基于季节性ARIMA模型的居民消费水平预测

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.

关键词：季节性ARIMA模型、CPI、平稳性检验、短期预测

分类号：F063.2(经济学分支科学)

资助基金：国家社会科学基金资助项目12BJY040;13CJY106;宿州学院一般科研项目

在线出版日期：2016-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：83-86