基于ARIMA模型的山东省居民消费价格指数分析.pdf

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1、鲁东大学学报(自然科学版)LudongUniversityJournal(NaturalScienceEdition)2010,26(3):285288基于ARIMA模型的山东省居民消费价格指数分析张本丽,张晓青(山东师范大学人口资源与环境学院,济南250014)摘要:运用Eviews软件,根据山东省CPI历史数据建立了拟合程度较高的居民消费价格ARIMA模型,并对CPI进行分析和短期预测.结果表明,山东省市场价格保持低位平稳运行,通货膨胀率低,经济稳定呈快速增长态势.关键词:CPI;ARIMA模型;山东中图分类号:

2、F126文献标志码:A文章编号:1673-8020(2010)03-0285-04物价与每个人的日常生活息息相关,它的波及识别主要因素和次要因素的困难.与回归分析动必然会引起人们的广泛关注,根据当前的物价相比,避免了寻找因果模型中对随机扰动项的限[2]水平,判断和预测未来价格波动,从而采取相应的定条件在经济实践中难以满足的矛盾.由于其行动方案和措施进行生产与生活的决策.反过来简单和有效受到广泛的关注,且理论分析深入彻[3]这又会作用于宏观经济的运行,进而对实际的物底,是线性时间序列预测的主要工具之一.价水平产生影响

3、.消费价格指数(consumerpriceARIMA(p,d,q)模型由三部分组成:自回归index,CPI)是用来测定一定时期内居民支付所消过程(AR(p)),即一个时间序列的当前值可以表费商品和服务价格变化程度的相对指标,它不仅示为其滞后p期观测值的线性组合;单整(I影响政府制定货币、财政、消费、价格、工资、社会(d)),指将一个非平稳时间序列转化为平稳序列[1]保障等政策,也直接影响居民的生活水平.它所要进行差分的次数;移动平均过程(MA(q)),既是国民经济核算中的缩减指标,又是反映通货即模型值可以表示为q阶残差项

4、的线性函数.其膨胀程度的重要指标.目前国内对通货膨胀的度一般形式是:ut=c+1ut-1+2ut-2++put-2量主要通过价格指数的增长率间接表示,世界各+t+1t-1+2t-2++qt-q.国多用消费者价格指数来反映通货膨胀程度.本ARIMA(p,d,q)模型平稳的充要条件是滞后文搜集山东省CPI月度数据,用实证模型进行精确算子多项式的根全部在单位圆之内.分析,在一定精度下预测未来CPI,为制定山东未1.2运用Eviews软件建模过程来宏观经济发展相关政策提供参考依据.1)对原序列进行平稳

5、性检验(单位根检1ARIMA模型介绍验),如果序列不满足平稳性条件,可以通过差分变换(d阶差分即单整阶数为d)使序列满足平稳性条件.1.1ARIMA模型2)通过计算能够描述序列特征的统计量ARIMA(autoregressiveintegratedmovingaver-(如自相关系数、偏相关系数等),还要通过自相age)模型通过时间序列的历史数据得出关于其过关和偏自相关系数输出的信息,经过反复的试验去行为的有关结论,进而对时间序列未来行为进及检验,选择尽可能少的参数下挑选出各项指标行推断.这种方法预测时,不必考虑它

6、的影响因素[4]均符合要求的模型形式.对其产生的影响,仅从序列自身出发,建立相应的3)估计模型的未知参数,并检验参数的显著模型进行预测,这从根本上避免了寻找主要因素性以及模型本身的合理性(如模型参数t统计量检收稿日期:2010-01-15;修回日期:2010-04-24作者简介:张本丽(1986),女,山东济南人。硕士研究生,研究方向为人文地理学。E-mai:ljnzhangbenl@i126.com。286鲁东大学学报(自然科学版)第26卷验、滞后多项式倒数检验、残差白噪声序列检验).2.1数据来源4

7、)进行诊断分析,以证实所得模型与所观察的数据特征相符.本文数据来源于山东统计信息网站发布的居5)用所得模型进行预测,根据预测值了解民消费价格指数(2001年1月2009年10月),序列发展的趋势,从而指导控制、决策.原始数据为同比价格指数(与上年同期相比),通过处理转换为以2001年1月CPI值为基期的定2CPI时间序列建模基价格指数(表1).表12001.12009.10山东居民消费价格指数(CPI)月123456789101112年2001100.0100.899.199.899.298.599.7100.

8、9100.5100.299.7100.2200299.099.998.198.998.598.699.099.999.999.599.4100.1200399.5100.299.299.8101.798.099.0100.4100.8101.6102.8104.0200410

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