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摘要
消费者价格指数反映了物价对人民生活的影响，是多种因素共同作用下最终的表现形式。EEMD方法是处理非平稳、非线性序列的有效工具，将其运用于CPI预测，可以从CPI时间序列自身出发揭示内在特征。本文以1994年1月至2021年9月期间的CPI为例，对其进行分解，并根据本征模函数的特征进行聚类重组，对重构后的序列波动特点进行解释，选择BP神经网络模型进行预测。研究表明：组合模型比单一模型具有更高的预测精度；经过EEMD方法分解的CPI组合预测模型比EMD方法分解的CPI组合预测模型具有更高的预测能力。
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单位经济管理学院; 北方工业大学
