基于ARIMA模型、灰色模型和回归模型的预测比较

摘要：

文章以上海市月度居民消费价格指数的预测为例,分别建立ARIMA模型、灰色模型GM(1,1)和一元n阶多项式回归模型.ARIMA模型定阶采用最小AIC准则,最终选择了ARIMA(3,1,7)模型;灰色模型GM(1,1)的数据维度选择采用动态比较的方法,三期预测分别选用了12、13、14个样本数据;一元n阶多项式回归模型根据最小残差原则选择了23阶模型.最后比较三种模型的预测精度,得到结论灰色模型GM(1,1)和ARIMA(3,1,7)模型比较适合对CPI指数进行短期预测且预测精度相差不多,而一元n阶多项式回归模型预测精度较差,不适合短期预测.

关键词：ARIMA模型、GM(1,1)模型、CPI指数、预测比较

所属期刊栏目：35

分类号：O21(概率论与数理统计)

在线出版日期：2020-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：38-41