| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 文献综述 | 第13-16页 |
| 1.2.1 数据导向模型在通货膨胀预测方面的文献综述 | 第13-14页 |
| 1.2.2 传统理论模型在通货膨胀预测方面的文献综述 | 第14-16页 |
| 1.3 论文结构和主要内容 | 第16页 |
| 1.4 研究方法 | 第16-17页 |
| 第2章 通货膨胀预测的理论基础 | 第17-25页 |
| 2.1 通货膨胀预测的概述 | 第17-19页 |
| 2.1.1 通货膨胀预测的内涵 | 第17-18页 |
| 2.1.2 通货膨胀预测的流程 | 第18页 |
| 2.1.3 通货膨胀的度量 | 第18-19页 |
| 2.2 基于数据导向模型的预测理论 | 第19-20页 |
| 2.2.1 时间序列模型预测理论和方法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 向量自回归模型预测理论和方法 | 第20页 |
| 2.3 基于传统理论模型的预测理论 | 第20-24页 |
| 2.3.1 菲利普斯曲线的首次提出 | 第20-21页 |
| 2.3.2 古典菲利普斯曲线 | 第21-22页 |
| 2.3.3 附加预期的菲利普斯曲线 | 第22页 |
| 2.3.4 理性预期的菲利普斯曲线 | 第22-23页 |
| 2.3.5 新凯恩斯主义菲利普斯曲线(NKPC) | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 通货膨胀预测模型及检验方法 | 第25-30页 |
| 3.1 数据导向模型的设定 | 第25-26页 |
| 3.1.1 自回归AR(p)模型 | 第25页 |
| 3.1.2 移动平均MA(q)模型 | 第25-26页 |
| 3.1.3 自回归移动平均ARMA(p,q)模型 | 第26页 |
| 3.1.4 向量自回归VAR模型 | 第26页 |
| 3.2 传统理论模型的设定 | 第26-29页 |
| 3.2.1 混合菲利普斯曲线模型 | 第27-28页 |
| 3.2.2 四因素菲利普斯曲线模型 | 第28页 |
| 3.2.3 开放经济下菲利普斯曲线模型 | 第28-29页 |
| 3.3 预测效果的检验方法 | 第29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于不同预测模型的中国通货膨胀预测的实证分析 | 第30-42页 |
| 4.1 指标选取与数据来源 | 第30-31页 |
| 4.2 数据导向模型的实证检验及预测 | 第31-35页 |
| 4.2.1 自回归AR模型 | 第32页 |
| 4.2.2 MA模型 | 第32-33页 |
| 4.2.3 ARMA模型 | 第33页 |
| 4.2.4 VAR模型 | 第33-35页 |
| 4.3 传统理论模型的实证检验及预测 | 第35-37页 |
| 4.4 模型预测结果比较分析 | 第37-41页 |
| 4.4.1 时间序列模型的预测效果比较分析 | 第37-38页 |
| 4.4.2 VAR模型的预测效果比较分析 | 第38-39页 |
| 4.4.3 数据导向模型的预测效果比较分析 | 第39-40页 |
| 4.4.4 传统理论模型的预测效果比较分析 | 第40-41页 |
| 4.4.5 数据导向模型和传统理论模型的预测效果比较分析 | 第41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 提高我国通货膨胀预测工作准确性的对策建议 | 第42-45页 |
| 5.1 提高统计数据的质量 | 第42页 |
| 5.2 加强通胀预期管理 | 第42-43页 |
| 5.3 加强经济变量的市场化基础 | 第43页 |
| 5.4 完善我国的宏观经济模型 | 第43-45页 |
| 结论 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
