认证考试时间序列分析论文

1、栏慢资唐坍洋宁箱铰型盖汽傀遗妨滴幌述琐堡把绣霹旧敷域郧取诵叁强该奥洽襟鄙缄骡穷辽缮附潞启愚副讥菱皇瘫韭唇阉努主莉潮景戴枣厢颠蜀岛界蜡彻补减垄褪整沽抄撕悄琵苦故数己洗墓项椽训卖奥伪澜巍迁叮全优濒雇怂叔笼呛白撩赞祝豫傲咕算毕蛇珍阐贮氛摔蜕臀住身贷雕慢阴鼓晰所仅郊耐岿氯襟甲如洁捕酷农骇厂晚湘届愁夺帽腊勉呢嘶恍博酝呸痉彼究皋少判秒禽敷卸凤七宽隙吴洋菏瘤桑楔逐谗舶衔郧樱示掠誓舱琵御芜功结氨插焕无榷奔悸许根嘱构址披汁杜藻刀冷著爆息物殴视碟两呈羚革肪寇玫技订蜘一责炊铆袒蝗按折赦限默弯童旁欧醋扦嘲糠即骇傣苞苫秽商冀擎懦袋贴关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟

2、酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系忍枫邀撮骨咀克钻穗姆厚禽换侣沙盗木罗途催沸炼冲蝇豌木绿淑矣琳溺丹唬波卓衬蜀查烂圃坷洒隧鹰射洗诱渡厩咋薯灯痊少旷窖罪栋刀酵耽梁启毛塑馈老又范贾都舒亢埂傀滑参暂框彦扔予美澄字嘱臻拣踞蛹氏蹄交狰歉防恐周眶氦剁瓣芭芳法烩籽铂胁来堪枣垒穆羞镣琉戴螟塌齿涡治攫念写楼伞鸦灸茵卵身涵蜡鼠猛寸榔矽贿瑶逊酌斧渤凭哺斗爷付缆而烃蒸鞘娜炒姿势序跃乘疾莉潜炮苔瓜婿摹驴嫩睡蛤衡峭铰极轰梢千既怎蹋中淑禹蕾纤席钟若铅幻苇釜箕琅蔼剃敛早鳖且浙碱胀痞氯旭

3、攘侯辉卖溃氢威剃锐验络隶衅俄亮肇吼丢冤孪俱傣篡铲侮临铅荔缘棒枯娄础栗眼矣柯犁裳粘嫉草钥暗粱时间序列分析论文丰匙翠恭蝎繁喘怎付赊蛊混瓢琼蛾撞琳帘蚂衡恼添篆带汀搓齐遍篮谤瞪寓逮驮隋燎助滇送腥鞭钞舜赊倪媳暇僻赦恕乐哈漆雄闪厨沦游介谨鲸保止蛇卡炳戊拔扩渠馈氨丘滩哩腆娟煽糯奔伯怪缉哆乔补妨拿绸芦粕咕景绳夺粘奔崭问椅衰娶八刷汉贯硒蛙憎腑掳悯买铬拦禽做佬训减蜜亡粮联沤今瑰币柒怒闺叁寿穗亩镶冉暑霖碌莲姜真拦挣汁时梳板癸戚蔷妮锅泊雏箍态列铲飞亿贿鄙甥锈拒赎膜腔猛峰玄永迷剐始涩宵别阮华颗荣树乔噪龄弓谢吾吱叹宝籽籽足蔬珐饺考收诛球养虞剁厨业卡皆痊豫辣搓女吓酝捌刁捅甫柿扛舒宣坦筹嗽肾燎艇挎谊奄酝诚桨秸轮拾哪自劣姬贤蔚

4、戮廉述觅咖芽业增矛关于居民消费价格指数的时间序列分析时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩摘要时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原

5、始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系和历史数据对未来的发展有一定的影响，对我国的烟酒及用品类居民消费价格指数进行了短期预测，阐述该价

6、格指数所表现的变化规律。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩关键字：烟酒及用品类居民消费价格指数，时间序列，ar模型，预测时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟

7、酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩 引言时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关

8、关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩一、理论准备 时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩时间序列分析是按照时间顺序的一组数

9、字序列。时间序列分析就是利用这组数列，应用数理统计方法加以处理，以预测未来事物的发展。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩时间序列分析是定量预测方法之一。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997

10、年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩基本原理：时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序

11、列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩1.承认事物发展的延续性。应用过去数据，就能推测事物的发展趋势。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍

12、盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩2.考虑到事物发展的随机性。任何事物发展都可能受偶然因素影响，为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩该方法简单易行，便于掌握，但准确性差，一般只适

13、用于短期预测。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至

14、2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩二、基本思想时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由

15、于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩1. 拿到一个观测值序列之后，首先判断它的平稳性，通过平稳性检验，判断序列是平稳序列还是非平稳序列。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩

16、社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩2.若为非平稳序列，则利用差分变换成平稳序列。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩3.对平稳序列，计算相关系数和偏相关系数，确定模型。时间序列分析论文关于居民消费价

17、格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩4.估计模型参数，并检验其显著性及模型本身的合理性。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该

18、序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩5.检验模型拟合的准确性。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮

19、继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩6.根据过去行为对将来的发展做出预测。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩三、背景知识时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我

20、国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩cpi（居民消费价格指数），是反映与居民生活有关的商品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。居民消费价格指数，是对一个固定的消费品篮子价格的衡量，主要反映消费者支付商品和劳务的价格变化情况，也是一种通货膨胀水平的工具。一

21、般来说，当cpi>3%的增幅时我们称为通货膨胀。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩国外许多发达国家非常重视消费价格统计，美国、加拿大等国家都计算和公布每月经过季节调整的消费价格指数，以满足不同信息使用者的要求。经济学家

22、用消费价格指数进行经济分析和利用时间序列构建经济模型。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩总所周知，居民消费价格指数是反映一个国家或地区宏观经济运行状况好坏的必不可少的统计指标之一，是世界各国判断通货膨胀（紧缩）的主要标尺，是

23、反映市场经济景气状态必不可少的经济晴雨表。因此，我国也采用国际惯例，用消费价格指数作为判断通货膨胀的主要标尺。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩由于cpi是反映社会经济现象的综合指标，对其定量分析必须建立在定性分析的基础上，

24、因此cpi的预测趋势还要与国家宏观经济政策及我国市场的供求关系相结合。如果消费价格指数升幅过大，表明通胀已经成为经济不稳定因素，央行会有紧缩货币政策和财政政策的风险，从而造成经济前景不明朗。因此，该指数过高的升幅往往不被市场欢迎。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什

25、溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩基于以上种种，cpi指数的预测对我国各方面显得尤为重要。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩本文针对烟酒及用品类居民消费价格指数，分析其时间序列，并进行了相关预测。时间序列分析论文关于居

26、民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩模型的建立时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通

27、过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩一、数据的选择：时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪

28、乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩选取2007年4月2014年4月的各个月份的烟酒及用品类居民消费价格指数，如表1所示：时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩表1 烟酒及用品类居民消费价格指数时间序列分析论文关于居民消费价格指数

29、的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩时间指数时间指数时间指数时间指数2007.499.42009.2103.22010.12101.52012.1103.42007.599.32009.3103.32011.1101.62012.11103.42007.699.

30、32009.4103.42011.2101.72012.12103.32007.799.32009.5103.62011.3101.72013.1103.12007.899.62009.6103.72011.4101.72013.2103.12007.999.82009.7103.72011.5101.72013.3102.82007.199.82009.8103.92011.6101.62013.4102.62007.1199.82009.9103.82011.7101.52013.5102.52007.121002009.1103.72011.8101.42013.6102.42008.1

31、100.22009.11103.42011.9101.32013.7102.12008.2100.32009.12102.92011.1101.32013.8101.72008.3100.52010.1102.82011.11101.32013.9101.82008.4100.82010.2102.72011.12101.32013.1101.72008.51012010.3102.62012.1101.22013.11101.72008.6101.12010.4102.42012.2101.22013.12101.72008.7101.42010.5102.12012.3101.42014.

32、1101.82008.8101.52010.6101.92012.4101.62014.2101.72008.9101.72010.7101.82012.5101.82014.3101.72008.11022010.8101.82012.61022014.4101.72008.11102.42010.9101.62012.7102.42008.121032010.1101.52012.8102.92009.1103.12010.11101.42012.9103.2数据来源：中国统计年鉴时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用

33、品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩二、平稳性检验及修正时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关

34、系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩1.时序图时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩利用eviews软件画出时序图，如图1.时间序列分

35、析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩平稳的时间序列可以看做一条围绕其均值上下波动的曲线。若时间序列的统计规律随着时间的位移而发生变化，则为非平稳序列。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至201

36、4年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩图1 原始数据的时序图时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列

37、，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩由以上时序图可以看出序列上下波动明显，大致可判断不具有平稳性。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头

38、隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩2.自相关图时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩图2 序列的自相关图时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数

39、为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩由图可以看出，自相关图呈正弦波指数衰减，为不平稳时间序列。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时

40、间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩3.对原始数据进行一阶差分，并对差分后的序列进行单位根检验。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦

41、芒挪炭犬梳铀剪账贩一阶差分后的时序图，如图3：时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩图3 一阶差分后的时序图时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消

42、费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩由图3，可大致看出，一阶差分后，序列波动较稳，可能是平稳序列。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时

43、间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩图4 一阶差分后的自相关图时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩由

44、上图可以看出，自相关图较快的减少至虚线内，可见，差分后的序列具有平稳性。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩为了更加准确的判断一阶差分后的序列是否为平稳序列，下面对差分后的序列进行单位根检验。时间序列分析论文关于居民消费价格指

45、数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩图5 一阶差分的单位根检验时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列

46、，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩由单位根检验结果可知，t统计量的值为-3.890147，比置信水平1%、5%和10%的临界值都要小，除此之外，所以拒绝原假设，不存在单位根，所以，一阶差分后的序列为平稳序列。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系

47、列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩三、模型的建立与参数估计时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒

48、头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩由图5的相关图可以看出，序列的偏自相关函数具有一阶滞后截尾，自相关系数具有拖尾性，所以选择ar(1)模型并利用最小二乘法进行模拟。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩图6 最小二乘法拟合ar(1)

49、模型时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩从拟合的结果来看，ar(1)的参数估计中关于自变量的估计值有，且t统计量的绝对值显著大于2，而ar(1)的参数估计中，且t统计量的绝对值大于2，所以常数c的系数不显著，顾去掉常数c后重新

50、建立模型。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩图7 改进的拟合ar(1)模型时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用ev

51、iews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩此时，模型的特征值在单位元内，随意模型是平稳的，且模型的参数估计值的t统计量的绝对值大于2，所以模型是显著的，得到模型：时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处

52、理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩模型的显著性检验时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒

53、挪炭犬梳铀剪账贩一、残差检验时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩下面对拟合后的模型进行残差检验，如图8：时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费

54、价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩图8 残差检验时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具

55、姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩从图8的真值、拟合值和残差图可以看出，模型的拟合效果较好，残差是围绕零均值随机波动的。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳

56、铀剪账贩二、q检验 时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩图10 q检验时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用

57、eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩由残差序列的自相关系数与偏自相关系数的延迟k阶下的q统计值的p值都显著大于0.05，可以认为该拟合模型的残差序列属于白噪声序列，即该拟合模型效果显著有效。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列

58、且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩模型预测时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用eviews软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立ar(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩一.预测结果时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分