基于BP神经网络CPI预测模型.doc

.页眉. .页脚. 数学建模论文姓名: 王付才学号: 200901603 专业: 水利水电工程电话: ********** 邮箱: mumahewy@ .页眉. .页脚. 基于 BP 神经网络的 CPI 预测模型摘要消费者价格指数 CPI 是反映国民经济和百姓生活的重要指标之一,对衡量通货膨胀的程度具有重要作用。本文对 2008 年1月份--2011 年3 月份的 CPI 进行归一化处理,利用 matlab 神经网络工具箱进行模拟训练,建立了基于 BP神经网络的 CPI 预测模型。关键词: CPI 神经网络时间序列模型 MATLAB .页眉. .页脚. 问题背景 3月份 CPI 涨幅超出预期国家统计局 15日发布的数据显示,一季度中国国内生产总值( GDP )为 9631 1 亿元,按可比价格计算,同比增长 % ,环比增长 % 。盛来运表示,今年城乡居民收入稳定增长,农村居民收入增速快于城镇居民。一季度,城镇居民人均可支配收入 5963 元,同比增长 % ,扣除价格因素, 实际增长 % 。农村居民人均现金收入 2187 元,同比增长 % ,扣除价格因素,实际增长 % 。国家统计局发布的数据还显示,一季度,居民消费价格指数 CPI 同比上涨 % 。其中,城市上涨 % ,农村上涨 % 。 3 月份居民消费价格同比上涨 % , 创下新高,超出市场很多人的预期。盛来运认为, 3月份 CPI 受翘尾因素影响比较大,当月的影响是 个百分点,占 CPI 同比涨幅的 60% 。而新涨价因素的影响只有 个百分点,比上个月回落了 个百分点。物价上涨原因很复杂业内人士普遍认为,这一轮物价上涨原因很复杂,并有加剧的趋势,其一, 输入性通胀压力还在加大。受全球流动性充裕、美元走软、西亚北非局势动荡、日本地震灾害的影响,国际大宗商品价格不断上升,原油期货价格持续攀升。特别是在全球流动性宽松、投机活跃的背景下,大宗商品金融化特性增强,价格并不完全由供求关系决定。受此影响,我国能源、原材料价格也不断走高。其二, 食品和住房等结构性物价上涨压力依然非常大。其三,要素成本涨幅增高明显。今年劳动工资持续上涨,加上利率上调,增加了企业的成本,对物价总水平的影响不可低估。 CPI “破 5望 6”,引发了市场的担忧。对于外界普遍关心的能否控制住物价上涨趋势的问题,中国社会科学院经济研究所调研员韩孟认为, CPI 上涨的压力主要来自几个方面:一是国内经济增长的意愿持续走强,投资态势旺盛,物价上涨具有一种必然性压力和持续性压强。二是经济全球化、全球生态环境以及局部地区社会战乱三重背景对物价上涨构成的压力。三是来自水、石油、天然气、煤炭等诸多方面资源以及环境的压力日益加大且压力增速加快。应该看到,当前, 国家通过各种价格干预的努力,维护市场稳定,已经取得部分成效。 3月份 CP I 涨幅环比数据有所下降,可视为一个积极的信号,说明中央关于物价调控的一些措施效果初显。盛来运则认为,从一季度的情况来看,物价总体上是可控的。虽然居民消费价格指数 CPI 和工业生产者出厂价格指数 PPI 都有所上涨,但是由于中央对物价的问题高度重视,出台了一系列物价调控措施。从 3月份的情况来看, CPI 的涨幅环比数据比 2 月