基于EEMD-BP模型的消费者价格指数预测  

作　　者：应虹存 王书平[1] 

机构地区：[1]北方工业大学经济管理学院

出　　处：《当代经济》2022年第10期97-106,共10页Contemporary Economics

基　　金：北方工业大学北京城市治理研究基地项目,北京市生态环境多中心治理模式研究,编号:110051240017;北方工业大学毓优团队培养计划项目,京津冀地区生态环境协同发展研究,编号:107051360021XN083/045。

摘　　要：消费者价格指数反映了物价对人民生活的影响,是多种因素共同作用下最终的表现形式。EEMD方法是处理非平稳、非线性序列的有效工具,将其运用于CPI预测,可以从CPI时间序列自身出发揭示内在特征。本文以1994年1月至2021年9月期间的CPI为例,对其进行分解,并根据本征模函数的特征进行聚类重组,对重构后的序列波动特点进行解释,选择BP神经网络模型进行预测。研究表明:组合模型比单一模型具有更高的预测精度;经过EEMD方法分解的CPI组合预测模型比EMD方法分解的CPI组合预测模型具有更高的预测能力。

关 键 词：EEMD分解 BP模型 消费者价格指数 CPI预测 组合预测 

分 类 号：F015[经济管理—政治经济学]