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居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的時(shí)間序列模型分析(文件)

 

【正文】 差的平方,經(jīng)過(guò)反復(fù)擬合,得出較為理想的模型,擬合(0,0,1)(0,1,1),運(yùn)用最小二乘回歸估計(jì),表4是擬合結(jié)果,q1)(1t)(1效果比較好。接近于2,傾向于無(wú)自相關(guān)。Error tStatistic Prob.C MA(1) SMA(12) 6居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的時(shí)間序列模型分析Rsquared Meandependentinfocriterion Log其中5%的顯著性水平上的此外,P:1995:02119MeanimumStd.nesKurtos07tual Fi1月的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的比較如表年Square不足一個(gè)百分點(diǎn),模型的預(yù)測(cè)精度很高。[(Ykj2,k為預(yù)測(cè)值)kk11結(jié) 語(yǔ)(一)預(yù)測(cè)的合理性和可行性在分析中,根據(jù)時(shí)間序列分析理論的具體要求,步驟上,從原環(huán)比數(shù)據(jù)開(kāi)始檢驗(yàn)平穩(wěn)性,根據(jù)分析結(jié)果剔出季節(jié)性,做完季節(jié)調(diào)整后,經(jīng)擴(kuò)展AIC在擬合圖中,采用了數(shù)據(jù)倒推后再作圖,比較效果明顯可見(jiàn)。MSRE預(yù)測(cè)的意義國(guó)際上通常將不僅代替了全國(guó)商品零售價(jià)格指數(shù)作為衡量通貨膨脹的指標(biāo),而且是我國(guó)宏觀調(diào)控的重要指示工具,用來(lái)監(jiān)控經(jīng)濟(jì)運(yùn)行是否平穩(wěn),總體是否均衡,為進(jìn)一步的調(diào)整作參照。CPI時(shí)間序列數(shù)據(jù),建立合理的模型,做出未來(lái)幾期的精確預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。限于自身理論知識(shí)的不足,本文所作的模型中沒(méi)有檢驗(yàn)和剔出數(shù)據(jù)中各種節(jié)日對(duì)數(shù)據(jù)的影響。頁(yè);[2]2003頁(yè)194模型在上海市全社會(huì)固定資產(chǎn)投資預(yù)測(cè)中的應(yīng)用》,《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)分析》,2005齊東軍,《居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)季節(jié)調(diào)整實(shí)證研究》,《財(cái)經(jīng)研究》,2004Box GwilyamANALYSISFORECASTING頁(yè)-403頁(yè);[7]Econometrics(2nd頁(yè)。年,141EssentialsCONTROL,中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社,1997Jenkins ,TIMEGeorge張明芳年,116頁(yè)150頁(yè)顧嵐年,253(三)預(yù)測(cè)中存在的問(wèn)題盡管在本文的論述中,做出了比較好的擬合模型和精確的預(yù)測(cè)值,但時(shí)間序列預(yù)測(cè)中還是有許多問(wèn)題有待進(jìn)一步的學(xué)習(xí)和研究,其中主要的問(wèn)題有:第一,在預(yù)測(cè)中使用的是同比數(shù)據(jù),缺乏固定基期的定基比價(jià)格指數(shù),雖然這樣8居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的時(shí)間序列模型分析的優(yōu)點(diǎn)是可以部分剔出季節(jié)因素,但存在一個(gè)缺點(diǎn),缺點(diǎn)是根據(jù)同比數(shù)據(jù)做出的預(yù)測(cè)不宜反映出經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)折點(diǎn);第二,我國(guó)開(kāi)始系統(tǒng)地研究季節(jié)調(diào)整起步晚,季節(jié)調(diào)整的方法也是一個(gè)技術(shù)性要求比較高。所以有必要根據(jù)也是老百姓生活中最關(guān)心的問(wèn)題之一,因?yàn)樗P(guān)系著日常生活的物價(jià)水平,影響著居民的消費(fèi)水平。作為觀測(cè)經(jīng)濟(jì)通貨膨脹或緊縮的重要指標(biāo),依此來(lái)調(diào)整自身的貨幣政策,穩(wěn)定自身的物價(jià)和匯率水平。以上各方面都顯示了擬合居民消費(fèi)物價(jià)指數(shù)建立的模型是合理的可行的,是可以用來(lái)作為短期的預(yù)測(cè)模型,據(jù)此預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)也可作為實(shí)際工作或研究時(shí)參考使用。2005DW檢驗(yàn)確認(rèn)數(shù)據(jù)平穩(wěn)后再結(jié)合自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)圖,判斷出時(shí)間序列的模型。為實(shí)際值,(注:MSREk/[229。)2而隨后的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)留待實(shí)踐的檢驗(yàn),這里不再評(píng)述。Error)=,表明預(yù)測(cè)的平均誤差為個(gè)月的預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值7居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的時(shí)間序列模型分析obs 2005:01 2005:02 2005:03 2005:04預(yù)測(cè)值 實(shí)際值 從比較中可以看出誤差較小,說(shuō)明估計(jì)模型比較合適,預(yù)測(cè)的可靠性較高。5:對(duì)月和20057130120110210019001296 97 98 99 00 01 02 03 04Res 圖arqueBerSkevMinimumerves均值也接近于零,表明殘差是符合正態(tài)分布。值的統(tǒng)計(jì)量stat Prob(Fstatistic) 此外,在殘差的正態(tài)性檢驗(yàn)中,結(jié)果如圖squaredofvar Adjusted表大于在1%的致信水平下F(1B1,q12^2(n)+2n/N其中模型階數(shù)識(shí)別中去。準(zhǔn)則,它由赤池首先提出并成功的運(yùn)用到要精確判斷模型的階數(shù)時(shí)需要采用最佳準(zhǔn)則函數(shù)定階法,準(zhǔn)則函數(shù)最早由日本文部省數(shù)理統(tǒng)計(jì)研究所赤池弘次教授(Akaike)提出來(lái)。建立乘積季節(jié)模型平穩(wěn)序列的自相關(guān)和偏自相關(guān)函數(shù)具有規(guī)范的統(tǒng)計(jì)特性,因而就可以從實(shí)際序列的樣本自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)來(lái)推斷模型的信息,可通過(guò)該法初步判定模型的階數(shù),它的特點(diǎn)是簡(jiǎn)單易行,操作簡(jiǎn)單,但精度不高,尤其是當(dāng)樣本的個(gè)數(shù)未能足夠多時(shí),其精度更不理想。圖5中可以看出樣本的自相關(guān)值和偏自相關(guān)值很快落入置信區(qū)間,故序列的趨勢(shì)已基本消失。Value 又從Statistic 1% Critical表明經(jīng)平穩(wěn)化后的數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。單位根檢驗(yàn)中,在單位根檢驗(yàn)結(jié)果,如圖所示,在滯后4 原始數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)季節(jié)差分后散點(diǎn)圖表HZt12)Zt=圖中可以看出數(shù)據(jù)中存在的季節(jié)性,第十二個(gè)數(shù)據(jù)明顯超出致信區(qū)間,在隨后的十二的整數(shù)倍的數(shù)據(jù)比如第二十四、三十六上均較大,可見(jiàn)數(shù)據(jù)中的季節(jié)性還沒(méi)有剔出,選定周期Yt1B)YtttYt圖外圖10%Value* 此
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