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CPI波动结构分解与短期预测研究——基于EEMD模型 被引量：1

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摘要 正确理解CPI的结构特征和波动趋势,是宏观经济决策的重要依据之一。本文基于EEMD方法首先将CPI分解成6个频率不同的分量,再针对6个分量,建立相应的ARIMA预测模型,各分量预测值叠加作为EEMD-ARIMA方法的预测值。结果表明:①CPI可由代表着核心CPI的趋势项、重大事件带来的低频分量和短期不均衡导致的高频分量构成。趋势项和低频分量对CPI的影响强烈,而高频分量对CPI的影响较弱。②EEMD-ARIMA预测精度比未分解的ARIMA模型有较明显提高。
作者 陈昌楠
机构地区 华侨大学经济与金融学院
出处 《中国市场》 2014年第12期47-50,共4页 China Market
关键词 CPI指数 EEMD模型 短期预测
分类号 F726 [经济管理—产业经济] F224
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参考文献8

二级参考文献81

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引证文献1

二级引证文献1

中国市场
2014年 第12期

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