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CPI的EEMD分解及其波动周期规律研究开题报告

标题：CPI的EEMD分解及其波动周期规律研究

摘要：

本文旨在通过EEMD分解CPI数据并分析其各个分量的波动周期规律，探讨CPI变动的主要原因。首先利用EEMD方法对CPI时间序列进行分解，得到不同频率下的分量，并通过相关统计方法对各分量的波动周期规律进行分析。其次，对不同周期的CPI分量进行经济解释，探究CPI波动的主要因素。最后，运用时间序列方法建立CPI预测模型，通过对比分析模型的预测效果，验证本文所提出的CPI波动周期规律研究结论的可行性和实用性。

关键词：EEMD分解，CPI，波动周期规律，时间序列分析，预测模型。

1.研究背景和意义

CPI是衡量消费者物价水平的指标，对衡量经济发展、制定宏观经济政策具有重要意义。然而，CPI数据的变动存在较强的非线性和噪声，常用的时间序列分析方法难以准确描述其规律性。因此，需要寻找一种适用于非线性数据的分解方法，分析其内在规律，以更好地理解CPI数据的波动及其影响因素。

EEMD（EmpiricalModeDecomposition）是一种常用的基于数据自身特征进行信号分解的方法，适用于非线性和非平稳信号的分解和分析。本文旨在利用EEMD方法对CPI数据进行分解，并分析各个分量的波动周期规律，为CIP的波动规律和影响因素研究提供新思路和方法。

2.研究内容和方法

本文的研究内容包括CPI的EEMD分解、各分量的波动周期规律分析、对不同周期的CPI分量进行经济解释、建立CPI预测模型等方面。

具体研究方法如下：

（1）数据采集与预处理：从国家统计局网站获取CPI数据，并采用Excel对数据进行预处理、清洗和归一化处理。

（2）EEMD分解：利用EEMD方法对CPI时间序列进行分解，包括原始分量和不同频率下的分量。

（3）波动周期规律分析：通过滑动窗口方法计算各分量的波动周期，并利用周期图、周期统计等方法进行分析。

（4）经济解释：对不同周期的CPI分量进行经济解释，探究波动周期规律的形成原因。

（5）预测模型建立：运用时间序列方法建立CPI预测模型，验证本文所提出的CPI波动周期规律研究结论的可行性和实用性。

3.研究意义和贡献

本文采用EEMD分解方法对CPI数据进行分解，利用统计方法分析各分量的波动周期规律，对不同周期的CPI分量进行经济解释，并建立CPI预测模型。研究结果将为CPI的波动规律和影响因素研究提供新思路和方法，对于深入了解CPI数据的内在规律、制定宏观经济政策具有参考价值。