我国通货膨胀的混合回归和时间序列模型
我国1991—1995年通货膨胀成因及对策分析通货膨胀是指一般物价
我国1991—1995年通货膨胀成因及对策分析通货膨胀是指一般物价水平的持续的和显著的上升，通货膨胀的程度通常用物价指数来衡量。
下面我们就根据1991—1995年零售物价指数来分析我国通货膨胀的现状、成因及对策一、1991—1995年我国通货膨胀的现状分析从1991—1995年社会商品零售价格总指数各年分别为：2.9%、5.4%、13.2%、21.7%和14.8%，最高在1994年达到了21.7%，是自我国改革开放以来涨幅最高的一次，也是持续时间最长的一次。
从1993年3月份物价涨幅爬升至两位数起,以后一直在两位数上逐月攀升，从l993年3月到1995年10月，物价涨幅在两位数的月份长达32个月。
大致说来,这—次通货膨胀经历了两个阶段：1．1991—1992年的矛盾积聚阶段(温和的通货膨胀阶段)随着1990年第四季度我国工业生产逐步走出经济紧缩的低谷，增长速度开始加快，1991年国民经济全面回升，GDP按可比价格计算，比上年增长9.2%，零售商品价格指数为2.9%。
1992年GDP按可比价格计算，比上年增长14.2%，比上年增长率高出近5个百分点,当年的零售商品价格指数显然仅为5.4%。
但由于经济平稳，货币扩张，经济增长中的矛盾和潜在的通货膨胀压力正在积聚。
这一阶段的通货膨胀我们称为温和的通货膨胀。
2．1993—1995年释放发展阶段(加速的通货膨胀阶段)经过短短的几个月的时间，从1993年3月开始，物价涨幅即爬升至两位数(当月为l0.3%)以后，就一直在两位数上攀升，当年12月高达l7.6%，全年平均为13.2%。
这是前两年通货膨胀压力逐步释放和经济扩张的必然结果。
1994年的物价涨幅继续上行，于当年2月份达到20%以上，到10月达到这一时期的高峰即25%的涨幅。
从11月份开始，物价涨幅开始回落,但全年平均仍然高达21.7%，1995年物价涨幅整体上较1994年逐月回落，全年平均为14.8%。
时间序列模型的介绍
时间序列模型的介绍时间序列模型是一种用于分析和预测时间序列数据的统计模型。
时间序列数据是按时间顺序收集的观测数据，通常具有一定的趋势、季节性和随机性。
时间序列模型的目标是通过对过去的数据进行分析，揭示数据背后的规律性，从而对未来的数据进行预测。
时间序列模型可以分为线性模型和非线性模型。
线性模型假设时间序列数据是由线性组合的成分构成的，常见的线性模型有自回归移动平均模型（ARMA）、自回归模型（AR）和移动平均模型（MA）等。
非线性模型则放宽了对数据的线性假设，常见的非线性模型有非线性自回归模型（NAR）和非线性移动平均模型（NMA）等。
在时间序列模型中，常用的预测方法包括平滑法、回归法和分解法。
平滑法通过对时间序列数据进行平均、加权或移动平均等处理，来消除数据中的随机波动，得到趋势和季节性成分。
回归法则是通过建立时间序列数据与其他影响因素的关系模型，来预测未来的数据。
分解法则将时间序列数据分解为趋势、季节性和随机成分，分别进行建模和预测。
时间序列模型的应用非常广泛。
在经济领域，时间序列模型可以用于宏观经济指标的预测，如国内生产总值（GDP）、通货膨胀率和失业率等。
在金融领域，时间序列模型可以用于股票价格的预测和风险管理，如股票市场的指数预测和波动率的估计。
在气象领域，时间序列模型可以用于天气预报和气候变化研究，如温度、降雨量和风速等的预测。
在交通领域，时间序列模型可以用于交通流量的预测和拥堵状况的评估，如道路交通量和公共交通客流量等的预测。
然而，时间序列模型也存在一些限制和挑战。
首先，时间序列数据通常具有一定的噪声和不确定性，模型需要能够对这些随机波动进行合理的建模和处理。
其次，时间序列数据可能存在非线性关系和非平稳性，传统的线性模型可能无法很好地捕捉到数据的特征。
此外，时间序列数据的长度和频率也会对模型的预测能力产生影响，较短的数据序列和较低的采样频率可能导致预测结果的不准确性。
为了克服这些挑战，研究人员不断提出新的时间序列模型和方法。
时间序列预测与回归分析模型
时间序列预测与回归分析模型
时间序列预测与回归分析模型是统计学中用于预测或描述随时间变化的变量或事件的基本技术。
时间序列预测通常涉及预测未来其中一时刻变量和事件的发展情况。
它也可以提供对事件发展趋势和结果的有用指导。
时间序列预测模型是预测未来的一种有效方法，其中采用数学预测技术和数据分析方法来预测以前发生的或未发生的事件。
时间序列模型有很多种，但它们都具有共同的目标，即从已知的历史数据中寻找可预测的规律以及拟合未来的变量。
一般来说，这些模型分为两类：统计模型和机器学习模型。
统计模型是基于时间序列数据建立的简单的数学模型，它们可以解释过去的变量和变化以及估计未来的趋势。
机器学习模型是基于历史数据的复杂机器学习模型，它们可以自动识别时间序列上的模式，并预测未来的变化趋势。
时间序列预测模型也可以应用于回归分析，即使用统计技术来研究两变量之间的关系，以推断出一个变量影响另一个变量的大小和方向。
最常见的时间序列回归模型包括线性回归模型、自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）和自回归移动平均模型（ARMA）。
线性回归模型是最简单的回归模型，它用一条直线来拟合数据。
通货膨胀问题的数学模型
通货膨胀问题的数学模型通货膨胀（通胀）是指在一段时间内, 一般物价水平或价格水平持续、显著上涨的经济现象。
通货膨胀作为经济运行过程中经常出现的一种经济现象, 通常会对经济生活产生多方面的影响。
通货膨胀与经济增长是经济学研究的核心问题之一。
一方面, 从经济周期理论的角度看, 经济增长率和通货膨胀率是判断经济周期的两个重要指标, 将二者结合在一起研究有利于更深刻全面地分析宏观经济波动问题；另一方面, 从政策制定的角度来讲, 实现经济增长、维持物价稳定是所有国家宏观经济政策的重要目标。
改革开放以来我国的通货膨胀也明显地表现为经历了三个周期，目前，处于第四个周期中。
1982-1990年为第一轮周期：1982年通货膨胀率处于周期的波谷，1988年通货膨张率处于周期的波峰，1990年通货膨胀率回落到周期的波谷。
1990-1999年为第二轮周期：这轮周期从1990年通货膨胀率处于波谷开始，1994年达到周期的波峰，是改革开放以来通货膨胀率的最大值；1999年通货膨张率回落到周期的波谷，是改革开放以来通货膨胀率的最小值。
1999年开始进入第三轮周期，这轮周期从1999年通货膨胀率处于波谷开始，2008年已经达到周期的波峰，2009年7月处于波谷。
从2009年7月波谷开始，目前处于第四个周期，这轮周期还远没有结束。
第一轮周期通货膨胀率从波谷到波峰用了6年时间，从波峰回落到波谷用了2年时间，通货膨胀率呈现出在波动中上升，快速回落的特点；第二轮周期从波谷到波峰用了4年时间，从波峰回落到波谷用了5年时间，通货膨胀率呈现出从波谷缓慢上升然后加速上升，从峰值快速下降然后缓慢下降的特点；第三轮周期从波谷到波峰用了9年时间，从波峰回落到波谷用了1年时间,通货膨胀率呈现出在波动中小幅上升,快速回落的特点；在前三个周期中，第二轮周期通货膨胀的波动最大，第一轮周期次之，第三轮周期通货膨胀的稳定性最好。
第四个周期从2009年7月波谷开始，目前处于高通胀预期。
SARIMA模型在预测中国CPI中的应用
作者简介：张 健（1979-），男，吉林长春人，讲师，研究方向：经济计量分析与预测。
28 统计与决策 2011 年第 5 期（总第 329 期）
理论新探
膨 胀 序 列 ，其 估 计 结 果 明 显 优 于 AR 模 型 。 王 少 平 、彭 方 平 （2006） 利用 SETAR 模型对我国通货膨胀率进行了研 究 ，在 研究中国通货膨胀问题上，SETAR 模型无论在拟合优度还是 预测的效果上，都优于 AR(p)模型。 时间序列模型不依据经济 理论，利用经济变量自身过去的值，也可以根据其误差项的 当前及过去值中所提供的信息来建立模型并做出预测，利用 外推机制描述时间序列的变化。 通货膨胀率预测模型的建立 与使用不是建立在关于变量的行为模式的任何理论模型基 础上的， 而是从观测到的数据中实证地获得其特征模型，能 够较好的捕捉通货膨胀率序列的动态变化特征，因此，其应 用也最为广泛。
统计与决策 2011 年第 5 期（总第 329 期） 29
理论新探
表1
中国 CPI 单位根检验结果
CPI 同比 CPI 环比 CPI 同比 △12CPI 环比
ADF 统计量 -1.686 -1.577 -4.675 -3.655
表2
模型（1） 模型（2）
准1 1.040 （0.021） 0.967 （0.030）
本 文 采 用 1990 年 1 月 至 2010 年 2 月 CPI 月 度 同 比 序 列和环比序列， 分别构建相应的 SARIMA 时间序列模型，与 ARI 模型的预测精度进行对比，考察 SARIMA 模型在预测 中 国 CPI 的应用。首先，将整个 CPI 序列分为两部分，利用 1990 年 1 月 至 2009 年 6 月 的 CPI 数 据 估 计 模 型 参 数 ， 再 利 用 2009 年 7 月 至 2010 年 2 月 的 CPI 数 据 评 估 模 型 预 测 精 度 。 有关 CPI 相关数据来自于《中国统计年鉴》1991~2009、《中国 经济景气月报》2000.4~2009.12 及中国国家统计局网站。
中国通货膨胀成因实证分析
中国通货膨胀成因实证分析摘要文章综合对通货膨胀的各种宏观理论解释（通货膨胀成因的6个派别），以及作者提出的两个中观模型——生产要素简单模型和收入差距简单模型，提取出GDP、固定资产投资、外汇储备、m2、定基比CPI（基期为1978年）、收入差距指标作为CPI（上期为基期）的解释变量，遵循宏观——中观——微观的分析思路以及从一般到简单的建模原则，建立起较为一般的回归模型；运用实证分析的方法,以不同的建模方法建立起3个模型，并逐步检验和修正，最后比较预测精度，得出结论：1980年——2010年中国通货膨胀的成因主要是需求过热、供给不足、外汇储备过多；经济发展与通货膨胀负相关，即GDP（剔除价格因素）与CPI（上期为基期）负相关；本期是否发生通货膨胀取决于上期物价水平、本期虚拟经济与实体经济的匹配程度。
【关键词】通货膨胀影响因素计量经济学模型实证分析AbstractThe article is based on the main explanations for inflation in macro-level (6 schools categorized by the causes of inflation), as well as my production factors simple model and income gap simple model in medium-level. Select the GDP, fixed assets investment, foreign exchange reserves, m2, calm base than CPI( origin period is the year 1978), and income gap index as the regressors of CPI（ origin period is the last year ）, and build up a general regression model. Use different modeling methods to establish three models empirically. Test and correct these models gradually. Finally, compare their predicting accuracy, and draw the conclusion: The inflation took place in China in the year 1980-2010, was mainly caused by demand overheat, supply deficiency, and too much foreign exchange reserve; Economic growth is negatively related with inflation, namely GDP (eliminate price element) is negatively related with CPI (origin period is the last year); Inflation take place in this period whether or not, depend on the price level of last period and the matching degree of fictitious economy and hypostatic economy in this period.【Key words】Inflation; Influence factors; Econometrics model ;Empirical analysis目录1.前言 (1)1.1研究背景及意义 (1)1.2分析思路和方法及创新之处 (3)1.3理论综述 (4)1.4本文理论基础 (5)2.变量与数据 (8)2.1变量选取 (8)2.2数据来源及处理 (8)3.实证分析 (9)3.1因果关系模型 (9)3.2时间序列模型 (13)3.3误差修正模型 (14)4.三个模型预测精度比较 (15)5.模型缺陷 (17)6.结论 (18)7.附录 (21)8.参考文献 (24)9.致谢 (25)1.前言1.1研究背景及意义1.1.1研究背景通货膨胀是一个在世界范围内普遍存在的、复杂的、综合的宏观经济现象，对其的定义在经济学中也并没有取得一致的意见，现在比较流行的定义：通货膨胀是物价总水平持续上涨的一种过程，或者货币价值持续贬值的一种过程。
计量经济学-通货膨胀影响因素分析
计量经济学通货膨胀影响因素分析一．问题的提出最近几年，国内物价水平飞速上涨，物价的上涨让居民感到越来越大的压力，影响了居民的正常生活和整个社会的稳定，也带给政府很大的压力和负面影响。
通货膨胀是不能避免的经济现象，但是必须得尽力减小通货膨胀对经济的冲击，所以找出这些通货膨胀产生的因素是很有必要的。
二．理论综述：通货膨胀的含义及分类：指因货币供给大于货币实际需求，也即现实购买力大于产出供给，导致货币贬值，而引起的一段时间内物价持续而普遍地上涨现象。
其实质是社会总需求大于社会总供给（供远小于求）。
纸币、含金量低的铸币、信用货币，过度发行都会导致通胀。
通货膨胀可分为以下几种类型：1.按发生原因分需求拉动型。
总需求过度增长引起的通货膨胀。
成本推进型。
由于工会力量或行为垄断引起工资水平或利润水平的提高超过物价上涨水平而推动通货膨胀。
结构型。
由于部门性经济结构不均衡引起的通货膨胀。
混合型。
需求、成本和社会经济结构共同作用引起的通货膨胀。
财政赤字型。
因财政出现巨额赤字而滥发货币引起的通货膨胀。
信用扩张型。
指由于信用扩张，即由于贷款没有相应的经济保证，形成信用过度创造而引起的通货膨胀。
国际传播型。
又称输入型，指由于进口商品的物价上升，费用增加而引起的通货膨胀。
2.按表现状态划分开放型。
也称公开的通货膨胀，即物价可随货币供给量的变化而自由浮动。
抑制型。
也称隐蔽的通货膨胀，即国家控制物价，主要消费品价格基本保持人为平衡，但表现为市场商品供应紧张、凭证限量供应商品、变相涨价、黑市活跃、商品走后门等的一种隐蔽性的一般物价水平普遍上涨的经济现象。
3.按通货膨胀程度划分爬行式。
又称温和的通货膨胀，即允许物价水平每年按一定的比率缓慢而持续上升的一种通货膨胀。
跑马式。
又称小跑式通货膨胀，即通货膨胀率达到两位数字，在这种情况下，人们对通货膨胀有明显感觉，不愿保存货币，抢购商品，用以保值。
飚升式。
又称恶性通货膨胀，即货币急剧贬值，物价指数甚至可达到天文数字。
宏观经济学中的通货膨胀模型
宏观经济学中的通货膨胀模型通货膨胀是宏观经济学中一个重要的概念，它指的是物价总水平持续上涨的现象。
通货膨胀对经济体系有着深远的影响，因此，宏观经济学家们提出了多种通货膨胀模型，以便更好地理解和预测通货膨胀的发展趋势。
本文将介绍几种常见的宏观经济学中的通货膨胀模型。
一、货币供应量与通货膨胀在宏观经济学中，货币供应量与通货膨胀之间存在着密切的联系。
传统的经济学家认为，当货币供应量增加时，会导致通货膨胀的出现。
这是因为货币供应的增加会增加市场上的流通货币总量，从而导致物价上涨。
这一观点可以用量化方程来解释，即MV=PY，其中M代表货币供应量，V代表货币的交易速度，P代表物价水平，Y代表商品和服务的产量。
当M增加时，P和Y至少中的一个或者两者都会增加，从而引发通货膨胀。
二、需求导致的通货膨胀需求导致的通货膨胀模型认为，通货膨胀是由总需求增长导致的。
当整个经济体系中的总需求超过了总产出能力时，就会出现通货膨胀。
这是因为企业会逐渐提高价格以应对需求上升，从而导致物价水平的上涨。
需求导致的通货膨胀模型强调了价格与需求之间的关系，并将通货膨胀解释为需求过热所致。
三、成本推动的通货膨胀成本推动的通货膨胀模型认为，劳动力和原材料等生产成本的上升将推动物价的上涨，进而导致通货膨胀。
当劳动力成本和产业原材料价格上涨时，企业为了保持利润不变，将会提高产品的价格，从而带来通货膨胀。
成本推动的通货膨胀模型强调了生产成本对通货膨胀的影响，并将通货膨胀解释为成本上升所致。
四、预期导向的通货膨胀预期导向的通货膨胀模型认为，人们对未来通货膨胀率的预期会影响当前的通货膨胀。
当人们预期通货膨胀率上升时，他们会调整自己的行为，例如提前购买商品或提高价格。
这种预期导致的行为会进一步加剧通货膨胀。
预期导向的通货膨胀模型强调了预期对通货膨胀的影响，并将通货膨胀解释为人们对未来物价走势的预期。
综上所述，宏观经济学中存在多种通货膨胀模型，包括货币供应量与通货膨胀的关系、需求导致的通货膨胀、成本推动的通货膨胀以及预期导向的通货膨胀。
时间序列组合预测模型在我国居民消费价格指数中的应用
时间序列组合预测模型在我国居民消费价格指数中的应用时间序列组合预测模型在我国居民消费价格指数中的应用摘要：时间序列分析是经济学中常用的一种预测方法，其在经济领域中的应用已经得到广泛认可。
本文将探讨时间序列组合预测模型在我国居民消费价格指数中的应用，以期提供一种有效的预测方法，为我国的宏观调控提供参考依据。
一、引言居民消费价格指数是衡量居民消费水平和通货膨胀程度的重要指标，对于评估经济发展和制定宏观经济政策具有重要作用。
然而，受到多种因素的影响，我国居民消费价格指数具有复杂性和不确定性，使得准确预测成为一项具有挑战性的任务。
二、时间序列分析时间序列分析是一种基于时间数据的预测分析方法，其核心思想是将过去的观测数据应用于预测未来的数据。
时间序列分析有几个基本假设：1. 时间序列数据存在一定的模式和规律；2. 这些模式和规律在未来一段时间内仍然有效；3. 这些模式和规律与其他因素的影响相对较小。
因此，时间序列分析可以通过对已有数据的拟合，推断出未来的数据。
三、时间序列组合预测模型时间序列组合预测模型是一种将多个时间序列预测模型进行组合的方法，以提高预测的准确性和可信度。
常用的时间序列组合预测模型有加权平均法、回归组合法和模型选择法等。
1. 加权平均法加权平均法是一种简单而常用的时间序列组合预测模型，其基本思想是对多个预测模型的预测结果进行加权平均。
不同的预测模型可以根据其预测准确性和可靠性进行加权。
加权平均法的优点是简单易行，但在加权分配上存在一定的主观性。
2. 回归组合法回归组合法是一种基于回归分析的时间序列组合预测模型，其通过建立多个时间序列变量之间的回归关系，对未来的数据进行预测。
回归组合法的优点是能够考虑到不同变量之间的相互关系，具有较好的预测效果。
3. 模型选择法模型选择法是根据预测模型的准确性和稳定性来选择最优的预测模型。
通过对比不同的预测模型，选择最适合当前数据的模型进行预测。
模型选择法的优点是能够避免人为主观性的干扰，选择最具准确性的预测模型。
通货膨胀率的时间序列分析
通货膨胀率的时间序列分析通货膨胀是指货币供应量增加，导致物价上涨的经济现象。
通货膨胀率是衡量通货膨胀程度的指标，通常以百分比表示。
对通货膨胀率进行时间序列分析，可以帮助我们了解通货膨胀的趋势、周期和影响因素，从而为经济政策制定者和投资者提供参考。
首先，我们可以通过绘制通货膨胀率的时间序列图来观察其变化趋势。
时间序列图可以直观地展示通货膨胀率的波动情况。
我们可以选择一段较长的时间跨度，例如20年，来观察通货膨胀率的长期趋势。
通过观察时间序列图，我们可以发现通货膨胀率的波动性和周期性。
有时，通货膨胀率可能呈现出明显的上升或下降趋势，这可能与经济政策、国际贸易和金融市场等因素有关。
其次，我们可以对通货膨胀率的时间序列数据进行统计分析。
通过计算通货膨胀率的均值、标准差和相关系数等统计指标，我们可以得到更多关于通货膨胀率的信息。
均值可以告诉我们通货膨胀率的平均水平，标准差可以衡量通货膨胀率的波动性，相关系数可以帮助我们了解通货膨胀率与其他经济指标的关系。
例如，我们可以计算通货膨胀率与GDP增长率的相关系数，以探讨通货膨胀对经济增长的影响。
此外，我们还可以使用时间序列模型来预测通货膨胀率的未来走势。
时间序列模型是一种利用历史数据来预测未来数据的方法。
常用的时间序列模型包括ARIMA模型和GARCH模型等。
ARIMA模型可以捕捉通货膨胀率的趋势和季节性，而GARCH模型可以考虑通货膨胀率的波动性和异方差性。
通过建立合适的时间序列模型，我们可以根据过去的通货膨胀率数据来预测未来的通货膨胀率，从而为经济政策和投资决策提供参考。
最后，我们还可以通过比较不同国家或地区的通货膨胀率来进行国际比较和分析。
不同国家或地区的通货膨胀率可能受到不同的经济、政治和社会因素的影响。
通过比较不同国家或地区的通货膨胀率，我们可以了解其经济发展水平、货币政策的有效性以及国际贸易和金融市场的影响。
这对于国际投资者和跨国企业来说尤为重要，因为通货膨胀率的差异可能会导致不同国家或地区的投资回报率和风险水平不同。
混合型通货膨胀课件
需求拉上型通货膨胀一般是过度需求所 引起的，而人们的需求是多种多样的， 因而需求拉上型通货膨胀很难控制住。
成本推动
成本推动通货膨胀又称成本通货膨胀或供给通货膨胀，是指在没有超额需求的情况 下由于供给方面成本的提高所引起的一般价格水平持续和显著的上涨
成本推动通货膨胀又称成本通货膨胀或供给通货膨胀，是指在没有超额需求的情况 下由于供给方面成本的提高所引起的一般价格水平持续和显著的上涨。
混合型通货膨胀课件
• 混合型通货膨胀的定义与特征 • 混合型通货膨胀的成因 • 混合型通货膨胀的治理 • 混合型通货膨胀的国际经验与教训 • 我国混合型通货膨胀的现状与对策
01
混合型通货膨胀的定义与特征
定义
混合型通货膨胀
指一个经济体在长期稳定增长过 程中，货币供应量增长速度超过 经济增长速度，导致物价普遍上 涨的现象。
促进技术创新
通过加大对技术创新的投入和支持 ，来提高生产效率和产品质量，增 加有效供给和抑制通货膨胀。
04
混合型通货膨胀的国际经验与教训
国际案例分析
案例一
美国20世纪70年代的通货 膨胀
案例三
欧洲2008年金融危机后的 高通胀
案例五
南非近年来的高通胀
案例二
日本20世纪80年代的泡沫 经济
案例四
巴西2015-2016年的高通 胀
输入型
由于国际市场价格波动或汇率 变化，导致国内物价上涨。
混合型通货膨胀的影响
经济增长放缓
物价上涨会导致居民和 企业减少消费和投资， 从而对经济增长产生负
面影响。
收入分配不公
物价上涨对低收入人群 的影响更大，会导致收 入分配不公的现象加剧
混合型通货膨胀课件
。
结构型通货膨胀
03
由经济结构变化引起，某些部门的产品需求过多或供给不足导
致价格上涨，而其他部门则价格稳定或下降。
混合型通货膨胀的影响因素
01
02
03
04
货币供应量
货币供应量过多会导致物价上 涨，引发通货膨胀。
总需求与总供给
总需求超过总供给时，物价上 涨，反之则物价下降。
生产成本
生产成本上升会导致企业提高 产品价格，进而引发通货膨胀
05
混合型通货膨胀的防范与 预警
建立通货膨胀预警机制
构建指标体系
选择能反映混合型通货膨胀的关 键指标，如物价指数、货币供应 量、产能利用率等，构建预警指
标体系。
设定阈值
根据历史数据和国际经验，为各指 标设定合理的阈值，以判断通货膨 胀风险的高低。
预警信号发布
当某个或多个指标超过阈值时，及 时发布预警信号，提醒政策制定者 和市场参与者关注混合型通货膨胀 风险。
应对。
推进结构性改革与调整
01
优化产业结构
推动产业结构升级，发展高新技术产业、绿色经济和现代服务业，降低
对高耗能、高污染产业的依赖，减缓混合型通货膨胀压力。
02
改革价格形成机制
推进价格市场化改革，完善价格形成机制，使价格能更好地反映市场供
求关系和资源稀缺程度，抑制不合理的价格上涨。
03
加强财政政策和货币政策的协调
混合型通货膨胀 课件
目录
• 混合型通货膨胀概述 • 混合型通货膨胀的计量与分析 • 混合型通货膨胀的治理与对策 • 混合型通货膨胀的案例研究 • 混合型通货膨胀的防范与预警 • 课堂互动与小结
01
混合型通货膨胀概述
全球化与中国通货膨胀动态机制模型
全球化与中国通货膨胀动态机制模型一、本文概述全球化与中国通货膨胀动态机制模型这篇文章旨在深入探讨全球化背景下中国通货膨胀的动态机制，并分析其影响因素及传导路径。
在全球经济一体化的大背景下，中国作为世界第二大经济体，其通货膨胀的动态变化不仅关系到国内经济的稳定与发展，也对全球经济格局产生深远影响。
因此，本文试图通过构建适合中国国情的通货膨胀动态机制模型，揭示其内在规律和特征，为政策制定者提供理论支持和决策参考。
文章首先回顾了全球化的发展历程和中国经济融入全球化的过程，分析了全球化对中国经济的影响，特别是对中国通货膨胀的影响。
在此基础上，文章提出了构建中国通货膨胀动态机制模型的理论框架和方法论。
该模型将综合考虑国内外因素，包括全球经济增长、国际贸易状况、国际大宗商品价格波动、国内货币政策、经济增长方式、产业结构调整等因素，以及它们之间的相互作用和影响。
通过模型的构建和分析，文章将揭示中国通货膨胀的动态变化特征，包括通货膨胀率的变化趋势、周期性特征、波动性等。
文章还将深入探讨各种因素对通货膨胀的影响程度和传导路径，为政策制定者提供有针对性的政策建议。
文章将对全球化背景下中国通货膨胀的动态机制进行总结和展望，分析未来通货膨胀的发展趋势和可能面临的挑战，并提出相应的应对策略和建议。
通过本文的研究，我们希望能够为中国经济的稳定与发展提供有益的理论支持和决策参考。
二、全球化对中国通货膨胀的影响在全球化的背景下，中国通货膨胀的动态机制受到了多方面的深刻影响。
全球化带来的国际经济互动、贸易自由化、资本流动和技术进步等因素，都直接或间接地影响了中国通货膨胀的生成和传导机制。
全球化促进了中国与世界经济的深度融合，国际大宗商品价格波动对中国通货膨胀的影响日益显著。
中国作为全球最大的大宗商品进口国之一，其通货膨胀水平受国际大宗商品价格的影响不容忽视。
石油、铁矿石、粮食等关键大宗商品价格的变化，通过贸易渠道传导至中国，进而影响国内物价水平。
宏观研究框架系列一：通货膨胀的分析及预测模型
宏观研究框架系列一：通货膨胀的分析及预测模型本文梳理了通货膨胀分析与预测的框架。
关于CPI的分析框架主要包括三个维度：一是基于猪周期、进口价格和M1三个影响因素建立协整模型；二是基于CPI环比周期性的“环比均值法”；三是依靠产出缺口对CPI的趋势进行预测。
我们将根据前两个维度得出CPI的预测值，寻找合适的权重进行加权，然后根据第三个维度对CPI预测值进行调整。
CPI的三因素协整模型：选取猪肉价格、进口价格与M1三个因素对CPI进行分析。
①猪肉价格在CPI中所占权重相对较高，波动幅度较大，并且具有明显的周期性特征，能够显着影响CPI的走势。
②进口价格表征“输入型通胀”的影响，中国进口商品结构中大宗原材料占比较高，进口成本价格将直接影响工业生产的整体成本，进而传导至PPI，再由PPI向下游的CPI传导。
③传统的费雪方程表明货币数量对通胀起决定性作用，M1与CPI之间在经过一段时滞后呈现明显的正相关关系。
利用上述三个因素建立协整模型，能够对CPI同比走势进行预测，历史数据检验显示模型拟合程度较好。
CPI预测的环比均值法：CPI中占权重较高的食品价格受到春节因素、天气变化、养殖规律等季节性因素的影响，呈现出明显的波动规律，这样的季节性规律在年内表现得相对稳定。
并且，由于食品价格的波动幅度大大高于非食品价格，且所占权重并不低，食品价格的环比波动基本决定了CPI环比的走势。
基于CPI环比存在的周期性特征，我们可以使用最近5年的环比均值来估算每月CPI的环比，在较大概率上不会出现趋势性偏差；然后根据CPI环比与同比数据之间的关系，计算出CPI同比的趋势。
两种模型的对比与结合：使用2015-2016年的两年数据来对上述两种CPI预测模型进行短期预测的检验，根据“误差最小化”的原则用试错法确定两者最终的权重：VAR模型最适合的权重为0.51，环比均值法的权重为0.49。
对上述两种模型得出的CPI预测值进行加权平均，最终得出2017年CPI同比为1.4%。
中国通货膨胀分析的理论框架_郑超愚
金融研究 1999年第3期中国通货膨胀分析的理论框架郑超愚一、通货膨胀形态及其类型化研究中国经济起飞采取了重工业优先发展战略,适应经济赶超需要的传统计划经济体制直接控制汇率、工资、利率等价格参数,以提升重工业与其他产业的交换条件,维持/高积累、高投入、高增长0发展格局下基本经济循环。
价格参数是非均衡的而且基本凝固,不反应宏观经济运行态势,宏观经济失衡主要体现在潜在通货膨胀压力的累积或者消解。
公开通货膨胀在1953-1978年间总体上是微弱的,在大多数年份里实际价格运动由供给面主导,经济增长与通货膨胀呈现不显著的负相关关系。
中国经济从70年代末开始的从市场化经济体制转型,使得价格信号代替短缺信号来指示宏观经济失衡状况,通货膨胀机制趋于复杂,通货膨胀的形式逐步公开化,在经济波动过程中具有明显的顺周期性。
图1描述了1979-1998年间中国经济增长和通货膨胀过程。
图1 1978-98年中国经济增长和通货膨胀 经典通货膨胀理论依据通货膨胀的原因将其分区为需求拉动型通货膨胀、成本推动型通货膨胀以及结构性通货膨胀,这样的类型化研究方法为中国通货膨胀模型的理论取向提供了重要参考。
中国通货膨胀模型应该在拓展和创新经典通货膨胀类型化研究的基础上,反映作为中国通货膨胀背景的经济转型特征,多角度多层面地描述了中国通货膨胀的生成机制和传导途径。
通货膨胀是有负面效应的,下面的货币供应最优控制模型设定了通货膨胀的负社会福利效用。
不过,只要价格稳定不具有终极社会福利价值,该模型能够证明经济波动以及相应的通货膨胀是其动态最优解的伴随状态。
通过征收通货膨胀税增加的集中性收入,其支出在短期增加对非瓶颈产品的市场需求,而在长期增加瓶颈产品的供给能力,总需求扩张因而将减少潜在总供给的结构性滞存。
中国通货膨胀具有内生的需求拉动性质,然而向右移动总供给曲线而不只是沿既定总供给曲线移动是总需求扩张的直接目的。
经典的成本推动型通货膨胀模型是从货币工资上涨率高于劳动生产率增长速度来解释价格总水平持续上升的,正如下面价格形成模型指出的,作为其核心的国民收入分配系数定义只是会计恒等式,无法预测中国经济转型时期通货膨胀的成本推动动态,特别是在国民收入分散化过程中货币工资率再分配性增长的非通货膨胀倾向。
2011113-通货膨胀
▪ 近期许多文献着重研究货币政策变化对通胀持久性的影 响。
▪ Batini(2002) 的研究发现，随着欧洲国家货币政策的机 制转换，近期通胀持久性有轻微下降。
ˆ1 =2.10%， ˆ2 =0.01%, R2 0.97
▪ 1、可根据2.10%的通胀水平和0.01%的通胀变化率对 我国通胀波动进行周期划分(见图1)，1997M82005M3，2006M12-2010M1为两轮完整周期， 2010M2我国通胀开始进入新一轮周期。一个完整的通 胀周期进一步划分四个阶段，分别为：通缩持续阶段、 通缩缓和阶段、通胀缓和阶段和通胀加速阶段。通胀 周期四个阶段分别对应表2中的四个机制。
▪ 2、通胀周期中四个阶段的持久性分别为0.836， 0.911,0.983,0.934。
▪ 3、本文对通胀周期的划分方法显著不同于现有的 “峰—峰”周期划分方法，而本文的通胀周期划分方
法则能够准确揭示这种差异。
三、我国通货膨胀遭遇的随机冲击及其对通胀 持久性的影响
1.2
0.8
0.4
0.0
-0.4
▪ 上述文献的主要结论为，通货膨胀的持久性随着通货膨 胀的动态运行阶段或货币政策的调整而产生非线性转换。
▪ 近期国内文献主要使用非线性计量模型研究通 胀的持久性。
▪ 刘金全等(2007)分别构建了以通胀率和通胀加 速率为门限变量的机制转换模型，发现引入结 构转变后通胀率的持久性变强了。
▪ 张成思(2008)使用含结构突变的AR模型，在低 通胀环境下通货膨胀仍然呈现相当高的持久性 特征，通货膨胀对政策变化的反应速度缓慢。
通货膨胀预期的估计模型及其对实际通货膨胀的作用
通货膨胀预期的估计模型及其对实际通货膨胀的作用关于《通货膨胀预期的估计模型及其对实际通货膨胀的作用》，是我们特意为大家整理的，希望对大家有所帮助。
一、引言通货膨胀是宏观经济运行的重要经济指标，2010 年以来，我国连续几年出现了高通货膨胀率的问题，困扰着我国经济的健康发展。
长期以来，我国集中于使用货币政策、财政政策等方法来抑制物价水平的快速增长，但这些“事后”政策方法，并没有从源头上控制通货膨胀的增长。
2011 年，“十二五”规划中有效的通胀预期管理得到了高度的重视，这种“前瞻性”的管理理念也开始趋于成熟，并发挥了积极的作用。
因此，学术界对通胀预期进行了充分的研究。
在通胀预期的研究文献中，通胀预期的估计是研究的关键，也一直是各界所关注的重点。
通常来说，通胀预期的形成受到多方面的影响，其形成的机制也较复杂。
关于通货膨胀预期的理论界定已经十分清晰，但如何对其进行量化还存在较大的争论，学术界的研究也更多地集中于此。
目前，无论是西方学者还是国内的研究者，普遍使用计量模型法来计算通胀预期。
常用的计量模型主要有自回归模型（ARIMA）、结构模型以及联立方程等类型。
Hamilton and wall（1986）使用卡尔曼滤波的方法，利用美国宏观经济的月度数据计算了美国十九世纪六十年代以来的通胀预期月度数值，研究结果显示计算出来的通胀预期数据能够较好地预测研究阶段的通胀水平。
我国学者赵留彦（2005）在理性预期的假设前提下，同样运用卡尔曼滤波算法得出了我国的预期通胀率，研究显示通过该机制计算出来的通胀预期水平是实际通货膨胀率的无偏估计。
肖曼军、夏尧荣（2008）运用ARIMA 模型对我国1990 年至2007 年11 月的月度CPI 数据进行分析和预测，研究结果显示ARIMA 模型能够较好地预测我国通胀水平。
通胀预期对实际通货膨胀的影响研究，学术界也进行了较充分的分析。
张蓓（2009）的研究，将控制通货膨胀立足于“事前”管理，即重视对公众通胀预期的控制。
关于中国通货膨胀研究笔记
关于中国通货膨胀研究笔记一、目前中国关于通货膨胀的研究的主要派别：1、货币（Milton Friedman ）数量派，代表人物宋国青、周其仁，央行。
2、其他需求（人民币低估、固定投资增加）拉动派，代表人物张军、余永定、社科院经济所。
3、成本（土地、劳动合同法、进口大宗商品交易价格上涨、环境成本、农业机会成本）推动派，代表人物李稻葵、中金研究所。
4、结构（第一、第二、第三产业的比例及中国产品在世界的重估）性价格上涨派，代表人物人民大学经济研究所。
5、输入型（贸易和金融项目顺差、进口大宗商品交易价格上涨、国际食品价格上涨、人民币升值预期）通货膨胀派，代表人物刘元春。
二、理论基础：1、货币是经济系统的内生变量还是外生变量。
2、总供给—总需求（Aggregate Supply - Aggregate Demand model ）。
3、Thomas Sargent （1998）给出的通过宏观经济的六个内生变量价格（prize ）、产出（produce ）、就业（employment ）、利率（interest ）、消费（consume ）、投资（investment ）和总供给—总需求的微分形式：22N N N N N N F F dwdp dY F wF p =-'''''2221122()()(1)()N r r r Y r N r r r I q C I q C I q C I q dM M dp dY C m C dT dG C I q d F m m p m p πππππ----+++--+=-+-++-其中： q:托宾q 、M 名义货币、m 真实货币、π预期通货膨胀、T 税收和G 政府支出。
4、实证计量的办法三、中国通货膨胀决定模型中国的菲利普斯曲线模型和欧美的区别在于1、经济增长的主要拉动力量不同，中国是以政府直接投资为主，欧美是以内需消费为主。
2、中国国有经济和非国有经济对于成本的上升的敏感度不同，前者很低。
通货膨胀数学建模
通货膨胀数学建模
通货膨胀是指一种货币现象，指的是全社会货币量增加，导致物价水平上升的现象。
通货膨胀在现代经济中是一种常见的现象，通货膨胀率也成为了衡量经济发展水平的重要指标。
为了更好地了解通货膨胀的数学模型，我们需要先了解几个基本概念。
首先，通货膨胀率是指一定时间内物价水平的平均增长率。
其计算公式为：通货膨胀率=(当前物价水平-上一时期物价水平)/上一时期物价水平×100%。
其次，通货膨胀率的计算需要考虑一定的时间范围，比如一个月、一季度、一年等。
通货膨胀的数学模型主要分为两种，一种是传统的经济学模型，另一种是现代的货币经济学模型。
传统的经济学模型主要是基于需求和供给两个因素来解释通货膨胀现象。
在这种模型中，通货膨胀率是由需求和供给两个因素的变化所决定的。
如果需求增加，供给不变，那么价格就会上涨；如果供给减少，需求不变，那么价格也会上涨。
现代的货币经济学模型则更加复杂，它考虑了货币供给、利率、经济增长、通货紧缩等多个因素。
在这种模型中，货币供给是决定通货膨胀率的最重要因素。
如果货币供给增加，那么通货膨胀率就会上升；如果货币供给减少，那么通货膨胀率就会下降。
在实际应用中，通货膨胀的数学模型也经常与其他模型结合使用，
比如金融模型、投资模型等。
通过综合运用这些模型，可以更加准确地预测和控制通货膨胀率的变化。
通货膨胀数学建模是一种重要的经济学方法，可以帮助我们更好地了解通货膨胀现象，并预测未来的变化趋势。
在实际应用中，我们需要根据不同的情况选择适当的模型，并综合运用多种模型，以达到更好的分析和预测效果。
我国近二十年来通货膨胀发生的年份,持续时间及解决办法.
我国近二十年来通货膨胀发生的年份，持续时间及解决办法1984-1997我国通货膨胀下的货币政策概况分析在中国渐进式性的市场化进程中，中国经济改革的本质是要建立一个主要由市场决定资源配置的经济体制。
经济改革带来的一个副作用就是通货膨胀，通货膨胀治理的成功与否直接决定经济改革是否可以继续下去。
在我国总需求大于总供给，通货膨胀不断出现且愈演愈烈的情况下，货币政策的宏观调控使我国经济总体保持了健康良好的发展势态，其显示了巨大的力量。
关于通货膨胀目前我国学者的主要定义为：通货膨胀就是货币发行过多，货币发行量超过了货币需求量；通货膨胀就是货币购买力的下降，同量的货币现在的购买量小于过去；通货膨胀就是物价总水平上涨或持续一段时间的上涨，物价的上升部分超过了物价的下降部分，或物价只有上升部分而没有下降部分。
其中，对于我国在1984~1997阶段的通货膨胀，笔者认为定义中的前两种较适用。
当时货币政策的调控工具主要集中于货币数量这一基本指标，对通货膨胀治理有着重大作用。
本文历史地回顾当代中国的货币政策，试图说明货币政策的实行是如何调节通货膨胀的，对我国目前的经济情况也起到一定的借鉴作用。
我们可以分为几个阶段来进行研究分析：一、1984~1986年的货币政策分析1.1984~1986年货币政策最终目标的选择：反通货膨胀。
在当时政策的引导下，我国经济从1982年开始进入了高速增长时期。
经过连续两年多的扩张，1984年第四季度，我国的经济开始出现了明显的过热势头。
为了满足高速经济的发展，弥补财政的较大赤字，中央的货币开始超量发行，1984年末流通中的现金达到792.1亿元，比上年同期上涨49.5%，使得通货膨胀直线上升，致使1984年10月中旬发生了改革开放以来了第一次“抢购风潮”。
1984年第四季度的零售总额为944亿元，比1983年同期上涨28.8%。
为了防止经济状况的进一步恶化，央行开始实施以平衡信贷、降低通货膨胀率为主要目标的货币政策。
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2000年9月系统工程理论与实践第9期 文章编号:100026788(2000)0920138203
我国通货膨胀的混合回归和时间序列模型
叶阿忠,李子奈
(清华大学经济管理学院,北京100084)
摘要: 回归模型的残差项反映了对被解释变量有影响但未列入解释变量的因素所产生的噪音,这
部分噪音可由时间序列模型进行拟合Λ本文对通货膨胀建立了一个混合回归和时间序列模型,并将该
模型的预测结果与单纯用回归模型的预测结果进行了比较Λ
关键词: 通货膨胀;回归模型;时间序列模型;自相关函数;预测误差
中图分类号: O212 α
T he Com b ined R egressi on2ti m e2series
M odel of Ch inese Inflati on
YE A2zhong,L I Zi2nai
(Schoo l of Econom ics&M anagem en t,T singhua U n iversity,Beijing100084)
Abstract: T he residual term in the regressi on model is the no ise generated by the
om itted variab les that influen t dependen t variab le in the model.T he ti m e series model
can fit th is no ise.W e estab lish the com b ined regressi on-ti m e-series model fo r
Ch inese inflati on and compare its fo recast resu lts to that of regressi on model.
Keywords: inflati on;regressi on model;ti m e2series model;au toco rrelati on functi on;
fo recast erro r
1 引言
一般我们对通货膨胀建立模型或是采用回归模型或是采用时间序列模型,但回归模型中解释变量解释被解释变量的能力总是有限的,且由于存在对被解释变量有影响但未列入解释变量的因素而产生了回归模型无法预测的噪音,因而预测的效果不佳;而时间序列模型只反映时间序列过去行为的规律,没有利用经济现象的因果关系,再加上A R I M A(p,d,q)模型识别的困难,造成预测精度的下降Λ本文将两种方法结合起来,对我国通货膨胀建立一个混合回归和时间序列模型,并进行预测Λ
2 混合回归和时间序列模型
假定我们喜欢利用一个回归模型预测变量y tΖ一般地,这样的模型包括可解释的一些解释变量,它们之间不存在共线性Ζ假定我们的回归模型有k个解释变量x1,…,x k,回归模型如下:
y t=Β0+Β1x1t+…+Βk x k t+Εt(1)其中误差项Εt反映除了解释变量外其它变量对y t的影响Ζ方程被估计后,R2将小于1,除非y t与解释变量完全相关,R2才等于1Ζ然后,方程可被用于预测y tΖ预测误差的一个来源是附加的噪声项,它的未来不可预测Ζ
时间序列分析的一个有效应用是对该回归的残差Εt序列建立A R I M A模型Ζ我们将原回归方程的误α收稿日期:1999203202
资助项目:国家教委“九五”重点教材基金
差项用其A R I M A 模型替代Ζ预测时,可先利用A R I M A 模型得到误差项Εt 的一个预测,再用回归方程得到y t 的预测ΖA R I M A 模型提供了Εt 未来值可能是什么的一些信息,它帮助解释回归方程中解释变量无法解释的那部分变差Ζ回归-时间序列相结合的模型为
y t =Β0+Β1Β1t +…+Βk x k t +Εt
<(B )(1-B )d Εt =Η(B )Γt
(2)其中<(B )=1-<1B -<2B 2-…-<p B p 和Η(B )=1-Η1B -Η2B 2-…-Ηq B q ,Γt 是服从正态分布的误差项,它
的方差与Εt 的方差不一样Ζ这个模型比方程(1)中的回归方程或时间序列模型的预测效果都好,这是由于它既包含了可由解释变量解释的y t 变差的那部分,又包含了解释变量不可解释的但由时间序列解释y t 的变差的另一部分Ζ
3 我国通货膨胀的混合回归和时间序列模型
张明玉[1]采用年度资料,应用线性回归方法检验了我国外汇储备(亿美元)与通货膨胀(商品零售价格指数)自改革开放以来有显著相关,并且相关性在不断加强Ζ本文采用1994年4月到1998年11月56个月的月度资料,代表通货膨胀的变量Y 采用居民消费价格指数,资料来自《中国物价》;X 为外汇储备本期与上年同期的比值,外汇储备(亿美元)的资料来自《中国金融》Ζ
回归模型的估计结果如下(括号里是t 统计量):
Y t =0.717587+0.252488X t +Εt (3)
(28.14864) (15.41674)
R 2=0.81486301 F =237.6759 DW =0.10244
从很小的DW 数值可知,Εt 存在序列相关Ζ对Εt 差分,并利用自相关函数和偏自相关函数,将Εt 识别为A R I M A (7,1,1),估计的结果如下:
(1+0.1059B -0.33256B 2-0.04431B 3-0.24695B 4+0.0601B 5
0.1649B 6-0.23162B 7)(1-B )Εt =
(1+0.3885B )Γt (4)
R 2=0.7131图1 样本自相关函数回归模型残差的A R T I M A (7,1,1)模型的残差 图1为Γt 的样本自相关函数图和
Box 和P ierce 的Q 统计量Ζ确定样本自相关函数某一数值Θ
δk 是否足够接近于0是非常有用的Ζ它可用以检验对应的自
相关函数Θk 的实际值为0假设Ζ为了检
验自相关函数某个数值Θk 是否为0,我
们可应用Bartlett 的结果(见文献[2])Ζ
他证明了如果时间序列由白噪声过程生
成,则样本自相关系数对k >0近似于服
从均值为0,标准差为1 T (T 为序
列观察个数)的正态分布Ζ这样,我们的
序列由56个观察点构成,则在假设下每
个自相关系数的标准误差为0.13363Ζ因而,如果某个系数Θ
δk 的绝对值大于0.26726,则实际相关系数Θk 不为0的概率为95◊Ζ由计算结果知:Γt 的样本自相关系数的绝对值都小于0.26726Ζ
检验对任意k >0的所有自相关函数的数值Θk 都为0的假设也是很有用的(如果检验通过,则随机过程为白噪声)Ζ为了检验所有k >0自相关系数都为0的联合假设,我们应用Box 和P ierce 的统计量ΛBox 和证明了统计量
931第9期我国通货膨胀的混合回归和时间序列模型
041系统工程理论与实践2000年9月
Q=T6K k=1Θδ2k(5)近似地服从自由度为K的ς2分布(见[2])Ζ这样,如果Q的计算值大于显著性水平为10◊的临界值,则我们可确信实际自相关系数Θ1,…,ΘK不为0的概率保证程度为90◊Ζ取K=15,因Q=7.56小于临界值22.31,于是我们就接受(即不能拒绝)Γt是由白噪声生成的假设Ζ
可见,混合回归和时间序列模型是个较理想的模型Ζ下面我们将该模型与单纯的回归模型的预测结果进行比较Ζ由于时间序列模型只适合于短期预测,我们用前53个月的数据分别建立回归模型和混合回归和时间序列模型,并对最后3个月进行预测,结果如表1.
表1
年月居民消费价格指数回归模型预测值混合模型预测值
1998.09 0.983 0.983327 0.9871965
1998.100.9860.98069970.9873291
1998.110.9870.98046510.9870169
平均预测误差0.0036580.001573
由表1结果可知,混合回归和时间序列模型的预测效果好于回归模型的预测效果Ζ
参考文献:
[1] 张明玉.对外经济与通货膨胀相关关系的实证分析[J].数量经济技术经济研究,1997,14(3):22～
25.
[2] Robert S P indyck,D an iel L R ub infeld.Econom etricM odels and Econom ic Fo recasts[M].M cGraw
-H ill,Fou rth Editi on,1998.
(上接第133页)
2)本文对输入输出数据的处理方法具有科学性,对输入数据采用除以某一常数的办法,以免在计算时产生溢出,对输出数据采用公式f(u)=1
,此函数具有单调递增的特性,这样既保证了教师样本的数
1+e-u
据在0～1之间,又保证了它具有反函数,从而实现数据的回代,达到预测的目的Ζ
3)从模型的预测结果看(见表3),预测精度高,最大相对误差只有318◊,证明本模型用在关于时间序列的预测上是可行的Ζ这为时间序列的预测提供了更科学的方法Ζ
4)本文建立的模型还可以适应类似的预测问题Ζ
参考文献
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