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毕业论文:我国城市居民消费价格指数的动态分析与预测

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目录/提纲:……
一、引言2
二、模型的判别3
(一)原始数据:3
(二)序列的平稳性检验3
三、模型的建立8
(一)有常数项的ARMA(1,2)8
(二)无常数项的ARMA(1,2)模型9
(三)有常数项的AR(1)模型10
(四)有常数项的MA(1)模型11
五、中国城市居民消费价格指数模型的预测13
六、模型的评价与分析15
(一)模型的评价15
(二)中国城市居民消费价格指数分析15
一、引言
二、模型的判别
(一)原始数据:
(二)序列的平稳性检验
三、模型的建立
(一)有常数项的ARMA(1,2)
(二)无常数项的ARMA(1,2)模型
(三)有常数项的AR(1)模型
(四)有常数项的MA(1)模型
四、模型的优化
五、中国城市居民消费价格指数模型的预测
六、模型的评价与分析
(一)模型的评价
(二)中国城市居民消费价格指数分析
……
南 京 财 经 大 学

本科毕业论文(设计)

题 目:我国城市居民消费价格指数的动态分析与预测
毕业论文:我国城市居民消费价格指数的动态分析与预测

2013 年5 月14 日

目录
摘要 1
关键字 1
一、 引言 2
二、 模型的判别 3
(一)原始数据: 3
(二)序列的平稳性检验 3
1. 做原始数据的时间序列图 3
2. 单位根检验(ADF检验) 4
3. 自相关和偏相关图 6
三、 模型的建立 8
(一)有常数项的ARMA(1,2) 8
(二)无常数项的ARMA(1,2)模型 9
(三)有常数项的AR(1)模型 10
(四)有常数项的MA(1)模型 11
四、 模型的优化 13
五、 中国城市居民消费价格指数模型的预测 13
六、 模型的评价与分析 15
(一)模型的评价 15
(二)中国城市居民消费价格指数分析 15
参考文献 16
附录 17

我国城市居民消费价格指数的动态分析与预测
摘要:
居民消费价格指数受外汇储备量、人民币汇率、金融机构贷款额等很多因素的影响,如果使用回归分析的预测方法会出现寻找主要因素和次要因素的困难,同时还可能遗漏影响因素的错误,但是动态分析的方法只需要通过序列找出序列自身的规律,建立模型并预测。使用动态分析的方法对我国城市居民消费价格指数进行拟合,提供一个有效经济预测的方法。
本文使用1951年到2007年我国城市居民消费价格指数进行观察和研究,通过对城市居民消费价格指数时序图和自相关与偏相关函数的统计识别,建立ARMA模型,并进行显著性检验选择合适的模型并预测未来四年的城市居民消费价格指数,并与实际数据进行比较,得出合理的结论。

关键字:动态分析 城市居民消费价格指数 平稳性 单位根 时序图 ARMA模型
……(新文秘网https://www.wm114.cn省略1245字,正式会员可完整阅读)……
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格指数(Urban Consumer Price Inde*),是反映城市居民家庭所购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②。
目前研究消费价格指数的方法主要有因子分析,回归分析和动态分析等,为避免使用因子分析或回归分析等方法需要寻找因子和确定主要因素和次要因素以及因子表达方法的麻烦,本文使用动态分析的方法对城市居民消费价格指数自身的规律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③。
建立平稳时间序列 的ARMA 模型, 其具体形式如下④:

其中 为p阶自回归序列, 记作AR( p) , 待估参数 、 …… 称为自回归系数; 为q阶移动平均序列, 记作MA ( q) , 实参数 、 …… 为移动平均系数, 是模型的待估参数。
通常情况下, 自回归移动平均模型的建模过程分为以下几个步骤 ⑤:
(1)对原序列进行平稳性检验, 若非平稳序列则通过差分消除趋势;
(2)判断序列是否具有季节性, 若序列具有季节波动, 则通过季节差分消除季节性;
(3)对序列进行自相关与偏自相关分析, 确定阶数p、q建立ARMA( p, q)模型;
(4)对ARMA 模型的适合性进行检验, 即对残差序列进行白噪声检验。
二、 模型的判别
(一)原始数据:
下表为中国统计局公布的1951年——2011年中国城市居民消费价格指数,以上年为基期(即上年=100%),
表1:1951年——2011年中国城市居民消费价格指数 数据来源:中国统计年鉴数据库
年份 指数(%) 年份 指数(%) 年份 指数(%) 年份 指数(%) 年份 指数(%) 年份 指数(%)
1951 112.5 1961 116.1 1971 99.9 1981 102.5 1991 105.1 2001 100.7
1952 102.7 1962 103.8 1972 100.2 1982 102 1992 108.6 2002 99
1953 105.1 1963 94.1 1973 100.1 1983 102 1993 116.1 2003 100.9
1954 101.4 1964 96.3 1974 100.7 1984 102.7 1994 125 2004 103.3
1955 100.3 1965 98.8 1975 100.4 1985 111.9 1995 116.8 2005 101.6
1956 99.9 1966 98.8 1976 100.3 1986 107 1996 108.08 2006 101.5
1957 102.6 1967 99.4 1977 102.7 1987 108.8 1997 103.1 2007 104.5
1958 98.9 1968 100.1 1978 100.7 1988 120.7 1998 99.4
1959 100.3 1969 101 1979 101.9 1989 116.3 1999 98.7
1960 102.5 1970 100 1980 107.5 1990 101.3 2000 100.8
(二)序列的平稳性检验
在建模之前我们首先需要对数列进行观察,并进行平稳性检验。根据1951年到2007年我国城市居民消费价格指数作出时间序列图,并根据图形大体走势情况判断序列的稳定性情况,进行平稳性检验,然后进行单位根检验。
1. 做原始数据的时间序列图
使用Eviews软件,首先建立工作文件, 将表1 中1951年到2007年中国城市居民消费价格指数命名为*,并绘制成时间序列图( 见图1 )。



图1 1951——2006年我国城市居民消费价格指数时序图
由图1可以看出,时间序列在固定区间内波动没有明显的趋势效应,也没有季节变动效应,可以大体认为原时间序列为平稳时间序列。
2. 单位根检验(ADF检验)
为进一步确定时间序列的平稳性,我们对序列进行单位根检验,运用数组窗口View /U n it Root Te*t对序列CPI进行单位根检验。 若| t统计值| > | S临界值| ,说明序列*通过ADF检验即该时间序列是平稳的。若| t统计值| < | S临界值| ,则说明序列*没有通过ADF 检验即该时间序列是非平稳的,在建立模型之前, 必须对序列进行平稳化处理①。

表2:原始时间序列的单位根检验
Null Hypothesis: * has a unit root
E*ogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MA*LAG=10)


t-Statistic Prob.*


Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.855248 0.0207
Test critical values: 1% level -4.130526
5% level -3.492149
10% level -3.174802


*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(*)
Method: Least Squares
Sample (adjusted): 1952 2007
Included observations: 56 after adjustments


Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.


*(-1) -0.404592 0.104946 -3.855248 0.0003 ……(未完,全文共14695字,当前仅显示3495字,请阅读下面提示信息。收藏《毕业论文:我国城市居民消费价格指数的动态分析与预测》
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