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居民消费价格指数预测的方法探讨 被引量:5

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摘要 居民价格消费指数序列是一个波动具有线性与非线性特征的集合。文章通过构建移动平均自回归模型与神经网络模型的组合模型——ARIMA-BP,对2008年11月—2013年8月的我国居民消费价格指数(CPI)进行预测,同时在与门限自回归模型(TAR)模型估计结果进行对比后认为,线性—非线性组合模型更能够挖掘时序内在特征,具有良好的预测效果。
作者 刘金焕
机构地区 平顶山学院
出处 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2014年第3期82-84,共3页 Statistics & Decision
基金 2013年国家自然科学基金资助项目(71303078)
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