中国通货膨胀预测-基于时间序列分析方法的实证分析.docx

摘要  本文采用了时间序列的几种不同模型，借助 SAS 软件，对我国的居民消费者价格指数（CPI）月度数据的变化规律进行建模并且拟合分析的比较研究，通过对国家统计局发布的1987年1月-2016年8月共356个月份的CPI值进行实证分析，对这一系列观察值序列进行水平和波动两方面的完整分析,之后再对2016年9月至2017年8月的CPI变化趋势进行预测，并根据两种分析方法对其进行比较,得知未来几个月内我国通货膨胀将会有所减缓，居民消费者价格指数同比增速整体趋稳但略有回落。

   关键词：通货膨胀 时间序列 ARIMA模型 ARCH模型 预测 CPI

目录

摘要

ABSTRACT

1 引言-1

2 国内外相关文献研究综述-1

3 数据和指标的选取-2

3.1数据来源-2

3.2 指标选取-2

4 理论基础-3

4.1 ARIMA模型概述-3

4.2 ARCH模型概述-4

5 实证分析-5

5.1 ARIMA模型具体分析过程-5

5.2 ARCH模型分析-12

6 结语-16

7 模型预测趋势分析及建议-17

参考文献-19

致谢-20