商品零售价格指数预测新模型
商品零售价格指数是反映一定时期内商品零售价格变动趋势和程度的相对数。商品零售物价的变动直接影响到乡居民的生活支出和国家的财政收入等。因此,为准确把握商品零售价格指数的变动趋势,本文提出了一种灰关联度马尔可夫链和未确知聚类相结合的分析模型。首先利用未确知C均值聚类对商品零售价格指数增长时间序列进行未确知划分,建立了指数增长状况的未确知分级标准。然后针对指数增长为相依随机变量的特点,采取以规范化的灰关联度为权重,用加权的马尔可夫链来预测未来指数增长的变化状况和商品零售价格指数。最后检验结果显示,该模型预测准确,可操作性较强。
商品零售价格指数 增长时间序列 C均值聚类 灰关联度 马尔可夫链 预测模型
颜会哲 马利华
河北工程大学经济与管理学院,河北 邯郸,056038
国内会议
烟台
中文
1-7
2008-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）