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时间序列组合预测模型在我国居民消费价格指数中的应用

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第10-14页
    1.1 选题的研究背景及意义第10页
    1.2 国内外研究动态第10-12页
        1.2.1 时间序列的研究发展第10-11页
        1.2.2 灰色模型研究发展第11-12页
        1.2.3 组合预测模型动态发展第12页
    1.3 研究的方法及思路第12-13页
    1.4 本论文研究的主要内容第13-14页
2 时间序列分析的相关理论第14-27页
    2.1 时间序列的定义第14页
    2.2 时间序列的预处理第14-18页
        2.2.1 平稳性检验第14-17页
        2.2.2 纯随机检验第17-18页
    2.3 平稳时间序列统计性质第18-19页
        2.3.1 自协方差函数第18页
        2.3.2 自相关系数第18-19页
        2.3.3 偏自相关系数第19页
    2.4 平稳时间序列模型第19-21页
        2.4.1 AR模型第19-20页
        2.4.2 MR模型第20-21页
        2.4.3 ARMR模型第21页
    2.5 非平稳时间序列第21-23页
        2.5.1 ARIMA模型第21-22页
        2.5.2 疏系数模型第22-23页
    2.6 模型的识别第23-25页
        2.6.1 模型的初步选择第23-24页
        2.6.2 模型的优化选择第24-25页
    2.7 模型的参数估计第25-27页
        2.7.1 矩估计第25-26页
        2.7.2 极大似然估计第26页
        2.7.3 最小二乘估计第26-27页
3 时间序列分析模型在我国居民消费价格指数预测中的应用第27-37页
    3.1 时间序列模型的建立步骤第27-28页
        3.1.1 建模的具体操作步骤第27页
        3.1.2 建模步骤图展示第27-28页
    3.2 ARIMA(p,q)模型在CPI中的应用第28-34页
        3.2.1 数据的选取第28页
        3.2.2 平稳性的判断及处理第28-31页
        3.2.3 模型的建立第31-34页
    3.3 模型拟合及预测检验第34-36页
    3.4 本章小结第36-37页
4 灰色模型在居民消费指数预测中的应用第37-44页
    4.1 灰色预测模型理论第37-39页
        4.1.1 灰色预测法第37页
        4.1.2 灰色生成序列第37-38页
        4.1.3 灰色GM(1,1) 模型第38-39页
        4.1.4 GM(1,1)的白化型第39页
    4.2 灰色GM(1,1)模型的建模步骤第39-40页
        4.2.1 级数检验第39-40页
        4.2.2 建立GM(1,1)灰色预测模型第40页
        4.2.3 模型检验第40页
    4.3 灰色GM(1,1)预测模型在居民消费价格指数中的应用第40-43页
        4.3.1 灰色GM(1,1)模型的预测数据选取第40页
        4.3.2 数列级比检验第40-41页
        4.3.3 建立模型第41-42页
        4.3.4 预测值比较第42页
        4.3.5 模型检验第42-43页
    4.4 本章小结第43-44页
5 组合模型的预测第44-49页
    5.1 组合预测模型的基本理论第44-46页
        5.1.1 组合预测模型优越性证明第44-46页
        5.1.2 组合模型的构建第46页
    5.2 组合预测模型的选择第46页
    5.3 组合预测模型在居民消费价格指数中的应用第46-48页
    5.4 预测结果的分析评价第48页
    5.5 本章小结第48-49页
6 实证分析与结论第49-57页
    6.1 实证分析——我国CPI年度数据预测第49-55页
        6.1.1 时间序列模型的预测第49-52页
        6.1.2 灰色预测第52-54页
        6.1.3 时间与灰色组合模型的建立第54-55页
    6.2 结论第55-57页
致谢第57-58页
参考文献第58-60页
攻读学位期间的研究成果第60页

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