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时间序列分析在我国居民消费价格指数中的应用研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-7页
致谢第7-12页
第一章 绪论第12-15页
   ·时间序列分析的发展概况第12-13页
   ·时间序列分析的应用领域和发展前景第13-14页
   ·本文研究的主要内容第14-15页
第二章 时间序列分析的理论知识第15-22页
   ·时间序列分析的问题第15页
   ·时间序列的概念及性质第15-18页
     ·平稳和严平稳第15-16页
     ·平稳性的检验方法第16-18页
   ·线性时间序列模型第18-20页
     ·白噪声过程第18页
     ·AR模型第18-19页
     ·MA模型第19页
     ·ARMA模型第19-20页
     ·ARIMA模型第20页
   ·非线性时间序列模型第20-22页
     ·ARCH模型第20页
     ·TAR模型第20-21页
     ·NAR模型第21-22页
第三章 时间序列分析在我国居民消费价格指数中的应用第22-35页
   ·AR(p)模型建立的理论知识第22-25页
     ·数据的平稳性检验与平稳化处理第22页
     ·AR(p)模型参数的估计第22-23页
     ·AR(p)模型阶数的确定第23-24页
     ·AR(p)模型的最佳预测方法第24-25页
   ·AR(p)模型在我国居民消费价格指数中的应用第25-28页
     ·样本数据的选择第25-26页
     ·数据的平稳性检验与平稳化处理第26-27页
     ·我国居民消费价格指数的AR(p)模型第27-28页
   ·NAR(p)模型建立的理论知识第28-30页
     ·数据的平稳性检验与平稳化处理第28页
     ·模型阶数p的确定第28-29页
     ·自回归函数m(·)的估计第29-30页
     ·非参数自回归模型的预测方法第30页
   ·我国居民消费价格指数的NAR预测模型第30-31页
   ·两种模型拟合和预测结果的比较第31-34页
   ·小结第34-35页
第四章 总结及下一步工作第35-36页
   ·总结第35页
   ·下一步工作第35-36页
参考文献第36-38页
攻读硕士学位期间发表的论文第38页

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