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    ARIMA模型在居民消費(fèi)價格指數(shù)預(yù)測中的應(yīng)用

    2019-06-20 08:27:26劉盈
    中文信息 2019年7期
    關(guān)鍵詞:ARIMA模型預(yù)測應(yīng)用

    劉盈

    摘 要:居民消費(fèi)價格指數(shù)作為分析核算經(jīng)濟(jì)水平、監(jiān)測調(diào)控價格的主要指標(biāo),可靠預(yù)測居民消費(fèi)價格指數(shù)顯得尤為重要。本文通過建立ARIMA模型,并將其應(yīng)用到我國居民消費(fèi)價格指數(shù)的預(yù)測當(dāng)中,結(jié)果表明該模型能夠可靠預(yù)測我國居民消費(fèi)價格指數(shù),具有較高的應(yīng)用價值和一定的現(xiàn)實意義。

    關(guān)鍵詞:居民消費(fèi)價格指數(shù) ARIMA模型 預(yù)測 應(yīng)用

    中圖分類號:F126.1 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1003-9082(2019)07-0-02

    一、引言

    居民消費(fèi)價格指數(shù)(Consumer Price Index),簡稱CPI,是一個隨著時間變化而變動的指數(shù)。由于其具有反映市場價格總體走勢的能力,因此它能夠影響到每個居民的生活方式,也反映著一個國家的經(jīng)濟(jì)狀況,國家也可根據(jù)居民消費(fèi)價格指數(shù)變動情況來對經(jīng)濟(jì)進(jìn)行宏觀調(diào)控,制定相應(yīng)政策,因而CPI在世界各國政治經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中都得到了普遍的重視。因此對CPI進(jìn)行可靠預(yù)測就顯得至關(guān)重要,這就需要它建模的準(zhǔn)確性。本文在ARIMA建模的基礎(chǔ)上對2012年1月~2019年2月中國 CPI 的月度數(shù)據(jù)建模進(jìn)行擬合分析和預(yù)測,判斷該模型在CPI預(yù)測應(yīng)用中的可靠性和準(zhǔn)確性。

    二、乘積季節(jié)ARIMA模型的基本形式

    ARIMA模型可記作{Xt}~ARIMA(p,d,q),其中,{Xt}表示時間序列,并且{Xt}序列必須滿足能夠表示一個平穩(wěn)的ARIMA(p,q)序列。ARIMA模型表示成一般的ARIMA模型形式 [1]為:

    Φ(B)dXt=Θ(B)εt (1)

    其中,Φ(B)=1-Φ1B-Φ2B2-…-ΦpBp,Θ(B)=1-θ1B-θ2B2-…-θqBq,d=(1-B)d,|B|≤1。

    ARIMA模型表示成乘積季節(jié)ARIMA模型形式[1]為:

    U(BS)SDXt=V(BS)εt (2)

    其中,D表示季節(jié)差分階數(shù)且為非負(fù)整數(shù),S表示季節(jié)周期。

    將兩式合并,得到:Φ(B)U(BS)dSDXt=Θ(B)V(BS)εt,即為乘積季節(jié)ARIMA模型[1]。

    三、ARIMA模型的建立

    1.平穩(wěn)性檢驗及處理

    平穩(wěn)性檢驗及處理是建立ARIMA模型前的必要過程。而平穩(wěn)性檢驗時普遍采用的一種檢驗方法是ADF檢驗,公式為ADF檢驗時構(gòu)造的統(tǒng)計量,其中,,為參數(shù)的樣本標(biāo)準(zhǔn)差。用這種方法檢驗時間序列{Xt}平穩(wěn)性。對于所有的p階自回歸模型過程:=0+1÷t-1+…p÷t-p+εt,其中,,E(εt)=0,其特征方程為- 1-…p=0,則可利用方程的特征根情況來考察序列{Xt}的平穩(wěn)性。

    (1) 當(dāng)方程所有特征根<1(false=1,2,…,p),則表示時間序列{Xt}平穩(wěn);

    (2)當(dāng)方程只存在一個特征根,即=1時,則可判定時間序列{Xt}非平穩(wěn),此時就需要對時間序列{Xt}進(jìn)行平穩(wěn)化處理。

    經(jīng)過以上平穩(wěn)化檢驗過程及處理后就可以得出ARIMA模型[2]。

    2.模型的識別與確定

    對于模型的識別與確定,需要充分考慮到自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)的性質(zhì)來確定ARMA(p,q)模型中p,q的值,準(zhǔn)確選取出ARMA(p,q)模型。圖1為相應(yīng)分析圖。而對ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)S模型進(jìn)行確定,在已知d=0,D=1,S=12的情況下,需要確定(p,q)(P,Q)的數(shù)值,主要在表2中所列的6種組合中進(jìn)行考慮。

    四、CPI預(yù)測及評價

    根據(jù)上文得到的模型擬合2012年1月~2019年2月間的數(shù)據(jù),并對2019年3~5月三期我國居民價格消費(fèi)指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,將得到的擬合值、預(yù)測值繪制在一起,如圖3所示。

    由圖3 可以發(fā)現(xiàn)擬合效果總體上吻合度較高,相對預(yù)測誤差在1%以內(nèi),說明模型預(yù)測可靠性較高,同時說明ARIMA (5,0,6)(1,1,0)12模型能夠在CPI預(yù)測中進(jìn)行實際應(yīng)用。根據(jù)超前預(yù)測的CPI消費(fèi)指數(shù)預(yù)測值,得到了 2019 年3~5月份我國 CPI 的預(yù)測值,分別為101.691%、101.596%、101.314%。

    五、結(jié)論

    本文通過將ARIMA模型應(yīng)用到CPI預(yù)測中,發(fā)現(xiàn)能夠較為準(zhǔn)確地對我國CPI進(jìn)行擬合,并且得出了預(yù)測值。結(jié)果表明,我國CPI在未來數(shù)月的變化趨勢略有增長,而2019年3月CPI指數(shù)為101.69%,預(yù)計通貨膨脹溫和。因此,將該模型應(yīng)用到CPI的預(yù)測之中能夠產(chǎn)生較好的實用價值。

    參考文獻(xiàn)

    [1]榮文靜.CPI指數(shù)序列的分析及預(yù)測[D].成都理工大學(xué),2011.

    [2]蔣和.基于ARMA模型的恩格爾系數(shù)的分析與預(yù)測[J].理論經(jīng)濟(jì)學(xué),2013(8):133-135.

    [3]RONLarson,BETSYFarber.Elementarystatistics:picturingtheworld(6thEdition).PearsonEducation,Inc.2014.

    [4]代洪偉.時間序列分析在我國居民消費(fèi)價格指數(shù)中的應(yīng)用研究[D].合肥工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文,2012.

    [5]陳瑤,程毛林.ARIMA模型在居民消費(fèi)價格指數(shù)預(yù)測中的應(yīng)用[J].蘇州科技學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版),2014,31(04):26-30.

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