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基于半参数时间序列模型的我国城市居民消费价格指数的预测研究
基于半参数时间序列模型的我国城市居民消费价格指数的预测研究
摘要：
随着经济的发展和人民生活水平的提高，消费价格指数对于我国的经济发展和金融政策制定具有重要意义。本文基于半参数时间序列模型，采用ARIMA模型和时间序列回归模型，对我国城市居民消费价格指数进行了预测研究。实证结果表明，半参数时间序列模型具有较好的预测能力，在我国消费价格指数的预测方面具有较高的准确性和稳定性。
关键词：半参数时间序列模型；消费价格指数；预测研究；ARIMA模型；时间序列回归模型
1.引言
消费价格指数（CPI）是衡量一国居民对一定篮子商品和服务的消费价格变动的指标。对我国经济发展和金融政策制定具有重要意义。精确预测CPI的变化趋势对于制定有效的经济政策和保持价格稳定具有重要意义。时间序列模型是一种用来预测和解释时间序列数据的统计模型，具有广泛的应用。
2.文献综述
许多学者已经对我国CPI进行了预测研究。常用的方法包括回归模型、ARIMA模型等。然而，这些方法都存在一些局限性，如对偏离常态分布的数据敏感、无法捕捉非线性关系等。
3.方法
本文采用半参数时间序列模型对我国城市居民消费价格指数进行预测。首先，我们使用ARIMA模型对CPI时间序列数据进行拟合，并进行模型诊断。其次，我们引入时间序列回归模型，建立CPI与其他经济变量之间的关系，并进行模型检验。最后，我们比较不同模型的预测表现，并进行误差分析。
4.实证结果
我们使用2000年至2020年的我国CPI数据进行实证分析。首先，针对ARIMA模型，我们选择合适的阶数进行拟合，并对模型进行诊断。实证结果显示，选取适当的阶数后，ARIMA模型可以较好地拟合CPI数据，达到良好的拟合效果。其次，我们引入其他经济变量构建时间序列回归模型，并对模型进行检验。实证结果表明，引入其他经济变量后，模型的拟合效果得到了进一步提升。最后，我们比较了不同模型的预测准确性，并进行误差分析。实证结果显示，半参数时间序列模型具有较好的预测能力，对我国CPI的预测具有较高的准确性和稳定性。
5.结论
本文基于半参数时间序列模型，采用ARIMA模型和时间序列回归模型对我国城市居民消费价格指数进行了预测研究。实证结果表明，半参数时间序列模型具有较好的预测能力，在我国消费价格指数的预测方面具有较高的准确性和稳定性。本研究对于制定我国的经济政策和保持价格稳定具有重要意义。
参考文献：
[1]张三,李四.基于半参数时间序列模型的我国消费价格指数预测研究[J].经济科学,20XX,XX(X):XX-XX.
[2]王五,赵六.时间序列分析与应用[M].北京：经济出版社,20XX.
注：文字为示例，需根据实际情况进行修改和填充。