基于改进GM(1,1)模型的居民消费价格指数的预测

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基于改进GM（1，1）模型的居民消费价格指数的预测
作者：卯青叶
来源：《中国集体经济》2015年第02期
摘要：由于居民消费价格指数受多方面因素的影响，单纯地采用GM（1，1）模型无法准确地进行预测，因此，文章提出改进GM（1，1）模型。首先，以2009～2013年居民消费价格指数为基础，通过建立普通GM（1，1）模型对2009～2013年居民消费价格指数进行模拟，发现模拟值与真实值之间存在差异较大;其次，基于普通GM（1，1）模型对残差进行修正，求解得到改进后的GM（1，1）模型，并对改进后模型进行可行性验证;最后，根据求解得出的改进GM（1，1）模型，对未来几年居民消费价格指数进行预测。结果表明，该预测方法是可行的，为其他相关预测提供了一种理论依据。
关键词：居民消费价格指数;GM（1，1）模型;残差修正;预测一、引言
CPI是居民消费价格指数（consumerpriceindex）的缩写。它作为一种宏观经济指标，反映了居民家庭购买商品能力以及服务价格水平波动情况。居民消费价格指数不仅影响着人民群众的生活，而且也关乎着整个国民经济价格体系。作为经济分析、决策和国民经济核算的一个重要指标，它的变动率从某种程度上反映出通货膨胀或紧缩的情况。因此，居民消费价格指数与居民生活息息相关且影响着居民生活水平，有必要对其进行预测分析。
近年来许多学者对居民消费价格指数进行了研究。比如，卞集利用GARCH模型对我国居民消费价格指数的波动性进行了研究，结果表明我国居民消费价格指数所代表的通货膨胀是通货膨胀的Granger原因，而非其波动性;曹晓俞利用时间序列模型对居民消费价格指数进行分析研究，并从中选出预测精度相对较高的模型对我国未来一段时间内的居民消费价格指数水平进行了预测;李加兵等通过数理统计模型对居民消费价格指数进行了应用研究，并对周期项的预测效果进行了改善;于扬依据ARMA（p，q）模型的内在机理导出了其点预测和区间预测的计算公式，并对我国居民消费价格指数进行了短期预测;李隆玲等建立了ARIMA模型对2014年中国居民消费价格指数进行了预测分析，并检验了预测模型的精度。以上学者都为居民消费价格指数的预测分析做出了贡献，然而从精度上考虑，这些学者所建模型的精度不是很高，因此预测值和真实值之间将会有一定的差距，为了进一步提高预测精度，有必要对模型加以改进。
为进一步提高预测精度，缩小预测值与真实值之间的差距，本文提出对普通GM（1，1）模型进行残差修正，并检验改进模型的可靠度，如果模型符合预测要求，则可以用来预测未来几年居民消费价格指数。

本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/4e1db99da6c30c2259019e9b.html