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ARIMA中国CPI指数预测开题报告

时间:2017-01-05 12:59来源:毕业论文
时间序列分析一直被广泛运用于数量分析的方法,它主要用于描述和探索事物数量随时间变化而变化的规律。时间序列分析不仅可以从数量上揭示某一现象的发展变化规律或从动态的角

一、研究的背景
随着社会经济的高速发展及经济全球化,居民消费价格指数(CPI)越来越受到社会的重视和关注,在现代社会经济中占据越来越重要的地位。我国改革开放以来,社会经济的各方面都发生了巨大的改变,居民消费价格指数的变动也显示出了自身的特点。居民消费价格指数是反映居民家庭所购买的生活消费品和支出服务项目的价格水平的变动趋势和程度的统计指标,是衡量通货膨胀水平的重要指标,与人民日常生活息息相关,在整个国民经济价格体系中发挥着极其重要的作用。研究居民消费指数发展变化特征及未来发展趋势,把握居民消费价格指数发展的动态特征,有助于我们采取有针对性的各种措施,维持物价水平稳定在合理水平,有利于经济平稳发展。5010
时间序列分析一直被广泛运用于数量分析的方法,它主要用于描述和探索事物数量随时间变化而变化的规律。时间序列分析不仅可以从数量上揭示某一现象的发展变化规律或从动态的角度刻画某一现象与其他现象之间的内在数量关系及其变化规律性,达到认识观察世界的目的。而且运用时间序列模型还可以预测和控制现象的未来行为,修正或重新设计系统以达到利用和改造客观之目的。一直以来,时间序列模型都常被应用于居民消费价格指数的分析与预测上。
一、研究思路
1、查阅资料,包括从网络、报刊、期刊、书籍等途径查找。
2、整理已经收集到的材料,经过提炼得出自己的独特见解。 源`自*六)维[论*文'网www.lwfree.cn
3、运用自身所学的专业知识,建立中国CPI指数的ARIMA模型,基于ARIMA模型对我国居民消费指数的数据进行预测与分析。
4、对研究结果进行总结分析,得出结论,提出对应政策建议。
二、研究方法与手段
1、从网络、报刊、期刊、书籍等途径查找相关文献,根据《中国统计年鉴2015》提供的2000-2015全国居民消费价格指数的数据,查找出需要的相关指标。
2、根据G.P.box和G.M.Jenkins于上世纪70年代提出ARIMA模型,通过阐述我国居民消费价格指数的历史演变及其发展趋势,结合时间序列分析理论基础,采用时间序列的分析方法,基于ARIMA模型对我国居民消费价格指进行研究分析,并对未来短期内的居民消费价格指数进行预测。
3、利用R语言3.1.1对模型进行实证分析。
 毕 业 论 文(设 计)开 题 报 告
3. 进度安排
2015-11-01~2015-12-31          撰写开题报告
      2016-01-01~2016-02-01          收集资料、数据和确定课题研究的可行性
      2016-02-02~2016-02-10          研究课题方法
2016-02-11~2016-02-28          课题统计方法优化及其实现
      2016-02-29~2016-03-29          论文撰写  
论文以社会长期热点问题CPI指数进行研究,就有一定的实际应用价值。论文研究思路较为清晰,方法手段可行,进度安排合理,能够如期完成论文。 ARIMA中国CPI指数预测开题报告:http://www.lwfree.cn/kaiti/20170105/1850.html
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