新常态经济的CPI预测模型——构建与实证比较  

CPI Prediction Model for the New Normal Economy——Construction and Empirical Comparison

作　　者：陈梦根 任桃萍 Chen Menggen;Ren Taoping

机构地区：[1]北京师范大学统计学院 [2]京东科技公司

出　　处：《调研世界》2020年第2期3-8,共6页The World of Survey and Research

基　　金：国家社会科学基金重大项目“数字经济对我国经济社会发展的影响效应测度与统计评价”(项目编号:19ZDA118);国家社会科学基金重点项目“购买力平价(PPP)汇总方法研究”(项目编号:19ATJ002)

摘　　要：本文基于新常态经济发展背景研究了居民消费价格指数(CPI)的预测模型,采用传统的方法和机器学习方法进行预测和对比分析,包括普通最小二乘回归、LASSO回归、岭回归、时间序列预测方法、神经网络、随机森林和支持向量回归。结果表明,神经网络的预测结果明显优于传统的回归方法和时间序列预测方法,而且也同样优于支持向量回归方法和随机森林方法。此外,在引入集成学习方法进行综合后,各模型的预测精度进一步提升。

关 键 词：新常态 居民消费价格指数 神经网络 集成学习 

分 类 号：F222[经济管理—国民经济]