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基于时间序列模型对蔬菜类商品的自动定价与补货决策的研究2.山东协和学院基础部，山东济南 250109摘要：本文主要使用统计学方法与时间序列预测模型并采用智能算法对蔬菜类商品的品类、单品销售规律和定价补货策略进行研究。
为了方便处理数据和合并数据，首先对数据进行预处理，再采用线性回归、逐步回归分析探究销售总量与成本加成定价的关系，通过分析得出采用时间序列预测模型预测日补货总量和定价策略，代入python实现遗传算法解决商超收益最大化问题。
关键词：逐步回归成本加成定价时间序列预测模型0.引言：生鲜商品是商超中关键的经营模块，是集客源的重要途径，是门店吸引来客数的重要因子。
蔬菜类是最灵活、变化最快的商品，这类商品易腐烂，受外界环境影响大，当日商品不能隔日售卖，容易产生损耗。
不同品类和产地决定了利润空间的大小，依据市场分析，对补货和定价决策尤为重要，设置合理的销售组合、定价与补货方式对商超尤为重要。
1.问题的提出与分析以品类作为参考制作补货计划，分析各蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系，给出各蔬菜品类2023年7月1日到7日的日补货总量和定价策略，实现商超收益的最大化。
先对数据进行预处理，得到各品类总量与成本加成定价的数据。
1.问题的求解2.1基于多种回归方法的销售总量与成本加成定价关系探究为了探究不同蔬菜品类的销售总量与成本加成定价是否存在关系，经本文采用多种回归方法对二者进行回归分析，选择多种回归方法可以更好的对比体现出结果的准确性。
在建模中，首先利用Python对数据进行预处理，得到各品类总量与成本加成定价的数据。
为了使得商超的收益最大化，通过时间序列预测出补货总量与成本加成定价，并构建定价模型，最后通过遗传算法求解最大收益。
本文将附件一和附件二中每天的数据进行合并，得到各品类的蔬菜销售总量,表示成本加成定价，表示成本，表示利润，表示销售单价，表示批发价格，表示损耗率，得到公式：通过观察时间与成本定价的折线图，发现当销量增加时并会不会影响成本加成定价，所以假设销量和加成定价之间不存在相关性，由此进行逐步回归分析[3]，得出分析结果。
我国居民消费价格指数预测研究--基于LASSO-IPSO-LSTM
组合预测模型
薛洁;冯楠
【期刊名称】《统计科学与实践》
【年(卷),期】2022()7
【摘要】针对CPI时序数据的非线性特征以及传统的统计预测方法、神经网络的不足,文章提出LASSO-IPSO-LSTM组合预测模型。
以2011年1月至2020年12月我国CPI月度数据为研究对象,运用LASSO方法筛选出对CPI产生显著影响的指标,利用改进PSO算法优化LSTM网络的超参数,进而构建组合模型对CPI数据进行预测。
结果表明,LASSO-IPSO-LSTM组合预测模型的预测误差均小于其他模型,且平均绝对百分比误差仅为0.53%,说明该模型具有良好的泛化能力,可为准确预测CPI提供一种稳定而有效的方法。
【总页数】5页(P15-19)
【作者】薛洁;冯楠
【作者单位】杭州电子科技大学
【正文语种】中文
【中图分类】F72
【相关文献】
1.基于GM(1,1)理论的中国居民消费价格指数预测模型研究
2.基于遗传算法的我国居民消费价格指数短期灰色预测研究
3.基于小波分析的SVM和ARMA预测模型
的实证研究——以居民消费价格指数CPI为例4.基于半参数时间序列模型的我国城市居民消费价格指数的预测研究5.基于新维无偏灰色RBF神经网络的居民消费价格指数预测模型
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第四届文鼎创杯华中地区大学生数学建模邀请赛题目：城市居民食品分类及零售价格预测摘要本文第一部分是关于城市居民消费食品的分类问题，根据武汉市2010年3月～2011年3月的食品零售价格数据，建立谱系聚类分析模型，即模型一，采用欧式距离平方统计分析的方法，应用“SPSS”统计分析软件，得出了一种食品分类方式，并分析了每类食品的特点。
本文第二部分是关于居民食品零售价格的预测问题，从时间序列和灰色系统两个视角解决该问题，建立了两个预测模型。
模型二：这里时间序列理解为食品价格按照时间顺序排列而成的一组观测值，它由食品价格在不同时间上的观测值和食品价格所属的时间构成，并认为不同年份在同一月份时间段内的变化率相同，建立逐期增长量模型，用2010年4、5月份的价格环比增长率预测出了2011年4、5月的食品零售价格，并利用Matlab程序对模型进行了计算和分析。
模型三：基于()1,1GM模型，即一个变量一阶灰色预测模型，引入其基本形式()()()01x k az k b+=，是一个近似的差分微分方程，因其具有微分、差分、指数兼容的性质，将系统看成一个随时间而变化的函数。
在此模型的基础上讨论食品零售价格走势，进行最小二乘估计，根据已知数据算得模型系数，由此预测出了2011年4、5月份武汉市居民食品零售价格，并对预测结果与已有数据进行了误差分析。
根据所建立的两个预测模型，对最后得到的两组结果进行了比对，最后对研究合理的规范性做了充分和必要的论证。
本文第三部分是对于武汉市居民食品零售价格情况的分析，并通过市场价格基本态势的预测，显示出4、5月蔬菜价格受春节节日效应消褪和三月份回落影响，整体呈回落态势，市场供需情况较为平衡等。
根据所得结果，可以帮助有关部门在保证民生和稳定物价等方面制定出合理的应对方案。
1 问题的提出消费者物价指数（Consumer Price Index），英文缩写为CPI，也称消费价格指数，是反映与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标，是与人民生活密切相关的参考指标。
居民消费价格指数时间序列模型分析内容摘要由于去年来我国居民消费价格指数（CPI）出现了持续较快上涨，而CPI对经济生活各个方面都有重要影响，因此本文选用时间序列模型来分析其变化规律，以期能够根据其规律对经济生活中某些决策起到某些借鉴作用。
本文首先描述性分析了我国CPI数据变动情况，然后用乘积季节模型来拟合该数据变动规律，并根据拟合模型作了短期预测。
从模型拟合效果和预测结果看，乘积季节模型能够较好地说明CPI数据变动规律。
关键词：居民消费价格指数（CPI）乘积季节模型预测相关图ABSTRACTBecause the CPI （Consumer Price Index） has been going up increasingly and sharply since last year and it' s very important for the people in all the aspects of the economy life, this text selects the time series model in order to draw up the regulations in the data of the CPI and make use of them in the decision-makings・ First of all, this text described fluctuations of the CPI in China, fitted the regulations with the multiplicative seasonal model and forecasted the short-term CPI with the mode1・ Compared with the estimation and the forecast in the model, the multiplicative seasonal model made a good descriptionof the regulations and trends about the data・KEY WORDS： Consumer Price Index Multiplicative Seasonal ModelsForecastCorrelation Function Charts---------------------------------------------- 1页一、居民消费价格指数概念和经济意义 ------------------------------------ 1页二、数据结构检验及初步分析 -------------------------------------------- 2页三、季节调整模型历史和建模思想 ---------------------------------------- 3页四、我国CPI数据建模和预测-------------------------------------------- 4页（一）、数据平稳化检验（二）---------------------------------------------------------------- 、数据平稳化过程--------------------------------------------------------------- 5页（三）------------------------------------------------------------------- 、建立乘积季节模型------------------------------------------------------------ 7页（四）------------------------------------------------------------------- 、预测和分析------------------------------------------------------------------ 8页结语--------------------------------------------------------------------------------------------------- 9页（一）-------------------------------------------------- 预测合理性和可行性9页（二）-------------------------------------------------------- CPI预测意义9页（三）------------------------------------------------------ 预测中存在问题9页参考文献10页居民消费价格指数时间序列模型分析居民消费价格指数不仅是反映通货膨胀首要指标，也是及居民生活水平密切相关重要指数，该指数被用来监控和预警宏观经济运行状态，并作为重要依据来调整我国财政政策和货币政策。
摘要本文主要运用谱系聚类分析、灰色预测、主成分分析的思想。
运用SPSS软件进行谱系聚类和主成分分析，MATLAB软件计算相关矩阵，建立了聚类分析模型、GM（1,1）模型和主成分分析模型，分别讨论了2016年1月-5月50个城市主要食品价格的分类和价格变动的差异、预测2016年6月各类食品价格以及通过监测尽量少的食品种类预测计算居民消费者价格指数变动。
针对问题一，首先对涉及的主要食品进行分类，将数据进行处理，然后利用谱系聚类分析模型，结合系统聚类，采用SPSS软件将27种食品分为4类，利用EXCEL分别作出四大类食品的价格随时间变化的折线图，分析食品价格波动的特点。
针对问题二，基于问题一中的食品分类，分别以每类的食品价格为序列建立灰色预测模型。
先进行数据的检验与处理，对原始数据进行一次累加，使数据有较强的规律性，进而建立灰微分方程，再利用MATLAB软件求解模型。
并依次进行残差检验及后验查检验，均有C<0.35，预测精度较好。
最后通过函数预测2016年6月价格走势。
针对问题三，我们通过所给数据及查找的数据，利用主成分分析法，分析得出27种食品种类中的主成分分别为芹菜，带鱼，鸡（白条鸡），鸭，大白菜。
故得到可以通过检测少量食品种类，就能相对精确地预测CPI数值。
经过对地域特点的考察，选取上海和沈阳两地，通过查找相关CPI和食品价格数据，用spss软件运用主成分分析法，得出对CPI影响大的几类食品，然后通过matlab算法算出权重，再由所得数据和图表的分析比较得到，不同地区应选取不同的食品种类进行检测。
关键词：谱系聚类法，灰色预测，主成分分析，SPSS软件，MATLAB软件。
一、问题重述食品价格是居民消费价格指数的重要组成部分，食品价格波动直接影响居民生活成本和农民收入，是关系国计民生的重要战略问题。
2000年以来，我国城镇居民家庭食品消费支出占总支出的比重一直维持在36%以上。
在收入增长缓慢的情况下，食品价格上涨将使人民群众明显感到生活成本增加，特别是食品价格上涨将降低低收入群体的生活质量。
结课论文_时间序列分析在我国居民消费价格指数中的应用研究时间序列分析结课论文学院：专业：姓名：学号：时间序列分析在我国居民消费价格指数中的应用研究摘要本文采用时间序列模型，对我国居民消费价格指数2007年1月至2014年6月的数据进行分析，建立了ARIMA(p,d,q) (P,D,Q) 模型，并利用2014年7月至2014年12月的预测值与实际值比较，显示该模型具有较好的预测效果。
关键词：消费价格指数；ARIMA(p,d,q) (P,D,Q)季节模型；预测一、引言居民消费价格指数是世界各国普遍编制的一种指数,它可以用于分析市场价格的基本动态,是政府制定物价政策和工资政策的重要依据。
为准确把握居民消费价格指数的变动趋势,可以利用时间序列分析方法对我国的居民消费价格指数数据进行建模预测。
时间序列分析是经济预测领域研究的重要工具之一,它描述历史数据随时间变化的规律,并用于预测经济数据。
然而经济数据由于受到市场和国家政策等因素的影响,会常常表现出随机性,此时传统的线性时间序列分析就不能够很好地反映经济数据中存在的内在特征。
近年来,非线性和非参数时间序列分析方法的出现恰恰弥补了这一缺点,因此被广泛地应用于经济领域,尤其是金融市场。
关于非线性时间序列分析的详情可以参见文献Tong(1990)和Priestley (1988)在非线性时间序列分析的最新发展上也给出了优秀的总结。
本文对我国2007年1月至2014年6月的居民消费价格指数数据建立ARIMA(p,d,q) (P,D,Q)季节模型,并利用Eviews软件进行了拟合和预测。
最后,将模拟、预测得到的结果与部分实际值进行了比较,结果表明,该模型能较好地反映我国居民消费价格指数的变化特征。
二、数据处理与模型预测2.1 数据平稳化作时间序列分析时，要求数据是平稳的，这样才可以直接进行分析，但在实际操作中，特别是经济数据几乎都是有一定趋势的，不是平稳数据，这时就要首先对原始数据进行平稳化处理，剔出趋势的影响，用平稳化的数据进行时间序列分析。
