基于ARIMA模型的上海市居民消费价格指数实证分析

基于ARIMA模型的股票价格实证分析基于ARIMA模型的股票价格实证分析一、引言随着金融市场的不断发展和股票市场的繁荣，投资者对于股票价格的预测和分析成为了热门话题。

股票价格的波动不仅受到市场供需、经济环境等因素的影响，还与投资者的行为和市场心理等因素密切相关。

因此，准确预测股票价格对投资者制定有效投资策略具有重要意义。

在众多的股票价格预测模型中，ARIMA模型因其简单易用和良好的预测效果备受关注。

二、ARIMA模型概述ARIMA模型即自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model)，是一种常用的时间序列预测模型。

该模型基于时间序列过去的值，结合自回归和移动平均的概念，对未来时间点的值进行预测。

ARIMA模型的主要思想是通过观察和分析时间序列的特性，选择合适的模型阶数，建立相关的数学模型，进而对股票价格进行预测。

三、ARIMA模型的应用1. 数据的获取与预处理为了获取股票价格的时间序列数据，可以通过公开的金融数据库或股票交易所进行下载。

获取到数据后，需要对数据进行清洗和预处理，包括去除缺失数据和异常值等。

2. 时间序列的平稳性检验ARIMA模型对于时间序列的平稳性有一定的要求，即序列的均值和方差不随时间变化而发生显著变化。

通过统计学方法或绘制时间序列图进行观察，可以初步判断时间序列的平稳性。

如果序列不平稳，需要进行差分操作，直到时间序列达到平稳。

3. 模型训练和参数估计基于前面步骤得到的平稳时间序列，根据ARIMA模型的建模原则，选择合适的模型阶数。

ARIMA模型有三个参数：p（自回归阶数）、d（差分阶数）和q（移动平均阶数）。

利用最大似然估计等方法，通过计算得出模型参数的最优估计值。

4. 模型的验证和检验模型的验证和检验主要包括残差检验和模型拟合度的评估。

对于残差，可以通过对其进行ACF和PACF图的观察，判断其是否满足随机性和平稳性的要求。

基于ARIMA模型的上证指数分析与预测的实证研究作者：张颖超孙英隽来源：《经济研究导刊》2019年第11期摘要：近年来，我国资本市场快速发展，其中股票市场吸引了大量的资金。

而股价作为反映企业经济实力、发展水平的重要指标，受到了人们越来越多的关注。

上证指数作为一个综合反映股市变动情况的指标，有利于市场参与者对市场进行分析。

因此，选取2016年2月1日至2018年10月16日的上证指数收盘价作为研究数据，建立ARIMA模型，对未来的上证指数进行预测和分析，以期为广大投资者提供投资指标，为企业政策决定者提供可靠的依据。

关键词：ARIMA模型;预测;时间序列;上证指数中图分类号：F830.91 ; ; ;文献标志码：A ; ; ;文章编号：1673-291X（2019）11-0131-05引言早在数百年前，随着股份公司这种企业组织形态在资本主义国家诞生，股票就随之诞生。

随着我国资本市场的快速发展，股票市场吸引到大量的资金，受到人们越来越多的关注。

上证指数由上海证券交易所编制，以上海证券交易所挂牌上市的全部股票为计算范围，综合反映了上海证券交易市场的总体走势，能够在一定程度上反映国家的经济发展水平、企业的经济实力，以及广大个人投资者的收入水平，是一个全面的、综合的重要经济衡量指标。

因此，通过对上证指数的短期预测可以为大量投资者提供投资指标，给企业政策决定者可信的依据。

然而，股票市场风云莫测、起起伏伏、波动巨大，很难对其长期走势进行长期精准的预测。

目前，预测股票价格走势的方法多种多样，但是均存在对股票价格的波动拟合效果较差、预测精度有限等问题。

由于时间序列模型具有应用范围广、限制要求低、短期预测准确率高等优点，因此时间序列模型已经成为金融预测领域较流行的预测模型之一。

本文选取2016年2月1日至2018年10月16日的上证指数数据，经过反复测试，建立ARIMA（4，1，4）模型，对未来进行短期预测。

结果表明，该模型能够在短期内比较精确地预测未来的上证指数。

居民消费价格指数基于ARIMA模型的构建作者：任桃红赵联文来源：《时代金融》2014年第15期【摘要】居民消费价格指数是我国物价指数体系中极其重要的一个指数，主要反映消费者支付商品和劳务的价格变化情况，也是一种度量通货膨胀水平的工具，以百分比变化为表达形式。

我国改革开放以来，社会经济的各方面发生巨大的变换，居民消费价格指数的变动也显示出自身的特点，本文主要是应用非平稳时间序列和数学统计软件Eviews对历年的居民消费价格指数进行相关分析、处理并建立模型，这有利于我们认识它与社会经济发展相联系的变动规律，文章最后根据所建立的模型举例进行了预测。

【关键词】时间序列非平稳序列乘积季节模型建模一、相关知识时间序列分析是一种动态数据处理的统计方法。

一个时间序列{xt}是长期趋势变动Tt，季节效应St，周期变动Ct和不规则变动因素It共同作用的结果。

确定性时间序列分析方法的原理是用确定性函数对长期趋势变动Tt，季节效应St，周期变动Ct进行拟合，将非平稳时间序列平稳化。

本文我们为了平稳化引入乘积季节模型。

乘积季节模型为：ψ（B）U（BS）（1-B）d（1-BS）DXt=θ（B）V（BS）εtE（εt）=0，Var（εt）=σ2ε，E（εSεK）=0，（s≠k）EXkεt=0，（？坌k其中：U（BS）=1-u1BS-u2B2s-…-uPBPSV（BS）=1-v1BS-v2B2s-…-uQBQS可以对不同周期的同一周期点之间的相关性进行拟合：ψ（B）=1-ψ1B-ψ2B2-…-ψPBPθ（B）=1-θ1B-θ2B2-…-θqBq用来消除同一周期不同周期点之间的相关性。

季节模型简记为ARIMA（p，d，q）×（P，D，Q）S其中p和q是消除同一周期不同周期点之间相关性的自回归阶数和移动平均阶数，P和Q是消除不同周期的同一周期点之间的相关性的自回归阶数和移动平均阶数，s为周期长度，d为差分的阶数，D为季节差分的阶数。

一、引言中国股市自1989年试点建立后，受1995年“327国债期货事件”影响，迎来了大发展。

此后的几年里，国有股成为国家管理的重点对象。

2005年，中国证监会提出了股权分置改革，引发了许多新争议。

随着改革的不断深化，我国资本市场迅速发展。

股票市场作为我国金融体系的重要组成部分，是资金运转和流通的通道，因此政策制定者应该对股票市场的健康良好运转进行重点监控。

而作为反映股市发展的股价，也被越来越多的人关注。

上证指数作为综合反映股市的指标，可以较好地代表股市发展情况。

本文选取的样本为2016年6月13日至2019年5月31日的上证指数收盘价，在此基础上，对其构建ARIMA 模型进行时间序列的预测分析，以期为投资者和企业家在选取股票时提供方向，并为政府制定相关政策提供更好的依据。

二、文献综述杨金刚（2016）建立了ARMA 模型，选取数据为上证指数收盘价月度数据，对未来6个月的上证指数收盘价进行预测，并与实际值进行比较。

结果证明，上证指数收盘价的ARMA （1,9）的预测值与实际值拟合效果较好。

赵力衡（2018）提出开盘价和收盘价反映了股票走势，预测价值较大，但两者意义相似。

陈小玲（2018）采用了ARIMA 模型和BP 神经网络对百度、阿里巴巴两支股票的收盘价进行建模与预测，并对比了两模型的预测精度，结果表明，两种预测模型都达到比较理想的预测精度和短期预测可行的效果。

因此，本文认为可以利用ARIMA 模型对上证指数进行短期预测，对投资者和政策制定者有良好的指导作用。

三、实证研究（一）数据采集本文选取了2016年6月13日至2019年5月31日的数据，除去节假日共获得724个样本数据（数据来源：同花顺数据库）。

本文将根据724个样本数据进行实证研究，得出相关结论并为投资者和决策者提供一个判断依据，以及为政府提供政策依据。

（二）时间序列平稳性处理通过Eviews 做出原始数据的序列图，发现序列不平稳，因此对获取的初始数据（上证指数的收盘价格）进行一阶差分。

基于ARIMA模型对上证指数月度时间序列的分析和预测崔远远;文忠桥【摘要】股票价格指数的影响因素错综复杂,现阶段影响我国股票价格的主要领域是银行储蓄、债券市场、期货市场、房地产,汇率等,从目前金融学发展的趋势和广大投资者对股票市场众多金融工具迫切的需求来看,通过建立恰当的时间序列模型可以达到对股票价格整体走势进行大致的预测的目的.本文选取了从2011年12月我国加入WTO至2014年7月以来的上证综合指数的月度数据,通过建立ARIMA 模型采用一步向前静态预测的方法对我国股市2014年8月的上证综合指数进行了预测,发现我国2014年前两个季度以来整体股市呈现上升的趋势.本文的创新之处在于对样本数据取了对数,从而消除了时间序列中的自相关和异方差,同时使得预测值接近实际值,效果良好,希望对广大股民提供借鉴参考.【期刊名称】《枣庄学院学报》【年(卷),期】2015(032)002【总页数】5页(P102-106)【关键词】ARIMA(自回归单整移动平均模型);上证综合指数;一步向前静态预测;B-J方法论【作者】崔远远;文忠桥【作者单位】安徽财经大学金融学院,安徽蚌埠233000;安徽财经大学金融学院,安徽蚌埠233000【正文语种】中文【中图分类】F832.5股票价格是国民经济运行的“晴雨表”，它的形成和波动受到国内外各种政治经济的影响，为了更好的研究股票市场的运行，我们可以借助于研究股票指数，股票指数是描述股票市场总的价格水平变化的指标，上证指数由上海证券交易所利用自己的业务知识和熟悉市场的优势编制而成，并且公开发布，具有一定的权威性.投资者据此就可以检验自己投资的效果，并用以预测股票市场的动向.同时，新闻界、公司老板乃至政界领导人等也以此为参考指标，来观察、预测社会政治、经济发展形势.由于股票价格变幻莫测，运用传统时间序列难以进行描述而且耗时耗力［1］.因此我们可以采用ARIMA模型，它是一种精度较高的时序短期预测方法，通过该模型对上证综合指数进行研究，能够更本质的认识其结构与特征，以达到方差最小意义下的最优预测［2］.1.1 ARIMA模型的理论内涵所谓ARIMA模型，是将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型.如果时间序列(1)则称该时间序列(p，q)阶的自回归移动平均模型，记为ARMA(p，q).金融时间序列中大多数都不平稳，我们通过一次或者多次差分的方法将其转变为平稳时间序列.如果序列{}经过d次差分后得到平稳时间序列，并运用了ARMA(p，q)过程对建立模型，则称为(p，d，q)阶自回归单整移动平均过程，简称ARIMA.1.2 运用B-J方法论对ARIMA进行建模步骤1.2.1 模型识别首先对模型进行平稳性检验，若不平稳则对其进行差分，差分n次则d=n，然后再根据观察已经平稳的序列的自相关图和偏自相关图并分析其拖尾及截尾情况，确定自回归阶数p和移动平均阶数q.1.2.2 模型估计当上述合适的d，p，q已经得到确认后，接下来运用OLS法或者极大似然估计法来进一步估计和移动平均系数.1.2.3 模型检验模型估计后应该对模型的适合性进行检验.为了判断残差序列是否随机，可以采用检验.若通过检验，则认可所估计的模型，否则则需要从第一步重新开始.同时为了更好地拟合数据则是在模型中增加滞后项，然后根据AIC和SC原则进行判断.本文以上证综合指数的月度收盘价格作为研究对象，选取了从2001年12月11日我国加入WTO至2014年7月14日的月度收盘价格(剔除了不交易的日期)共计152个数据，满足了股价指数研究大样本的需求，运用ARIMA模型建模，数据来源于大智慧网站下载后输入EVIEWS6.0实现建模分析［3］.2.1 识别时间序列数据的平稳性为了消除或者减少时间序列中存在的自相关和异方差的情况，同时不影响模型分析结果，对所有的数据取对数.设2001年12月为第一个月度收盘价，2002年1月为第二个月度收盘价，依次类推，将上证指数第t个月度收盘价记为，图1为取对数后自2001年12月以来的月度数据趋势图.从图1可以粗略的看出，该时间序列明显不符合零均值同方差的假定，于是对其进行ADF检验.由图2可知，检验t统计量是-2.3389，大于显著性水平为10%的临界值，所以序列存在单位根，是非平稳的，于是对其进行一阶差分.将一阶差分后的序列定为，由图3可以看出因而确定d=1.2.2 根据一阶差分后平稳时间序列定阶B-J方法论认为可根据时间序列模型自相关函数和偏自相关函数图进行识别，建立相应的ARMA模型，若某序列的自相关函数(AC)和偏自相关函数(PAC)都是拖尾的，则可以把该序列设为ARMA(p，q)过程［4］.下面我们来观测序列的自相关和偏自相关图:从图2我们可以清楚地看到自相关函数和偏自相关函数都是拖尾的，它们都从第二阶和第四阶开始大幅度下降.故可以设p=q=2或者p=q=4.经过比较可知，ARIMA (2，1，2)模型中的AR(1)项的系数估计值对应的概率0.1788在10%的显著性水平下无法通过检验，故舍去.而ARIMA(4，1，4)模型的参数在在1%的水平下完全显著，这恰好符合ARMA(p，q)过程的平稳条件.同时ARIMA(4，1，4)中的AIC=-2.2032＜ARIMA (2，1，2)中的AIC=-2.1526，从而也符合ARIMA信息准则.综上可知，该模型最终设定为ARIMA(4，1，4).2.3 残差的检验接下来对该ARIMA(4，1，4)模型的残差序列进行白噪声检验，检验的检验标准包括Q统计量和检验对应的概率.检验结果如图3.从图3可以看出自相关(AC)系数的绝对值几乎都小于0.1，在零假设下，Q统计量服从分布，其中m是最大滞后期，因为样本容量n=152，可以令m=√152≈12，此时QStat=12.956，当p=q=4时，在显著性水平=0.1时，查分布表可知，(12-4-4)== 13.277＞Q-Stat=12.956，则不能拒绝残差序列相互独立的原假设，检验通过，接受原假设，即残差序列是纯随机的白噪声过程.2.4 模型的拟合和预测本模型的预测就是根据时间序列历史数据，建立ARIMA模型对未来一段时间的数据进行预测，现在ARIMA建模方法之所以在各个领域得到广泛应用，很大程度是其在预测方面的成功，尤其是短期预测方面.本文采用一步向前静态预测，即每预测一次，用真实值代替实际值，加入到估计区间，再进行向前一步预测.由于本文使用的是月度数据截止到2014年7月，采用一步向前静态预测只能预测一期的值即8月的收盘价.由于本模型中对样本数据取了对数，为了更好的观察真实值和预测值的差距，通过科学计算器我们求出其原值:由表3可知，该模型拟合的绝对误差和绝对百分比误差较小，因此该模型的拟合结果较好，可以用来预测，且对8月份的预测较为准确，误差较小.3.1 模型的分析从上述的拟合和预测可以得出，ARIMA模型采用静态一步向前的方法可以较好的进行短期预测.从所建立的模型可以看出，上证指数在2014年4月至2014年8月以来虽然有涨有跌，但是总体呈现逐渐上升的趋势［6］.这可能得益于以下几个方面的原因:首先，我国经济基本面依然较好.从消费方面看，对文化、教育、医疗、养老和旅游等服务类需求增长迅猛，网上购物等新兴业态的发展则有力地促进消费潜能的释放.从投资看，我国在城市轨道交通、环境治理、城市排水和农村基础设施等方面存在着极为迫切的需求.其次，外部环境趋于改善，今年以来，全球经济复苏在波动中逐步加强，美国经济的好转将对其他发达国家乃至全球经济产生较大带动作用，随着欧盟各个国家间加强交流合作，欧洲主权债务危机的不良影响正在逐步消除.再次，市场预期转好.今年以来，我国通胀压力持续缓解，价格总水平(CPI)处于调控目标3.5%以内，目前企业家信心普遍回升，投资意愿上升，采购活动加快.3.2 模型的展望尽管ARIMA模型在非平稳时间序列的预测方面有很好的表现，但是该模型仅仅在短期预测方面有一定的可行性，而对长期趋势就会表现出很大的局限性，预测的偏差较大，结果失真.并且该模型只是考虑了时间序列本身的特性，而忽视了其他更为复杂的外部因素的影响，所以难以对变化多端的股票市场的长期趋势进行精确地刻画.总体来说，该模型还是可以对大盘指数实现短期预测，进而为广大投资者提供投资决策的依据.【相关文献】［1］吴小强，吕文龙.股票价格指数的趋势预测——基于上证指数数据的时间序列分析［J］.金融经济:下半月，2012 (10):80-82.［2］旷芸，梁宗经.基于ARIMA模型的标准普尔S＆P500指数预测分析［J］.现代商贸工业，2012，24(14):100-102.［3］刘云.ARIMA对我国上证指数的预测研究［J］.现代商贸工业，2012，24(16):97-98. ［4］严敏，胡志明.基于ARIMA模型对上证指数的实证分析［J］.经营管理者，2013，21:076. ［5］徐珍，李星野.小波ARMA模型和ARIMA模型对上证指数的预测效果探究［J］.现代商业，2012(30):32-33.。

ARIMA模型在我国居民消费价格指数的实证分析作者：方羽来源：《行政事业资产与财务》2020年第10期摘要：本文关注我国居民消费价格指数，结合我国1985-2018年数据对居民消费价格指数进行ARIMA模型的拟合并预测2019年我国居民消费价格指数，并结合实际情况，提出一些意见和建议。

关键词：HP滤波法;ARIMA模型;居民消费价格指数居民消费价格指数（CPI），是一个反映居民购买一般消费品和服务的价格水平变动情况，属于一种宏观经济指标。

且其变动率在一定程度上反映了我国经济发展的通货膨胀或紧缩程度，是关系国计民生的一项重要指标。

关注居民消费价格指数，关注其变动发展情况是反映我国物价水平的重要方面。

一、我国居民消费指数基本情况自1985年以来，我国居民消费价格指数（上一年=100）不断变动，但整体基本维持在100以上，及较上一年有所增长，34年来平均居民消费价格指数为105.27。

在2000年以前，我国居民消费指数变动很明显，1985€？994年呈现先增长后下降再急速增长的态势，且于1994年达到近34年来的峰值124.1。

1995€？998年持续下降，且将至近34年的最小值，仅98.6。

2000年以后的居民消費指数变动明显不如2000年以前大，但仍有起伏波动。

2012年以后居民消费指数趋于稳定但仍有小幅变动。

二、HP滤波法（1）数据来源。

本文数据源自《中国统计年鉴》（2000€？019年）选择1985€？018年的居民消费指数数据（上一年=100），共计34个数据，其中1985€？016年用于拟合模型，2017和2018年数据用于模型检验。

（2）HP滤波法实证分析。

利用HP滤波法，可将居民消费指数数据可以看作由趋势成分和波动成分两者组成的，通过设定一个损失函数，并结合事先给定的取值，使损失函数最小化，将居民消费指数数据分解为趋势成分和波动成分，前者代表CPI指数的长期变动，后者代表CPI指数的短期波动。

流通经济基于ARIMA模型对我国CPI指数的分析预测中央民族大学经济学院 孙晓丹摘 要：通货膨胀代表一国物价总水平的持续上升，严重时可能会造成社会供需失衡，导致货币信任危机，因此有必要对通货膨胀水平进行衡量和预测。

CPI指数是衡量通货膨胀水平的重要指标，本文通过选取2000年1月至2021年1月共253个月份的CPI数据，构建ARIMA(13，0，0)模型对CPI指数进行分析和预测，以得出2021年我国的通货膨胀情况。

研究结果表明，CPI指数具有较长的滞后阶项，并且在经济形势逐渐好转之后，国内通货膨胀水平将会呈现出稳定增长态势。

关键词：ARIMA模型；通货膨胀率；CPI指数本文索引：孙晓丹.基于ARIMA模型对我国CPI指数的分析预测[J].商展经济，2021(15)：015-017.中图分类号：F202 文献标识码：ADOI：10.12245/j.issn.2096-6776.2021.15.052020年世界经济遭遇了严峻的挑战，物价水平也出现了大幅下跌的情形。

如今，经济活动在持续衰退之后重新走向扩张，大宗商品价格持续上涨，通货膨胀现象再次浮现，给全球经济的复苏蒙上了一层阴影。

通货膨胀是指由于物价全面持续的上涨而造成一国货币的贬值，造成这一现象的直接原因通常是一国发行的实际货币量超过了其需要货币量。

消费者物价指数(CPI)是衡量通货膨胀情况的重要指标之一，如果一段时间内CPI指数持续、全面地上涨，则表明发生了通货膨胀。

国内学术界对通货膨胀的预测方面有着丰富的研究成果。

陈伟、牛霖琳(2013)运用贝叶斯模型平均方法对样本外通胀进行预测，并证明了货币量的增加会直接导致通胀增加。

田新(2015)利用ARIMA(3，1，(1，2，3，7))对2014-2015年的CPI指数进行了预测，结论表明，我国通货膨胀有较长的滞后期，其预测过程不受其他因素的干扰。

霍忻、刘黎明(2017)选取1985-2015的通货膨胀数据，利用ARIMA(3，2，2)模型对我国“十三五”时期通货膨胀的趋势进行了预测，结果表明，我国通胀率将继续保持平稳增长的态势。

基于ARIMA模型的上海居民消费价格指数分析及预测作者：宋颖超来源：《时代金融》2017年第15期【摘要】大多数的经济时间序列存在惯性，通过这种惯性可以对时间序列的历史数值进行分析建模，从而对未来值进行预测。

本文对1991～2015年上海居民消费价格指数的时间序列进行数据分析，利用Eviews9软件对1991～2013年上海居民消费价格指数实际的数据建立ARIMA（1，2，2）模型。

用该模型对2014年和2015年的上海居民消费价格指数进行预测并与实际值进行对比，结果显示该模型预测的精准度较高。

后对2016年上海居民消费价格指数进行预测，以达到合理预期和分析目的。

【关键词】居民消费价格指数 Eviews ARIMA模型一、居民消费价格指数居民消费价格指数简称CPI（consumer？price？index），是一个反映居民家庭一般所购买的消费商品和服务价格水平变动情况的宏观经济指标，也是宏观经济分析与决策以及国民经济核算的重要指标。

一般来说，CPI的高低直接影响着国家的宏观经济调控措施的出台与力度，如央行是否调息、是否调整存款准备金率等。

同时，CPI的高低也间接影响资本市场的变化。

通过研究居民消费价格指数，可以了解各地区价格变动的基本情况，分析研究价格变动对社会经济和居民生活的影响，能满足各级政府制定政策和计划、进行宏观调控的需要，以及为国民经济核算提供参考和依据。

CPI稳定、就业充分及GDP增长往往是最重要的社会经济目标，市场的经济活动会根据CPI的变化来调整。

二、上海居民消费价格指数的ARIMA模型分析ARIMA（p，d，q）模型是博克斯-詹金斯针对非平稳时间序列提出的模型。

通过研究发现上海居民消费价格指数是非平稳的时间序列，故本文选取ARIMA（p，d，q）模型进行CPI 的研究和预测。

（一）数据收集及ADF检验选取1991年～2015年上海居民消费价格指数作为样本数据（来源于上海统计局《统计年鉴》以1990年为100），运用软件Eviews9对上海居民消费价格指数进行分析处理及预测。

基于ARIMA模型的中国消费物价指数研究摘要居民消费价格指数(CPI)是反映通货膨胀程度的重要指标,也是国民经济核算中的缩减指标。

居民消费价格指数反映的市场价格信号真实,带动价格舆论导向正确,则有利于改善价格的总水平调控。

目前,医疗、教育、交通等垄断行业价格上涨过快,导致居民大量增加储蓄,使正常消费受到压抑,消费结构变形,影响经济增长。

通货膨胀是中央银行制定货币政策必不可少的一个变量。

本文在对外国通货膨胀研究的基础上，收集了1987年1月至2015年10月的月度数据，对我国通货膨胀率进行分析，并做短期预测。

实证结果表明，ARIMA(1,1,1)模型对CPI 拟合预测结果良好。

若根据通货膨胀率的预测结果制定货币政策，中央银行的货币政策将更行之有效。

关键词CPI ARIMA模型残差时间序列AbstractThe consumer price index (CPI) is used to determine the relative number of changes in the price of consumer goods and services in a certain period of time. This indicator affects the government to develop monetary, fiscal, consumption, prices, wages and social security policies, but also a direct impact on the living standards of residents and Evaluation. The consumer price index reflects the true market price signals, driving the price correct guidance of public opinion, it will help to improve the general level of price regulation. Currently, health care, education, transportation and other monopoly industries prices rose too fast, resulting in a substantial increase in resident deposits, so that normal consumption suppressed, consumption structure deformation, affecting economic growth. Inflation is the central bank monetary policy an essential variable. Inflation based on the study in a foreign country, the paper collected from January 1987 to October 2015 monthly data on China's inflation rate was analyzed, and make short-term predictions. The empirical results show that, ARIMA (1,1,1) model to fit the CPI forecast good results. If monetary policy based on inflation forecast, the central bank's monetary policy will be more effective.Keyword CPI ARIMA model Residuals Time Series第1章序言1.1 研究意义和目的1.1.1 研究意义1、理论意义根据我国经济发展的特点，结合区域经济发展的复杂消费结构，主要从内部消费物价指数构成的成本，分析了我国物价上涨的主要驱动力。

财经视野CAIJINGSHIYE1ARIMA模型在我国居民消费价格指数的实证分析方羽河南财经政法大学河南郑州摘要：本文关注我国居民消费价格指数，结合我国1985-2018年数据对居民消费价格指数进行ARIMA 模型的拟合并预测2019年我国居民消费价格指数，并结合实际情况，提出一些意见和建议。

关键词：HP 滤波法；ARIMA 模型；居民消费价格指数居民消费价格指数（CPI ），是一个反映居民购买一般消费品和服务的价格水平变动情况，属于一种宏观经济指标。

且其变动率在一定程度上反映了我国经济发展的通货膨胀或紧缩程度，是关系国计民生的一项重要指标。

关注居民消费价格指数，关注其变动发展情况是反映我国物价水平的重要方面。

一、我国居民消费指数基本情况自1985年以来，我国居民消费价格指数（上一年=100）不断变动，但整体基本维持在100以上，及较上一年有所增长，34年来平均居民消费价格指数为105.27。

在2000年以前，我国居民消费指数变动很明显，19851994年呈现先增长后下降再急速增长的态势，且于1994年达到近34年来的峰值124.1。

19951998年持续下降，且将至近34年的最小值，仅98.6。

2000年以后的居民消费指数变动明显不如2000年以前大，但仍有起伏波动。

2012年以后居民消费指数趋于稳定但仍有小幅变动。

二、HP 滤波法（1）数据来源。

本文数据源自《中国统计年鉴》（20002019年）选择19852018年的居民消费指数数据（上一年=100），共计34个数据，其中19852016年用于拟合模型，2017和2018年数据用于模型检验。

（2）HP 滤波法实证分析。

利用HP 滤波法，可将居民消费指数数据可以看作由趋势成分和波动成分两者组成的，通过设定一个损失函数，并结合事先给定的取值，使损失函数最小化，将居民消费指数数据分解为趋势成分和波动成分，前者代表CPI 指数的长期变动，后者代表CPI 指数的短期波动。

基于ＡＲＩＭＡ模型的沪深３００指数研究张文军摘㊀要：利用Ｒ软件建立ＡＲＩＭＡ模型，对２０１９年１月２日至２０１９年９月３１日期间的２０２个沪深３００指数日收盘价进行模型识别㊁拟合，利用建立的模型对沪深３００指数进行预测研究，同时为投资决策提供参考信息㊂关键词：沪深３００指数；ＡＲＩＭＡ模型；预测决策中图分类号：Ｆ２２４㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码：Ａ㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号：１００８－４４２８（２０１９）７５－０１２４－２一㊁引言随着我国股市的不断发展完善，时间序列预测日益成为股票市场的一种成熟预测方法㊂股票市场存在很强的不确定性和波动性，准确掌握股票市场未来的动向，可以在投资决策的过程中占据一定主动权㊂对于我国金融市场股价走向的预测分析研究，ＡＲＩＭＡ模型是当前学者采用比较多的一种方法㊂２００５年４月８日，上海证券交易所和深圳证券交易所联合发布了沪深３００指数，主要用于反映我国Ａ股市场的整体变化趋势㊂目前沪深３００指数选取的样本覆盖了Ａ股市场７０％左右的市值，能够很好地反映我国证券市场股票价格变动的整体概貌和运行状况，因此该指数具有良好的市场代表性和可投资性，可以作为金融市场投资业绩的评价标准，为投资者指数化投资和指数衍生产品创新提供条件㊂基于此，本文以沪深３００股价指数为依据，通过时间序列分析方法建立沪深３００指数预测模型，以期对投资者决策提供一个参考㊂二㊁时间序列预测方法和模型１．平稳性检验一个平稳时间序列过程的概率分布与时间的位移无关㊂如果从序列中任意取一组随机变量并把这个序列向前移动ｈ个时间，其联合概率分布保持不变㊂２．单位根检验单位根检验是时间序列平稳性检验的最常用方法㊂单位根检验通过构造单位统计量，检验特征根是在单位圆上（外）还是单位圆内得出相应结论㊂３．信息准则（１）ＡＩＣ准则ＡＩＣ是衡量统计模型拟合优良性的一种标准，建立在熵的概念上，提供了权衡估计模型复杂度和拟合数据优良性的标准㊂通常将最优模型定义为使ＡＩＣ的值达到最小的模型㊂（２）ＢＩＣ准则ＡＩＣ准则存在不足之处：时间序列越长，相关信息就越分散，需要多自变量复杂拟合模型才能使拟合精度比较高㊂Ａｋａｉｋｅ于１９７６年提出ＢＩＣ准则，与ＡＩＣ相比，当样本容量适度或较大时，ＢＩＣ倾向于选择一个低阶的ＡＲ模型，可弥补ＡＩＣ准则的不足㊂三㊁实证分析本文以沪深３００指数为研究对象，利用Ｒ软件从ｙａｈｏｏ网站获得２００５年４月８日到２０１８年８月１４日的沪深３００指数日收盘价㊂以这些数据为基础，对沪深３００指数时间序列进行分析和预测，分析沪深３００指数的波动情况㊂用２０１８年１月２日到２０１８年７月３１日期间的１４１个短期数据，用ＡＲＩＭＡ模型进行沪深３００指数预测，将其与实际值比较㊂（一）模型识别１．平稳性检验平稳性是时间系列分析的基础，序列是否平稳会对其性质及其行为产生重要影响，可通过观察时序图作初步判断㊂绘制沪深３００指数日收盘价趋势图，如图１所示㊂图１㊀沪深３００指数日收盘价时序图４２１热㊀㊀点Һ㊀图２㊀沪深３００指数对数收益率时图由图１可知，２０２个沪深３００指数每日收盘价时间序列呈现下降波动趋势，表明沪深３００指数时间序列是非平稳的，因此需要对该时间序列做取对数并进行一阶差分处理，最终得到沪深３００指数日对数收益率序列㊂处理后的日对数收益率时间序列图如图２所示，沪深３００指数日对数收益率在ｌｎｒ＝０附近上下波动，初步判断沪深３００指数日对数收益率序列是平稳的㊂２．单位根检验用Ｒ软件进行单位根检验，采用ＡＤＦ单位根检验方法，结果显示ｐ值为０．０１，表明在５％的置信水平下，沪深３００指数日对数收益率的ＡＤＦ检测值小于置信水平的ｔ值，即该时间序列是弱平稳的㊂由此初步判断沪深３００指数日对数收益率时间序列可以建立ＡＲＩＭＡ模型㊂（二）模型估计差分阶数及自相关性检验用Ｒ软件分别画出沪深３００指数日对数收益率序列（ｌｎｒ）和一阶差分后的日对数收益率序列（ｄｌｎｒ）的自相关ＡＣＦ图和偏自相关ＰＡＣＦ图，结果显示沪深３００指数日对数收益率序列只在之后１４阶时的自相关ＡＣＦ函数值和偏自相关ＰＡＣＦ函数值是显著的，在其他阶都是截尾的，表明沪深３００指数日对数收益率序列的相关性是很弱的㊂而沪深３００指数一阶差分后的日对数收益率序列（ｄｌｎｒ）自相关ＡＣＦ图在１阶截尾，说明ｄｌｎｒ序列适合ＭＡ模型；偏自相关ＰＡＣＦ图显示在２阶之后截尾，则ｄｌｎｒ序列可以建立ＡＲ模型㊂因此，沪深３００指数日对数收益率可以使用ＡＲＩＭＡ模型，其中差分阶数为１㊂根据ｄｌｎｒ的自相关ＡＣＦ图和偏自相关ＰＡＣＦ图，得出可以备选的ＡＲＩＭＡ模型：ＡＲＩＭＡ（２，１，１）㊁ＡＲＩＭＡ（６，１，１）㊁ＡＲＩＭＡ（８，１，１）㊁ＡＲＩＭＡ（２，１，１４）㊁ＡＲＩＭＡ（６，１，１４）和ＡＲＩＭＡ（８，１，１４）㊂它们的ＡＩＣ值分别为－８０３．１６㊁－８００．４１㊁－７９８．６５㊁－７９８．２４，四个模型的ＡＩＣ值差别不大，但滞后阶数越多，需要估计得参数就越多，会出现个别参数的估计值不是很显著㊂根据模型参数的显著性，最后选择ＡＲＩＭＡ（８，１，１），各参数系数在９５％的显著性水平下是显著的，因此ＡＲＩＭＡ（８，１，１）对沪深３００指数对数收益率的拟合是充分的㊂（三）模型检验对于用时间序列建立的模型，检验模型拟合好坏的方法主要是判断模型的残差是否为白噪声㊂对建立好的ＡＲＩＭＡ（８，１，１）模型，取模型的残差，分别使ＢＪ检验方法和ｔｓｄｉａｇ检验方法，得到模型残差的时序图㊁ＡＣＦ图㊁ＰＡＣＦ图㊂模型残差的时序图显示残差值在零附近上下波动，没有趋势；ＡＣＦ图显示模型残差在零阶以后显著截尾；ＰＡＣＦ图也显示残差序列没有相关性，是白噪声㊂ＢＪ检验结果显示，ｄｆ＝１２时，模型ＡＲＩＭＡ（８，１，１）的Ｑ（１２）＝５．６３４４，Ｐ值为０．９３３４，因此，Ｌｊｕｎｇ－Ｂｏｘ统计量不能拒绝模型残差没有显著的前后相关性这一原假设，即模型残差前后相关性不显著㊂由此可知，模型残差序列是白噪声，模型拟合充分㊂（四）模型预测对沪深３００指数日对数收益率建立模型，并对模型ＡＲＩＭＡ（８，１，１）残差是否符合白噪声进行检验之后，接下来利用拟合的模型进行预测㊂选择１０个沪深３００指数日收盘价数据作为预测对照值，采用动态预测对模型进行超前１０步预测㊂表１给出了日收盘价真实值与预测值之间的对比情况㊂表１㊀日收盘价预测值与实际值对比超前步数预测值真实值偏差（预测值－实际值）偏差率％（偏差／真实值）１３１７５．５１９３４４７．３９－２７１．８７０９－７．８８６２８２３２００．３７８３３７０．９６－１７０．５８１５－５．０６０３２３３２１３．５５２３３１５．２８－１０１．７２７６－３．０６８４５４３２２３．２９６３２７３．２７－４９．９７３９３－１．５２６７３５３２２７．５５８３３６８．８７－１４１．３１２２－４．１９４６５６３２２６．５４８３３１４．５１－８７．９６２３－２．６５３８６７３２３１．６７３３９７．５３－１６５．８６０４－４．８８１７９８３２３９．６３１３４０５．０２－１６５．３８８７－４．８５７２０９３２４９．９９３３９０．３４－１４０．３５０５－４．１３９７２１０３２６１．６５１３３７２．９１－１１１．２５９２－３．２９８６１㊀㊀表１显示，偏差（预测值－实际值）均为负值，而且绝对值整体比较大，但是相对误差控制在了１０％以内㊂实际值和预测之间产生很大的偏差，原因可能在于ＡＲＩＭＡ模型本身的局限性和设定过程中由于模型选择所产生的误差，或是因为指数本身受外界因素的影响㊂四㊁结论本文利用ＡＲＩＭＡ模型对２０２个短期沪深３００指数进行分析，结果证明ＡＲＩＭＡ模型在一定程度可以预测未来短期内的沪深３００指数日收盘价㊂通过对比实际值和预测值之间的差距，发现建立的模型预测效果与实际值的差距均处于㊀㊀㊀（下转第１４２页）５２１理技能以及文化知识㊂同时政府需要设立农村课堂，安排农户参加管理培训，到农旅融合发展较好的示范区进行交流学习，使农业精英源源不断的加入农业队伍，推动农旅融合的进一步深化㊂２．涉农政策适度倾斜，提升农林产品加工企业活力农林旅的结合，需要农林企业参与其中，目前阳城县农林加工企业规模小而散，不能够形成核心品牌和竞争力，要通过政策和资金扶持，帮助农业企业站起来，扩大农林加工企业规模，加快绿色认证和地标产品申报，强化公司＋合作社＋农户的发展模式，不断引导农户参加新型农业社会化组织，使之成为促进农林产品种植户发展的动力源㊂同时农林旅融合发展需要配套的相关政策，政府需要出台共享农庄㊁共享农舍建设的优惠政策，鼓励城里人积极参与乡村建设，设立有当地特色的主题旅游路线，规划精品旅游项目㊂同时鼓励农民参与各类与乡村旅游紧密联系的农业合作社，通过资本联合的方式建立各类旅游企业㊂参考文献：［１］田亚玲．农旅融合助推秀山县域经济发展初探［Ｊ］．南方农业，２０１４，８（３４）：４９－５２．［２］王越． 农旅结合 视野下的西部地区特色农产品品牌构建研究［Ｊ］．农业经济，２０１５（６）：１２３－１２４．［３］林翔君．广西农旅融合创新模式研究［Ｊ］．农家参谋，２０１７（２３）：２４．［４］缪一飞，龚绍芝．新平县休闲农业与乡村旅游发展方略［Ｊ］．云南农业，２０１７（６）：１６－１８．［５］陈良琛．促进农旅融合的农村地区规划研究：以沁河及其两侧区域概念性规划为例［Ｊ］．环境与发展，２０１７，２９（９）：２０６－２０８．［６］蒋淇．农旅融合视角下传统农业小镇旅游发展研究：以铜梁安溪为例［Ｊ］．安徽商贸职业技术学院学报（社会科学版），２０１７，１６（３）：２４－２９．作者简介：张子璇，女，山西晋城市人，云南民族大学经济学院劳动经济学专业２０１９级硕士研究生㊂（上接第１２５页）可接受的范围内㊂本文的研究也存在一定的局限性：影响沪深３００指数变动的因素较多，ＡＲＩＭＡ模型只是从纯时间序列的角度出发，对收益率进行预测，忽略了其他因素的影响㊂如果想要做更深入的研究，还需要考虑更多的因素如股市的波动㊁投资者行为等，利用其他方法例如主成分分析法和独立成分分析法等方法来对沪深３００指数做进一步深入研究㊂我国的股票市场存在着多重影响因素，而且这些因素都处于不断变化之中㊂当未来的市场条件发生变化时，当前合理的预测模型再次运用到变化后对象时就可能在产生较大误差㊂因此投资者在利用相关的模型对趋势做判断预测时，要根据市场环境的变化及时调整使用的模型，使之与当前的市场环境相匹配吻合，只有这样才能得到较为理想可靠的结果㊂参考文献：［１］郑振龙，黄薏舟．波动率预测：ＧＡＲＣＨ模型与隐含波动率［Ｊ］．数量经济技术经济研究，２０１０（１）．［２］刘浩宇，基于ＧＡＲＣＨ模型的股票市场波动预测：以沪深３００指数为例［Ｊ］．武汉商学院学报，２０１８（２）．［３］（美）ＲｕｅｙＳ．Ｔｓａｙ著李洪成，尚秀芬，郝瑞丽译：金融数据分析导论：基于Ｒ语言［Ｍ］．北京：机械工业出版社，２０１３．［４］周永道，王会琦，吕王勇．时间序列分析及应用［Ｍ］．北京：高等教育出版社，２０１５．作者简介：张文军，女，河南省南阳市人，广东财经大学经济学院２０１７级数量经济学专业硕士研究生，研究方向：计量经济模型与应用㊂２４１。

基于ARIMA和LSTM的上证指数预测与分析基于ARIMA和LSTM的上证指数预测与分析引言作为中国股市的代表性指数，上证指数的预测与分析一直备受关注。

近年来，随着人工智能技术的不断发展，ARIMA和LSTM成为了股票价格预测中常用的方法。

本文将探讨基于ARIMA和LSTM的上证指数预测与分析方法，并通过实证研究验证其有效性。

第一章 ARIMA方法自回归移动平均模型（ARIMA）是时间序列分析中常用的方法之一。

ARIMA模型包括自相关（AR）和移动平均（MA）两个部分，可以根据历史数据的自相关性和移动平均性进行预测。

在本章中，我们先介绍ARIMA模型的原理，然后根据上证指数的历史数据应用ARIMA模型进行预测，分析其优缺点。

第二章 LSTM方法长短期记忆网络（LSTM）是一种递归神经网络，适用于处理和预测时间序列数据。

相比传统的循环神经网络，LSTM具有更好的长期依赖性建模能力。

本章中，我们将介绍LSTM网络的结构和工作原理，并利用上证指数的历史数据，训练LSTM模型进行预测，并分析其优势和挑战。

第三章上证指数预测与分析实证研究在本章中，我们将分别基于ARIMA和LSTM模型，利用上证指数的历史数据进行预测与分析。

首先，我们将分析上证指数的数据特点，包括趋势性和季节性，并进行数据预处理。

然后，我们将基于ARIMA模型进行预测，并使用均方根误差（RMSE）评估模型性能。

接着，我们将使用LSTM模型进行预测，并与ARIMA模型进行对比。

最后，我们将分析预测结果，比较两种模型的优劣。

第四章结果与讨论在本章中，我们将对上证指数的预测结果进行分析和讨论。

首先，我们将分析ARIMA模型和LSTM模型在预测上证指数上的表现，探讨它们的优缺点。

接着，我们将探讨预测结果的误差分析，并对模型的预测能力进行评估。

最后，我们将讨论模型在实际投资中的应用前景，并提出改进和拓展的建议。

第五章结论本文通过基于ARIMA和LSTM的上证指数预测与分析方法，对中国股市进行了深入研究。

基于ARIMA模型的上海城镇居民人均可支配收入预测研究1. 引言1.1 研究背景上海作为我国经济最发达的城市之一，其城镇居民的可支配收入水平一直备受关注。

随着经济的不断发展和城市化进程的加快，城镇居民的收入水平也呈现出逐步增长的趋势。

对上海城镇居民人均可支配收入进行预测研究具有重要的理论和实践价值。

在过去的研究中，虽然有一些学者对上海城镇居民人均可支配收入进行了分析和预测，但大多数研究仍然存在一定的局限性。

传统的统计分析方法往往依赖于对数据分布和特性的假设，而且在时间序列数据分析中存在一定的随机性和不确定性。

为了克服这些问题，引入ARIMA模型进行预测研究具有重要意义。

本研究旨在利用ARIMA模型对上海城镇居民人均可支配收入进行预测，以期为上海市政府和相关部门提供科学的决策依据，为上海经济社会的可持续发展提供参考。

通过对城镇居民的收入水平进行准确预测，可以更好地指导政府制定相关政策，促进社会公平和经济发展。

1.2 研究意义城镇居民人均可支配收入是衡量一个城市经济发展水平和居民生活水平的重要指标之一，也是衡量城市社会经济健康状况的重要标志。

上海作为中国经济最发达的城市之一，城镇居民人均可支配收入水平一直处于较高水平。

研究上海城镇居民人均可支配收入的预测具有重要的实践意义和政策指导意义。

通过对上海城镇居民人均可支配收入的预测研究，可以帮助政府和相关部门更好地制定经济政策和社会政策，进一步促进城市经济的持续增长和居民生活水平的提高。

对上海城镇居民人均可支配收入的预测研究可以为居民个人和家庭提供重要的参考信息，帮助他们更好地规划自己的经济生活和未来发展。

1.3 研究目的本研究旨在利用ARIMA模型对上海城镇居民人均可支配收入进行预测，以探索其发展趋势和变化规律，为相关政策制定提供依据。

具体目的包括：1. 分析上海城镇居民人均可支配收入的变化趋势，揭示其影响因素和驱动力，为进一步研究提供基础和依据。

2. 建立可靠的ARIMA模型，有效预测上海城镇居民人均可支配收入的未来走势，为相关部门提供科学决策支持。

基于ARIMA模型的上海城镇居民人均可支配收入预测研究摘要：本文基于ARIMA模型，探讨了上海城镇居民人均可支配收入的预测研究。

通过对过去几年的相关数据进行分析，建立了ARIMA模型，并对未来一定时期内的城镇居民人均可支配收入进行了预测。

研究发现，ARIMA模型对上海城镇居民人均可支配收入的预测具有较高的准确性和可靠性，为相关领域的决策和规划提供了重要参考。

一、引言随着中国经济的快速发展和城镇化进程的加快，城镇居民的人均可支配收入逐渐成为一个备受关注的焦点问题。

城镇居民人均可支配收入水平的提高，不仅直接关系到城市居民的生活水平和消费能力，也对城市的经济发展和社会稳定产生着深远影响。

对城镇居民人均可支配收入进行科学的预测研究，对相关政策的制定和社会经济的稳定发展具有十分重要的意义。

上海作为中国的经济中心和国际大都市，城镇居民人均可支配收入水平一直处于较高水平，并且呈现出稳步增长的趋势。

面对全球经济形势的不确定性和国内外各种风险挑战，及时准确地预测上海城镇居民人均可支配收入的发展趋势，对上海市政府的相关政策制定和发展规划非常重要。

本文旨在基于ARIMA模型，对上海城镇居民人均可支配收入进行预测研究，以期为上海市相关领域的决策和规划提供参考和支持。

二、相关理论知识1. ARIMA模型ARIMA模型是时间序列分析中常用的一种模型，它是自回归模型（AR）和移动平均模型（MA）的组合。

ARIMA模型通过对时间序列数据的自回归项、差分项和移动平均项进行组合，可以较好地拟合和预测时间序列数据的变化趋势。

ARIMA(p,d,q)模型中，p代表自回归项数，d代表差分阶数，q代表移动平均项数。

通过对时间序列数据进行合适的差分操作，可以将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，从而利用ARIMA模型进行建模和预测。

2. 城镇居民人均可支配收入城镇居民人均可支配收入是指城镇居民用于消费和储蓄的可支配收入，反映了城镇居民的生活水平和消费能力。

基于ARIMA模型下的时间序列分析与预测——以上海市社
会消费品零售总额为例
张萌
【期刊名称】《现代商业》
【年(卷),期】2011(000)008
【摘要】大多数的时间序列存在着惯性.通过对这种惯性的分析,可以由时间序列的当前值对其未来值进行估计.本文以1978年到2007年上海市社会消费品零售总额数据为研究对象,将这些数据平稳化并做分析,发现ARIMA(1,1,1)模型能较好的对上海市社会消费品零售总额进行时间序列分析和预测.
【总页数】1页(P20)
【作者】张萌
【作者单位】上海大学管理学院,200444
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于ARIMA模型下的时间序列分析与预测——以江苏省社会消费品零售总额为例 [J], 万艳苹
2.基于时间序列ARIMA模型的能源数据分析与预测 [J], 倪沈侠;阎少宏;罗长银;吴宇航
3.基于ARIMA模型对江西省CPI的时间序列分析与预测 [J], 戴玉泉
4.基于时间序列ARIMA模型的能源数据分析与预测 [J], 倪沈侠;阎少宏;罗长银;吴
宇航
5.基于ARIMA模型的社会消费品零售总额的分析与预测 [J], 陈韵洁;许萍;白同元因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。