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基于ARIMA-SVM模型的郑州市CPI预测研究
基于ARIMA-SVM模型的郑州市CPI预测研究
摘要：本论文旨在研究基于ARIMA-SVM模型的郑州市CPI预测方法。通过对郑州市CPI数据进行分析和建模，我们研究了ARIMA模型和SVM模型分别对该数据集的拟合效果，并通过组合两种模型，提出了ARIMA-SVM模型。最后，通过对比分析预测结果和实际CPI数据，验证了ARIMA-SVM模型的预测能力。
关键词：ARIMA模型，SVM模型，CPI预测，拟合效果，ARIMA-SVM模型
1.引言
CPI是衡量居民消费价格水平变动的重要指标，对于经济政策制定和市场风险控制具有重要意义。因此，CPI的准确预测对于经济研究和决策具有重要的参考价值。本论文旨在研究基于ARIMA-SVM模型的郑州市CPI预测方法，以提高CPI预测的准确性和可靠性。
2.相关研究
目前，CPI预测方法主要包括基于统计模型和机器学习模型。传统的统计模型如ARIMA模型广泛应用于CPI预测，具有较好的时间序列建模能力。然而，ARIMA模型对于非线性关系的建模能力相对较弱。近年来，机器学习模型如SVM模型在CPI预测领域取得了较好的效果，对非线性关系的建模能力更强。
3.数据分析
本研究选取了郑州市2000年至2021年的CPI数据作为实证研究对象。首先，对数据进行可视化分析，观察CPI数据的趋势和季节性变化。然后，进行ADF检验，判断CPI数据是否平稳。最后，通过ACF图和PACF图确定ARIMA模型的阶数。
4.ARIMA模型建模
ARIMA模型是一种广泛应用于时间序列预测的统计模型，包括自回归(AR)、差分(I)和移动平均(MA)三个部分。首先，根据ACF图和PACF图确定ARIMA模型的阶数。然后，通过参数估计，建立ARIMA模型，并对模型进行检验和拟合。最后，通过模型预测，得到未来一段时间的CPI预测值。
5.SVM模型建模
SVM模型是一种非线性分类和回归模型，具有在高维空间中处理非线性问题的能力。在CPI预测中，我们首先进行特征选择，选择与CPI相关的经济因素作为输入变量。然后，通过训练集对SVM模型进行训练，并通过测试集对模型进行测试和评估。最后，利用训练好的模型进行CPI的预测。
6.ARIMA-SVM模型
ARIMA模型和SVM模型分别具有不同的建模优势，我们可以通过组合两种模型，充分利用它们各自的优势。具体地，我们首先利用ARIMA模型对CPI数据进行拟合，得到ARIMA的残差序列。然后，将该残差序列作为输入变量，利用SVM模型进行训练和预测，得到最终的CPI预测结果。
7.实证分析
通过对比分析ARIMA模型、SVM模型和ARIMA-SVM模型的预测结果和实际CPI数据，我们评估了各个模型的预测能力。实证结果表明，ARIMA-SVM模型在CPI预测方面具有较好的准确性和稳定性，相对于单独的ARIMA模型和SVM模型有着更好的预测效果。
8.结论与展望
本论文研究了基于ARIMA-SVM模型的郑州市CPI预测方法。通过对郑州市CPI数据的分析和建模，我们验证了ARIMA-SVM模型的预测能力。未来，可以进一步优化ARIMA-SVM模型，应用于其他经济指标的预测，并结合更多的因素对CPI进行预测，提高预测结果的准确性和稳定性。
参考文献：
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