中國PPI的基于遺傳算法的門限自回歸預(yù)測模型.pdf

1、2010年以來，物價上漲～直是人們關(guān)注的焦點(diǎn)問題之一，PPI是反映我國國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的重要指標(biāo)。研究PPI的變動情況有助于對當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)政策作出相應(yīng)的調(diào)整，對于研究我國國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展變化具有重要的實(shí)際意義。
　　 本文基于時間序列方法對我國PPI月度數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，將遺傳算法和投影尋蹤方法應(yīng)用到門限自回歸模型中，建立了PPI同比增幅數(shù)據(jù)的基于遺傳算法的門限自回歸模型以及投影尋蹤門限自回歸模型。具體內(nèi)容如下：
　　 (1)構(gòu)

2、建了PPI同比增幅數(shù)據(jù)的門限自回歸(TAR)模型，將TAR模型預(yù)測數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)及AR模型的預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。結(jié)果表明，TAR模型的預(yù)測效果較好，但在門限值的選取方面仍有進(jìn)一步改進(jìn)的空間。
　　 (2)在門限自回歸模型中引入遺傳算法，對模型重新優(yōu)選門限值，建立了PPI數(shù)據(jù)的基于遺傳算法的門限自回歸模型，并將該模型的擬合、預(yù)測結(jié)果與普通的門限自回歸模型的擬合、預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比。結(jié)果表明：在擬合及預(yù)測方面前者比后者都要好，特別是預(yù)測

3、精度有了明顯提高，體現(xiàn)了遺傳算法在全局優(yōu)化方面的優(yōu)勢。
　　 (3)將投影尋蹤門限自回歸模型應(yīng)用在PPI數(shù)據(jù)的分析、預(yù)測上。建模結(jié)果比較理想。表明投影尋蹤方法在經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的研究中具有很好的應(yīng)用價值。投影尋蹤門限自回歸模型將傳統(tǒng)的投影尋蹤方法分解成兩個相互獨(dú)立的優(yōu)化問題：投影指標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化問題和TAR模型的參數(shù)優(yōu)化問題，簡化了建模的過程。擬合和預(yù)測結(jié)果也表明投影尋蹤門限自回歸模型較好地反映了數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特征，同時也具有良好的預(yù)測能力。