CPI预测

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四川省猪肉价格波动对CPI的影响研究
《前卫》2024年第5期216-218,共3页唐梓菱 
在“超级猪周期”的主导下,猪肉价格波动幅度极大,因此对CPI的影响不容小觑,甚至有时候能主导CPI的变化趋势.本文首先结合四川省实际数据分析了当前四川猪肉价格指数和CPI指数的变化趋势,发现CPI和猪肉价格走势重合度高,四川猪肉价格和...
关键词：猪肉价格 CPI预测 宏观经济 物价调控 
基于在线大数据及文本挖掘技术的CPI预测研究被引量：1
《华北金融》2024年第1期85-94,共10页课题组 
物价在宏观调控中具有重要地位,通过新技术、新手段不断优化CPI预测,对于有效开展宏观调控具有重要意义。本文创新性的将网络数据“清数-iCPI”和文本挖掘信息引入CPI预测,并通过混频数据构建了神经网络预测模型。首先将BERT模型应用于...
关键词：CPI预测 文本挖掘技术 BERT模型 人工神经网络 
春节错位因素对通胀预测的影响分析及2024年春节通胀情况展望
《债券》2023年第12期63-67,共5页熊伟琪 张鹏 
通胀水平是影响商业银行资产配置和交易决策的重要因素。春节作为我国重要的传统节日,会因春节效应和春节错位等因素对通胀水平产生影响,并给债券市场带来短期冲击。本文基于单变量模型进行预测,并结合2010年以来1月、2月居民消费价格...
关键词：CPI预测 单变量模型 春节效应 春节错位 
试析大数据时代的数量经济模型——以BP神经网络的中国CPI预测为例
《中文科技期刊数据库（全文版）经济管理》2023年第8期159-162,共4页刘园 
信息技术的快速发展使得大数据成为数量经济学研究的重要工具。本文以BP神经网络的中国CPI预测为例,针对数据来源与模型构建流程进行了梳理,并依托预测结果进行了分析与精度比对,最终从重视货币政策影响、确保物价稳定、强化市场监管以...
关键词：大数据 数量经济学 BP神经网络 CPI预测 
基于网络搜索数据监测的CPI预测
《沈阳工业大学学报（社会科学版）》2023年第4期365-370,共6页闫妍 张志欣 张洪瑶 
辽宁省教育厅面上项目(LJKR0078)。
网络搜索经济类关键词的范围和频率能反映公众的关注度和倾向,可用来对经济指标进行预测,从而预示经济走势。为解决居民消费价格指数(CPI)预测中的官方数据滞后问题,使用时间序列法,采用网络搜索监测数据对CPI进行预测。运用百度指数分...
关键词：宏观经济 经济走势 网络搜索 居民消费价格指数 数据监测 百度指数 
基于ARIMA-RF组合模型的CPI预测被引量：2
《现代信息科技》2023年第13期13-17,共5页曾令麒 
居民消费价格指数(CPI)是一个重要的宏观经济变量,反映了国家的通货膨胀水平、居民的消费水平和生活成本,它与国家、社会和个人有密切的联系。基于Savitzky-Golay平滑滤波去噪后的2002年1月至2021年12月的CPI月度数据,构建ARIMA-RF组合...
关键词：CPI Savitzky-Golay平滑滤波 ARIMA 随机森林 ARIMA-RF 
基于百度搜索指数的CPI预测研究被引量：1
《价格理论与实践》2023年第4期131-134,210,共5页沈淑琳(译) 张文龙 
国家自然科学基金青年项目“共同非平稳冲击(因子)与单位根变量协整模型的理论与应用”(批准号71903060)
在数字经济时代的背景下,高效地从大数据中提取有用信息用于预测,具有重要的理论意义和现实意义。基于高维宏观经济数据和百度搜索指数构建监督因子模型,分别利用缩放主成分分析(s-PCA)和偏最小二乘(PLS)提取因子预测我国的CPI。在此基...
关键词：CPI预测 百度指数 LASSO s-PCA PLS 
基于模糊时间序列模型的CPI预测方法研究被引量：3
《数学的实践与认识》2023年第1期76-82,共7页袁兰兰 张爱武 
国家社会科学基金项目(17BTJ026)。
构建模糊AR(p)时间序列模型,对CPI进行了预测,通过实际数据模拟发现,与传统的ARIMA模型相比,模糊AR(p)时间序列模型预测的效果更好.
关键词：模糊时间序列 模糊AR模型 居民消费价格指数 
CPI预测的SVM-ARIMA模型构建与数值模拟被引量：7
《统计与决策》2022年第21期48-52,共5页姚金海 邹家骏 
江西省社会科学“十四五”(2022年)基金重点项目(22ST02)。
居民消费价格指数(CPI)是宏观经济中的前瞻性指标,为经济政策的制定提供数据支撑,发挥指导作用。文章利用CPI的月度数据构建基于小波分解的SVM-ARIMA组合模型,实现了对CPI的精准预测。首先,对2000—2019年的居民消费价格指数序列进行小...
关键词：居民消费价格指数 小波分解 SVM模型 ARIMA模型 
基于EEMD-BP模型的消费者价格指数预测
《当代经济》2022年第10期97-106,共10页应虹存 王书平 
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。
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...
关键词：EEMD分解 BP模型 消费者价格指数 CPI预测 组合预测 
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