居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的時(shí)間序列模型分析(參考版)
2025-06-30 06:56本頁(yè)面
【正文】 頁(yè)。年，141Econometrics(2ndEssentials頁(yè)－403頁(yè)；[7]CONTROL，中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，1997ANALYSISFORECASTINGJenkins ，TIMEBox GwilyamGeorge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》，2004張明芳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年，116頁(yè)194頁(yè)150頁(yè)2003顧嵐頁(yè)；[2]年，253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。（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。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)。所以有必要根據(jù)CPI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。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。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。預(yù)測(cè)的意義國(guó)際上通常將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。MSRE2005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)。DWAIC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。1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k1為預(yù)測(cè)值)k為實(shí)際值，（注：MSRE,kkj2/[229。k)2[(Y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。不足一個(gè)百分點(diǎn),模型的預(yù)測(cè)精度很高。Error）=，表明預(yù)測(cè)的平均誤差為Square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。年5：對(duì)月的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的比較如表月和120057tual Fi130120110210019001296 97 98 99 00 01 02 03 04Res7 圖0arqueBerKurtosnesSkevStd.Minimumimum119Meanerv1995:02es:均值也接近于零，表明殘差是符合正態(tài)分布。此外，P值5%的顯著性水平上的的統(tǒng)計(jì)量其中stat Prob(Fstatistic) 此外，在殘差的正態(tài)性檢驗(yàn)中，結(jié)果如圖criterion Logsquaredinfoofdependentvar AdjustedError 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 Mean表接近于2，傾向于無(wú)自相關(guān)。大于在1%的致信水平下F效果比較好。)(1(1tB1)(1,q12為擬合殘差的平方，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，q1^2(n)+2n/N其中AIC模型階數(shù)識(shí)別中去。模型中，隨后擴(kuò)展到準(zhǔn)則，它由赤池首先提出并成功的運(yùn)用到常用的是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)。BoxJenkins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。5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。圖和Value 又從Value 5居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的時(shí)間序列模型分析10%Statistic 1% Critical3：對(duì)數(shù)及季節(jié)差分后序列的單位根檢驗(yàn)結(jié)果ADF表明經(jīng)平穩(wěn)化后的數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。Critical單位根檢驗(yàn)中，在期的擴(kuò)展單位根檢驗(yàn)結(jié)果，如圖所示，在滯后是擴(kuò)展的4 原始數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)季節(jié)差分后散點(diǎn)圖表時(shí)間序列是平穩(wěn)的。HtZt12Zt)Zt=H圖為中可以看出數(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)
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