基于EEMD-BP模型的消费者价格指数预测

摘要：

消费者价格指数反映了物价对人民生活的影响,是多种因素共同作用下最终的表现形式.EEMD方法是处理非平稳、非线性序列的有效工具,将其运用于CPI预测,可以从CPI时间序列自身出发揭示内在特征.本文以1994年1月至2021年9月期间的CPI为例,对其进行分解,并根据本征模函数的特征进行聚类重组,对重构后的序列波动特点进行解释,选择BP神经网络模型进行预测.研究表明:组合模型比单一模型具有更高的预测精度;经过EEMD方法分解的CPI组合预测模型比EMD方法分解的CPI组合预测模型具有更高的预测能力.

关键词：EEMD分解、BP模型、消费者价格指数、CPI预测、组合预测

所属期刊栏目：39

分类号：F015(经济学基本问题)

资助基金：北方工业大学北京城市治理研究基地项目;北京市生态环境多中心治理模式研究,110051240017;北方工业大学毓优团队培养计划项目

在线出版日期：2022-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：97-106