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文章考虑中国通货膨胀率月度频率数据本身所表现出来的波动特征,分别对CPI同比序列和环比序列建立时间序列SARIMA模型进行了分析和预测,可为政策制定者相机抉择调控经济运行的宏观政策提供可靠工具。结果表明:相对于单一的对同比序列和环比序列建模预测而言,结合两种模型构造的合成预测值的预测精度更高。
SARIMA模型在预测中国CPI中的应用
【摘 要】
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文章考虑中国通货膨胀率月度频率数据本身所表现出来的波动特征,分别对CPI同比序列和环比序列建立时间序列SARIMA模型进行了分析和预测,可为政策制定者相机抉择调控经济运行
【机 构】
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上海政法学院经济管理系
【出 处】
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统计与决策
【发表日期】
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2011年05期
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