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ARIMA与BP模型在我国居民消费价格指数的实证分析

论文目录

摘要	第3-4页
Abstract	第4页
第一章绪论	第6-10页
1.1 选题背景	第6-7页
1.2 国内外研究现状	第7-10页
第二章时间序列模型	第10-16页
2.1 时间序列发展阶段	第10-11页
2.2 线性时间序列模型	第11-14页
2.2.1 白噪声与平稳性	第11-13页
2.2.2 时间序列的线性模型	第13-14页
2.3 时间序列的非线性模型	第14-16页
第三章 ARIMA模型在我国居民消费价格指数中的应用	第16-27页
3.1 对数据预处理	第16-19页
3.2 对数据进行分析	第19-20页
3.3 对序列建立ARMA模型	第20-27页
3.3.1 确定模型种类	第20-22页
3.3.2 确定模型参数	第22-27页
第四章 BP神经网络在CPI中的应用	第27-38页
4.1 神经网络的基本概念	第27-30页
4.2 BP算法概念及其步骤	第30-33页
4.3 对非线性部分用BP神经网络拟合	第33-35页
4.4 CPI的BP拟合	第35-38页
第五章协整与误差修正模型在我国CPI中的应用	第38-47页
5.1 变量的选择	第38-39页
5.2 协整与误差修正模型	第39-41页
5.2.1 单位根检验	第39-40页
5.2.2 协整	第40页
5.2.3 协整检验	第40-41页
5.2.4 误差修正模型	第41页
5.3 基于协整与误差修正模型的实证分析	第41-47页
5.3.1 基于CPI的协整实证分析	第41-44页
5.3.2 基于CPI的误差修正模型的实证分析	第44-46页
5.3.3 协整与误差修正模型的预测	第46-47页
第六章结论与展望	第47-48页
附录	第48-51页
参考文献	第51-54页
致谢	第54页

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