通货膨胀的季节调整与预测模型

报告时间：20190408
R语言 Python X-13 季调 X-12-ARIMA 春节效应 PMI pandas seasonal plotly

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通货膨胀的季节调整与预测模型
- 报告摘要
- 1.预测的价值在于将不确定性转变为风险_end
- - 1.1.预测的价值在于将不确定性转变为风险_end
  - 1.2.预测是逻辑与数据的结合_end
- 2.通货膨胀的预测方法_end
- - 2.1.单变量模型是CPI预测的基础方法_end
  - 2.2.菲利普斯曲线模型与货币主义理论是预测通货膨胀的基础理论_end
  - 2.3.利用高频数据可以提高模型预测的及时性与准确性_end
- 3.CPI具有明显的春节效应
- - 3.1.CPI具有明显的春节效应
  - - 3.1.1.季节效应
    - 3.1.2.日历效应
  - 3.2.工业增加值构成变化显示产业结构持

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2.3.1 通货膨胀的季节调整与预测模型（pythonR代码复现）

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