基于混沌时间序列的C PI短期预测分析

摘要

有效控制CPI关乎国计民生，但其变动的随机性增加了预测难度。在对混沌时间序列预测流程进行了梳理的基础上，首先采用最大Lyapunov指数法辨别CPI时序的混沌特性，运用混沌理论重构相空间，利用逐步回归分析和BP神经网络进行混沌预测，并将ARIMA模型作为比较预测模型，最后从预测和拟合两个方面对模型进行效果评价。综合分析结果显示：2014年CPI增长范围为[2．8％，5．3％]，变动幅度较大；2015年将高于4％；而2016年有望突破5％。该研究为CPI短期预测提供了较为可靠的方法，且预测结果可成为政府宏观调控政策的科学依据。