基于小波神经网络和ARMA模型的CPI波动区间预测 |
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作者单位: | ;1.上海理工大学管理学院 |
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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{e!t}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。
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关 键 词: | CPI 小波神经网络 ARMA 置信区间 |
Based on wavelet neural network and ARMA model of CPI fluctuation range forecast |
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