基于网络新闻的CPI预测混合模型构建研究

下载PDF

导出

摘要本文建立在基于计量经济学的模型——ARIMA模型的基础上,通过提取经济相关的信息对CPI波动的影响因素,对SARIMA模型无法解释的误差使用神经网络BPNN进行建模,用网络新闻信息来拟合时间序列得到残差,以修正CPI的拟合效果。考虑网络新闻中包含的主观信息与客观信息并对其进行情感分析与文本分析,建立TS-SARIMA混合模型用以预测CPI值。

作者成威龙雨婷

机构地区江西师范大学软件学院

出处《当代经济》 2018年第4期14-15,共2页 Contemporary Economics

关键词网络新闻 TS-SARIMA模型 CPI预测

分类号 F224 [经济管理—国民经济] F726 [经济管理—产业经济]

引文网络
相关文献

1林勇,殷三杰.加入网络搜索行为能提升CPI的预测效果吗[J].重庆工商大学学报（社会科学版）,2018,35(1):61-72. 被引量：4
2张永乐,杨冬海.基于R语言构建SARIMA模型预测我国未来快递量[J].财讯,2017,0(24):134-135.
3吴颖.体外诊断——医疗行业沉默的捍卫者[J].上海医药,2018,39(1):1-2. 被引量：1
4孙晨霞.水彩作为环境设计调研表现的实用性[J].艺术研究（哈尔滨师范大学艺术学报）,2017(2):178-179.
5刘微.新收入准则的变化条件下企业预期的影响研究[J].环球市场信息导报,2018,0(1):38-38.
6刘小娟,梁晨,龚艳侠.京津冀物流业对经济增长的贡献研究[J].当代经济,2018,35(2):90-91.
7姜润达.共享经济背景下我国共享单车商业模式研究——以摩拜单车为例[J].中国经贸,2018,0(3):61-62. 被引量：1
8李国祥,李永清,马天骄.基于HP滤波法的我国CPI波动规律研究[J].经济问题,2017(10):60-65. 被引量：12
9周瑛,刘越,蔡俊.基于注意力机制的微博情感分析[J].情报理论与实践,2018,41(3):89-94. 被引量：44
10冯朝军.基于多元回归分析的我国CPI影响因素识别[J].统计与决策,2017,33(24):125-127. 被引量：19

当代经济

2018年第4期

浏览历史

内容加载中请稍等...

基于网络新闻的CPI预测混合模型构建研究

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史