基于小波神经网络和ARMA模型的CPI波动区间预测

• 作者: 张泼泼 李星野
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: CPI 小波神经网络 ARMA 置信区间
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 131-135
• 页数: 5页
• 分类号: TP183|O212.1
• 字数: 3915字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2016.02.034

摘要

目前对于消费者价格指数(CPI)的预测研究基本集中于点预测.为预测本期较上期的CPI数据波动区间,提出一种基于小波神经网络和ARMA组合模型预测的方法.该模型首先利用小波神经网络对CPI数据进行拟合测试,对测试序列实际输出和期望输出的残差序列{et}进行ARMA建模预测,然后基于方差最小原则得到预测残差序列{et}95％的置信区间.通过实验表明预测残差序列95％置信区间可以很好的反应未来CPI数据的波动情况,具有较高的参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李星野	上海理工大学管理学院	68	217	8.0	10.0
2	张泼泼	上海理工大学管理学院	1	1	1.0	1.0