基于部分函数线性回归改进方法的CPI混频预测

基于部分函数线性回归改进方法的CPI混频预测基于部分函数线性回归改进方法的CPI混频预测摘要：CPI（Consumer Price Index）是衡量一国通胀水平的重要指标之一，能够准确预测CPI的变

CPI 基于部分函数线性回归改进方法的混频预测 基于部分函数线性回归改进方法的CPI混频预测 摘要：CPI（ConsumerPriceIndex）是衡量一国通胀水平的重要 指标之一，能够准确预测CPI的变化对于制定货币政策、经济调控以及 投资决策具有重要意义。本文提出了一种基于部分函数线性回归改进方 法的CPI混频预测模型，该模型综合考虑了多种影响因素，并通过对CPI 与这些因素之间的非线性关系进行建模，提高了CPI预测的准确性。通 过对历史CPI数据进行实证分析，结果表明该模型在CPI混频预测中具 有较高的预测精度和稳定性。 关键词：CPI；混频预测；线性回归；非线性关系 1.引言 CPI作为衡量一个国家通胀水平的重要指标，其准确预测对于制定 货币政策、经济调控以及投资决策具有重要意义。传统的CPI预测方法 主要基于线性回归模型，通过建立CPI与一些宏观经济因素之间的线性 关系，来进行CPI的预测。然而，传统的线性回归模型往往忽略了CPI 与这些因素之间的非线性关系，导致预测结果的不准确性。因此，本文 提出了一种基于部分函数线性回归改进方法的CPI混频预测模型，旨在 提高CPI预测的准确性和稳定性。 2.相关理论 2.1CPI的影响因素 CPI的变动受多种因素的影响，包括经济增长率、货币供给量、投 资水平等。前人研究表明，这些因素与CPI之间存在着复杂的非线性关 系。因此，建立CPI与这些因素之间的非线性关系模型是提高CPI预测 准确性的关键。 2.2部分函数线性回归模型