大数据背景下的CPI实时预测研究

被引：13

作者：

董莉 ^{[1
]}

彭凯越 ^{[2
]}

唐晓彬 ^{[2
]}

机构：

[1] 中华女子学院管理学院

[2] 对外经济贸易大学统计学院

来源：

调研世界 | 2017年 / 08期

关键词：

大数据; CPI; 实时预测; Elastic net;

D O I：

10.13778/j.cnki.11-3705/c.2017.08.008

中图分类号：

F726 [物价];

学科分类号：

020205 ; 1202 ; 120202 ; 0202 ;

摘要：

本文根据2011年1月至2016年8月编制CPI的93类商品或服务的百度指数,基于Elastic Net惩罚因子的分布滞后模型,构建了CPI实时预测模型,实证检验了网络搜索数据对全国CPI、城镇CPI和农村CPI的实时预测功能。研究结果表明,基于网络搜索数据拟合出的CPI预测值与真实的CPI的走势相吻合,预测效果较好,笔者认为该方法克服了传统CPI统计计算方法上的时间滞后性。

引用

页码：51 / 54

页数：4