基于时间序列模型的猪肉市场价格变动分析

自改革开放以来,中国畜牧业快速发展,畜禽规模化养殖水平得到持续提升。在市场经济之下,保持畜产品价格水平的合理性,不仅关系到肉蛋奶等“菜篮子”商品的足量供给与农民收入,更关系到物价的消费水平与社会生活的稳定。以肉类消费占比最高的猪肉产品为代表,将《全国农产品成本收益资料汇编》的相关数据进行整理分析,选取1989—2018共30年的生猪价格数据,构建ARIMA疏系数模型,并对短期内的生猪价格进行预测,同时提出猪肉价格调控政策的相关建议。

中国短期CPI预测的最优模型研究——基于几种时间序列模型的选择与优化

CPI(居民消费价格指数)关系国计民生,对此进行稳妥和较为准确地预测并以此调整相关政策有利于国民经济平稳运行或朝着利好的方向发展。文章将中国1990年至2021年月度CPI数据进行时间序列建模分析,试图寻找能拟合该序列的最优模型,并通过最优模型对2021年中国CPI进行预测,提供相关建议。通过对相关数据进行分析,找出最优模型是ARIMA(1,1,1)(1,0,1)[12]-ARCH(0,1),并对比2021年最后几个月CPI实际数值,发现该模型对近期CPI月度数值进行预测有较好效果。