居民消費價格指數(shù)的時間序列模型分析(文件)
【正文】 差的平方，經(jīng)過反復擬合，得出較為理想的模型，擬合(0,0,1)(0,1,1)，運用最小二乘回歸估計，表4是擬合結(jié)果，q1)(1t)(1效果比較好。接近于2，傾向于無自相關(guān)。Error tStatistic Prob.C MA(1) SMA(12) 6居民消費價格指數(shù)的時間序列模型分析Rsquared Meandependentinfocriterion Log其中5%的顯著性水平上的此外，P:1995:02119MeanimumStd.nesKurtos07tual Fi1月的預測值與實際值的比較如表年Square不足一個百分點,模型的預測精度很高。[(Ykj2,k為預測值)kk11結(jié) 語（一）預測的合理性和可行性在分析中，根據(jù)時間序列分析理論的具體要求，步驟上，從原環(huán)比數(shù)據(jù)開始檢驗平穩(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。MSRE預測的意義國際上通常將不僅代替了全國商品零售價格指數(shù)作為衡量通貨膨脹的指標，而且是我國宏觀調(diào)控的重要指示工具，用來監(jiān)控經(jīng)濟運行是否平穩(wěn)，總體是否均衡，為進一步的調(diào)整作參照。CPI時間序列數(shù)據(jù)，建立合理的模型，做出未來幾期的精確預測數(shù)據(jù)。限于自身理論知識的不足，本文所作的模型中沒有檢驗和剔出數(shù)據(jù)中各種節(jié)日對數(shù)據(jù)的影響。頁；[2]2003頁194模型在上海市全社會固定資產(chǎn)投資預測中的應用》，《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟分析》，2005齊東軍，《居民消費價格指數(shù)季節(jié)調(diào)整實證研究》，《財經(jīng)研究》，2004Box GwilyamANALYSISFORECASTING頁－403頁；[7]Econometrics(2nd頁。年，141EssentialsCONTROL，中國統(tǒng)計出版社，1997Jenkins ，TIMEGeorge張明芳年，116頁150頁顧嵐年，253（三）預測中存在的問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測值，但時間序列預測中還是有許多問題有待進一步的學習和研究，其中主要的問題有：第一，在預測中使用的是同比數(shù)據(jù)，缺乏固定基期的定基比價格指數(shù)，雖然這樣8居民消費價格指數(shù)的時間序列模型分析的優(yōu)點是可以部分剔出季節(jié)因素，但存在一個缺點，缺點是根據(jù)同比數(shù)據(jù)做出的預測不宜反映出經(jīng)濟轉(zhuǎn)折點；第二，我國開始系統(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)心的問題之一，因為它關(guān)系著日常生活的物價水平，影響著居民的消費水平。作為觀測經(jīng)濟通貨膨脹或緊縮的重要指標，依此來調(diào)整自身的貨幣政策，穩(wěn)定自身的物價和匯率水平。以上各方面都顯示了擬合居民消費物價指數(shù)建立的模型是合理的可行的，是可以用來作為短期的預測模型，據(jù)此預測的數(shù)據(jù)也可作為實際工作或研究時參考使用。2005DW檢驗確認數(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，判斷出時間序列的模型。為實際值，（注：MSREk/[229。)2而隨后的預測數(shù)據(jù)留待實踐的檢驗，這里不再評述。Error）=，表明預測的平均誤差為個月的預測結(jié)果與真實值7居民消費價格指數(shù)的時間序列模型分析obs 2005:01 2005:02 2005:03 2005:04預測值 實際值 從比較中可以看出誤差較小，說明估計模型比較合適，預測的可靠性較高。5：對月和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)計量stat Prob(Fstatistic) 此外，在殘差的正態(tài)性檢驗中，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)識別中去。準則，它由赤池首先提出并成功的運用到要精確判斷模型的階數(shù)時需要采用最佳準則函數(shù)定階法，準則函數(shù)最早由日本文部省數(shù)理統(tǒng)計研究所赤池弘次教授（Akaike）提出來。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)計特性，因而就可以從實際序列的樣本自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)來推斷模型的信息，可通過該法初步判定模型的階數(shù)，它的特點是簡單易行，操作簡單，但精度不高，尤其是當樣本的個數(shù)未能足夠多時，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。單位根檢驗中，在單位根檢驗結(jié)果，如圖所示，在滯后4 原始數(shù)據(jù)對數(shù)季節(jié)差分后散點圖表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，可見數(shù)據(jù)中的季節(jié)性還沒有剔出，選定周期Yt1B)YtttYt圖外圖10%Value* 此
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