時間序列組合預(yù)測模型在我國居民消費價格指數(shù)中的應(yīng)用

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1、Ｆ２２４Ｑ中齒分類號：．公開密級：ＵＤＣ：ｉ本校編號：、‘‘韻州交道乂肇碩±學(xué)位論文論ｉ：＾目：時間序列組合預(yù)測模型在我國居民消費價格指數(shù)中的癥用研究生姓名：趙凱利學(xué)號０２１３０５２０：學(xué)校指導(dǎo)教師姓名：袁杰取疏：教授理學(xué)碩壬統(tǒng)計學(xué)申請學(xué)位等級：專業(yè)：２０１６．０４２０１６．０６論文提交Ｈ期一；論文笞辯日期：＇．‘１／獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特別加ｔｕ標注和

2、致謝么處外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含獲得＾州專通±學(xué)或其他教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貴獻巧己在論文中作了明確的說明并表示了謝意。學(xué)位論文作者簽名斬簽字日期：７Ｙ年／月Ｖ日＾／／學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解蘭州々通大舉有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定。特授權(quán)蘭州交通大學(xué)可レッ將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進行檢秦，并采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編Ｗ供查閱和借閱。同意學(xué)校向國家有關(guān)部ｎ或機

3、構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤。（保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)說明）學(xué)簽位論文作者簽名：＾知導(dǎo)師簽名：＾己字日期：＞人年／月日簽字日期：占?！赌辏氯眨崳姡薮T士學(xué)位論文時間序列組合預(yù)測模型在我國居民消費價格指數(shù)中的應(yīng)用TheCombinationForecastingModelOfTimeSeriesInChina'sConsumerPriceIndex作者姓名：趙凱利學(xué)科、專業(yè)：統(tǒng)計學(xué)研究方向：統(tǒng)計預(yù)測與決策分析學(xué)號：02130520指導(dǎo)教師：袁杰完成日期：2016年4月蘭州交通大學(xué)LanzhouJiaotong

4、University蘭州交通大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要居民消費價格指數(shù),英文名稱consumerpriceindex,即簡稱CPI,是普遍編制的一種指數(shù)，它可以用于分析市場價格的基本動態(tài)，為我國政府制定政策，對經(jīng)濟的宏觀調(diào)控提供重要參考依據(jù)。為了能更精確地把握CPI的走勢，提供分析依據(jù)，本文著重利用了一種組合模型—時間序列與灰色預(yù)測模型的組合，來對CPI進行預(yù)測。由于現(xiàn)代科技的不斷進步與發(fā)展，各種預(yù)測方法隨之與時俱進，因此發(fā)展了很多預(yù)測方法，就拿預(yù)測CPI的方法來說，就有很多，如時間序列模型、灰色模型、BP網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)等方法層出不窮。但每

5、個模型都有自己優(yōu)勢所在，當然也有它自己不可避免的缺點，所以為能縮小預(yù)測值與實際值得誤差，使預(yù)測值的可信度更高些，本文將基于有效利用各種單一模型的優(yōu)點，把不同模型的計算結(jié)果綜合起來，根據(jù)誤差大小分配單個模型在組合模型中所占的權(quán)重系數(shù)，相互取長補短，來彌補各種單個模型的缺點。本文選擇兩種模型進行組合，即在基于時間序列的組合模型分析方法的基礎(chǔ)上，對我國的CPI進行建模預(yù)測。本文首先著重詳細介紹了時間序列相關(guān)理論知識，緊接著運用這些理論對我國2013年5月—2015年4月CPI的月度數(shù)據(jù)對其進行建立模型，其次介紹灰色預(yù)測模型的建模理論，

6、因為灰色預(yù)測模型需使用小樣本數(shù)據(jù)，所以只選取了2014年7月—2015年4月的數(shù)據(jù)，建立模型并進行短期預(yù)測。建立單一的模型并通過檢驗后，然后，求得單個模型的絕對誤差值，對2014年7月—2015年4月，分別求兩個模型的絕對誤差的平方和，利用方差倒數(shù)的方法算出兩個模型在組合模型的分別所占的權(quán)重系數(shù)，也就是根據(jù)誤差大小建立組合模型，誤差平方和大的模型所占權(quán)值較小，相反，誤差平方和較小者，其所占權(quán)值反而大。除了用數(shù)據(jù)說明組合模型的優(yōu)勢有降低預(yù)測誤差的偏差大小以及波動幅度外，文中還用理論證實了此優(yōu)勢。最后對我國2005年—2014年的C

7、PI數(shù)據(jù)建立基于時間序列的組合模型，并預(yù)測出2015年、2016年的CPI數(shù)據(jù)，預(yù)測結(jié)果表明，我國近兩年的CPI較穩(wěn)定，在政府制定政策時，進獻上微薄之力。關(guān)鍵詞：時間序列ARIMA模型；灰色GM(1，1)模型；組合模型；CPI預(yù)測論文類型：應(yīng)用研究-I-時間序列組合預(yù)測模型在我國居民消費價格指數(shù)中的應(yīng)用AbstractTheconsumerpriceindex,whatisreferredtoastheCPI,isacommonlycompiledindex.Itcanbeusedtoanalyzethebasicdynamic

8、ofthemarketpriceandprovideanimportantreferenceforourgovernmenttomakepolicyandeconomymacro-control.Inordertomoreaccuratelygraspthetr