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1、Ⅰ南京理工大学课程考核论文课程名称：应用时间序列分析论文题目：基于时间序列分析的江苏省CPI预测模型姓名：孙晗学号：115113001152成绩：任课教师评语：签名：年月日Ⅰ摘要所谓时间序列，就是按照时间的顺序记录的一列有序数据。时间序列预测方法则是通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律，将这种规律延伸到未来，从而对该现象的未来做出预测。传统的时间序列分析方法在经济中的应用主要是确定性的时间序列分析方法，包括指数平滑法、移动平均法、时间序列的分解等等。随着社会的发展，许多不确定因素在经济生活中的影响越来越大，必须引起人们的重视。在日常生产、生活中，时间序列比比皆是，时间序列
2、分析的应用领域非常广泛。本人就是基于时间序列理论，以江苏省1994至2012年居民消费价格指数（CPI）的月度数据，运用Eviews软件建立一个乘积季节模型，并对数据进行平稳化处理、模型识别、参数估计，对江苏省未来的居民消费价格指数（CPI）进行合理的预测。关键词：时间序列居民消费价格指数SARIMA模型GARCH模型ⅠAbstractTheso-calledtimeseries,isinaccordancewiththeorderofthetimerecordedinasequenceofdata.Timeseriesforecastingmethodisthehistorica
3、ldataoftimeseriestorevealthephenomenonofthetimevariationofthelaw,willthisruletothefuture,soastopredictthefutureofthephenomenon.ApplicationoftraditionaltimeseriesanalysismethodineconomyTimeseriesanalysismethod,includingexponentialsmoothingmethod,movingaveragemethod,timeseriesdecompositionandsoo
4、n.Withthedevelopmentofthesociety,manyuncertainfactorshavebecomemoreandmoreimportantintheeconomiclife.Indailyproduction,life,timeseriesarefoundeverywhere,theapplicationoftimeseriesanalysisisveryextensive.Iambasedonthetheoryoftimeseries,themonthlydataoftheconsumerpriceindex(CPI)ofJiangsuprovince
5、from1994to2012,usingEviewssoftwaretoestablishaproductseasonalmodel,andtocarryoutthedataprocessing,modelidentification,parameterestimation,JiangsuProvinceinthefutureofconsumerpriceindex(CPI)forareasonableforecast.KEYWORDS:Timeseries,ConsumerPriceIndex,SARIMAmodel,GARCHmodelⅠ目录摘要2Abstract3一：引言51
6、.1CPI概述及其分析预测原因51.2时间序列分析简述51.3本文的主要工作5二：时间序列分析基本方法62.1时间序列分析的预处理62.1.1差分运算62.1.2平稳性检验62.2平稳时间序列基本模型72.2.1自回归模型（AR）72.2.2移动平均模型（MA）82.2.3自回归滑动平均模型(ARMA)82.3非平稳时间序列ARIMA建模步骤92.3.1数据平稳化处理92.3.2模型识别92.3.3参数估计92.3.4模型检验9三：基于时间序列分析的CPI预测实例分析103.1CPI时间序列分析103.1.1平稳化检查103.1.2平稳化处理113.2时间序列模型的建立133.2.
7、1模型识别133.2.2模型参数估计与建立143.2.3模型检验163.3CPI短期预测和不足17结论19参考文献20Ⅰ一：引言1.1CPI概述及其分析预测原因居民消费价格指数（CPI）是用来测定一定时期内居民支付所消费商品和服务价格变化程度的相对对数指标。它既是反映通货膨胀程度的重要指标，也是国民经济核算中的缩减指标。一般说来，当CPI>3%的增幅时，我们称为通货膨胀；而当CPI>5%的增幅时，我们把它称为严重的通货膨胀。居民消费价格指数反映的市场价格信号真实．带动
