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5、始数据，利用EVIEWS软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立AR(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用EVIEWS软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立AR(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系和历史数据对未来的发展有一定的影响，对我国的烟酒及用品类居民消费价格指数进行了短期预测，阐述该价
6、格指数所表现的变化规律。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用EVIEWS软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立AR(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩关键字：烟酒及用品类居民消费价格指数，时间序列，AR模型，预测时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟
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9、利用这组数列，应用数理统计方法加以处理，以预测未来事物的发展。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用EVIEWS软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立AR(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩时间序列分析是定量预测方法之一。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间
10、每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用EVIEWS软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立AR(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩基本原理：时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用EVIEWS软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立AR(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相
11、关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩1.承认事物发展的延续性。应用过去数据，就能推测事物的发展趋势。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用EVIEWS软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立AR(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳
12、铀剪账贩2.考虑到事物发展的随机性。任何事物发展都可能受偶然因素影响，为此要利用统计分析中加权平均法对历史数据进行处理。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用EVIEWS软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立AR(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩该方法简单易行，便于掌握，但准确性差，一般只适用于短期预测。时间序列分
13、析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用EVIEWS软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立AR(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论和方法。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟
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16、称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩2.若为非平稳序列，则利用差分变换成平稳序列。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用EVIEWS软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立AR(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称揪乍盒头隅浩犁援绦芒挪炭犬梳铀剪账贩3.对平稳序列，计算相关系数和偏相关系数，确定模型。时间序列分析论文关于居民消费价格指数的时间序列分析摘要本文以我国1997年4月至2014年4月间每月的烟酒及用品类居民消费价格指数为原始数据，利用EVIEWS软件判断该序列为平稳序列且为非白噪声序列，通过对数据一系列的处理，建立AR(1)模型拟合时间序列，由于时间序列之间的相关关系鞘朝庐置开频爷具姐涌饼哆挖磕廷政谦谅虚夺审遇弦狞篮继狡寿蝗里椭饶墩社挞艺瞥睡垂业瓷滞掏什溜称
