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我国居民消费价格指数的混沌特性分析及预测研究
摘要
本文使用时间序列分析方法，对我国居民消费价格指数进行了混沌特性分析和预测研究。研究结果表明，我国居民消费价格指数存在显著的混沌特性，预测模型的预测效果良好。通过对我国居民消费价格指数的混沌特性分析和预测研究，可以更好地理解价格指数的演化规律和预测未来经济发展趋势。
关键词：时间序列分析；混沌特性；居民消费价格指数；预测研究
1.引言
居民消费价格指数是反映居民购买日常消费品和服务价格变动情况的指标，是衡量市场价格水平和通胀水平的重要指标。在经济学领域，价格指数的分析和预测一直是研究人员关注的重点。然而，价格指数具有复杂的动态特性，难以用传统的线性模型进行分析和预测。因此，研究价格指数的混沌特性，对于更好地理解价格指数的演化规律和预测未来经济发展趋势具有重要的意义。
2.研究方法
本文使用时间序列分析方法，对我国居民消费价格指数进行了混沌特性分析和预测研究。具体步骤如下：
（1）数据预处理：对原始数据进行差分处理，使其满足平稳性要求。
（2）混沌分析：采用非线性建模方法，包括相空间重构、Lyapunov指数和分形维数等混沌分析指标，对数据进行混沌特性分析。
（3）模型选择：通过对比ARIMA模型和神经网络模型的预测效果，选取最优的预测模型。
（4）模型预测：根据最优模型的预测结果，对未来价格指数的发展趋势进行分析和预测。
3.研究结果
对我国居民消费价格指数进行混沌特性分析后，发现其具有比较明显的混沌特性。通过分形维数的分析，可以看出价格指数的演化过程是具有很高的复杂性和自相似性的。采用ARIMA模型和神经网络模型进行预测，并对预测结果进行评估。实验结果表明，神经网络模型的预测效果优于ARIMA模型。对未来价格指数的预测结果显示，价格指数将呈现出逐年上升的趋势，但需要注意的是，预测结果具有一定的不确定性。
4.结论
本文使用时间序列分析方法，对我国居民消费价格指数进行了混沌特性分析和预测研究。实验结果表明，我国居民消费价格指数具有明显的混沌特性，预测效果良好。通过本文的研究，我们可以更好地理解价格指数的演化规律和预测未来经济发展趋势。但是在应用研究中需要注意，预测结果具有不确定性，要结合实际情况进行分析和判断。