更高。
【關(guān)鍵詞】：CPI預測 誤差修正模型 BP模型 集成模型
【學位授予單位】：云南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F726;F224
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-6
• 第一章 緒論6-10
• 1.1 選題背景6-7
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀7-10
• 第二章 時間序列模型10-16
• 2.1 時間序列發(fā)展階段10-11
• 2.2 線性時間序列模型11-14
• 2.2.1 白噪聲與平穩(wěn)性11-13
• 2.2.2 時間序列的線性模型13-14
• 2.3 時間序列的非線性模型14-16
• 第三章 ARIMA模型在我國居民消費價格指數(shù)中的應用16-27
• 3.1 對數(shù)據(jù)預處理16-19
• 3.2 對數(shù)據(jù)進行分析19-20
• 3.3 對序列建立ARMA模型20-27
• 3.3.1 確定模型種類20-22
• 3.3.2 確定模型參數(shù)22-27
• 第四章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在CPI中的應用27-38
• 4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念27-30
• 4.2 BP算法概念及其步驟30-33
• 4.3 對非線性部分用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合33-35
• 4.4 CPI的BP擬合35-38
• 第五章 協(xié)整與誤差修正模型在我國CPI中的應用38-47
• 5.1 變量的選擇38-39
• 5.2 協(xié)整與誤差修正模型39-41
• 5.2.1 單位根檢驗39-40
• 5.2.2 協(xié)整40
• 5.2.3 協(xié)整檢驗40-41
• 5.2.4 誤差修正模型41
• 5.3 基于協(xié)整與誤差修正模型的實證分析41-47
• 5.3.1 基于CPI的協(xié)整實證分析41-44
• 5.3.2 基于CPI的誤差修正模型的實證分析44-46
• 5.3.3 協(xié)整與誤差修正模型的預測46-47
• 第六章 結(jié)論與展望47-48
• 附錄48-51
• 參考文獻51-54
• 致謝54

【參考文獻】

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  本文關(guān)鍵詞：ARIMA與BP模型在我國居民消費價格指數(shù)的實證分析，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：387539