我国城市居民消费价格指数时间序列分析

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1、辽宁工业大学时间序列分析课程设计题目：中国城市居民消费价格指数的分析与预测院（系）：经济学院专业班级：统计学091学号：090707016学生姓名：胡迪指导教师：姜健教师职称：教授起止时间：2011.12.19—12.23课程设计任务院（系）：经济学院　　　　　　　　　　教研室：统计教研室学号090707016学生姓名胡迪专业班级统计学091班课程设计（论文）题目中国城市居民消费价格指数的分析与预测课程设计（论文）任务1、画出时间序列的时序图，根据所画的时序图粗略判别序列是否平稳；2、根据序列的自相关图判别序列是否平稳；3、利用单位根

2、检验方法，判别序列的平稳性；4、模型识别。根据自相关系数和偏自相关系数的性质和特点，判别模型属于哪种类型；5、参数估计。根据选定的模型类别进行模型的参数估计；6、进行相应的检验。包括模型的稳定性、可逆性的判定；参数的显著性检验；残差的白噪声检验等；7、模型优化。对所建立的多个模型，根据AIC准则等进行优化选择；9、预测。应用所建立的模型，进行未来5期的预测；10、模型的评价。应用相关的评价准则，对所选择的模型进行评价。11、撰写设计报告。报告一律要求用Word文档纂写，3000字左右，内容及要求见指导书。摘要时间序列就是按照时间的顺序

3、记录的一列有序数据。对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势。时间序列分析在日常生活中随处可见，有着非常广泛的应用领域。本文用时间序列分析方法，对城市居民消费价格指数序列进行了拟合。通过对1960年至2005年期间中国城市居民消费价格指数进行观察分析，建立合适的ARMA模型，对未来五年的城市居民消费价格指数进行预测。然后对预测值和真实值进行比较，得出结论，所建立的模型有较好的拟合效果，从而提供了一个经济预测和结构分析的有效方法。关键词：时间序列城市居民消费价格指数平稳性白噪声单位根Ⅰ辽宁工业大学课程设计说明书（

4、论文）目录1引言12模型的判别22.1原始序列分析22.2模型判别43中国城市居民消费价格指数模型的建立53.1有常数项的AR(1)模型53.2有常数项的ARMA(1,2)模型73.3没有常数项的ARMA(1,2)模型94模型优化114.1模型选择115中国城市居民消费价格指数模型的预测126模型评价与分析146.1中国城市居民消费价格指数模型评价146.2中国城市居民消费价格指数分析14参考文献15Ⅱ辽宁工业大学课程设计说明书（论文）1引言城市居民消费价格指数(UrbanConsumerPriceIndex)，是反映城市居民家庭所购

5、买的生活消费品价格和服务项目价格变动趋势和程度的相对数。城市居民消费价格指数可以观察和分析消费品的零售价格和服务项目价格变动对职工货币工资的影响，作为研究职工生活和确定工资政策的依据，是用来反映通货膨胀（紧缩）程度的指标。城市居民消费价格指数的调查范围和内容是居民用于日常生活消费品的全部商品和服务项目价格。包括食品、烟酒及用品、衣着、家庭设备用品及维修服务、医疗保健和个人用品、交通和通讯、娱乐教育文化用品及服务、居住等八大类商品及服务项目价格。既包括居民从商店、工厂、集市所购买商品的价格，也包括从餐饮行业购买商品的价格。本文应用时间序

6、列方法对城市居民消费价格指数进行建模分析和经济预测，结果可以反映一定时期居民生活消费品及服务项目价格变动趋势和程度,可以观察居民生活消费品及服务项目价格变动对居民生活的影响,为各级政府掌握居民消费状况,研究和制定居民消费价格政策、工资政策以及为新国民经济核算体系中消除价格变动因素的核算提供科学依据。15辽宁工业大学课程设计说明书（论文）2模型的判别2.1原始序列分析对1951-2005年中国城市居民消费价格指数(上年=100)序列建模（单位：%）。数据见表2-1。表2-1年份指数（%）年份指数（%）年份指数（%）年份指数（%）年份指数

7、（%）1951112.51962103.81973100.11984102.71995116.81952102.7196394.11974100.71985111.91996108.81953105.1196496.31975100.419861071997103.11954101.4196598.81976100.31987108.8199899.41955100.3196698.81977102.71988120.7199998.7195699.9196799.41978100.71989116.32000100.81957102

8、.61968100.11979101.91990101.32001100.7195898.919691011980107.51991105.12002991959100.319701001981102.51992108.