精品文档---下载后可任意编辑CPI 的 EEMD 分解及其波动周期规律讨论开题报告标题：CPI 的 EEMD 分解及其波动周期规律讨论摘要：本文旨在通过 EEMD 分解 CPI 数据并分析其各个重量的波动周期规律，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，得到不同频率下的重量，并通过相关统计方法对各重量的波动周期规律进行分析。其次，对不同周期的 CPI 重量进行经济解释，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 波动周期规律讨论结论的可行性和有用性。关键词：EEMD 分解，CPI，波动周期规律，时间序列分析，预测模型。1. 讨论背景和意义CPI 是衡量消费者物价水平的指标，对衡量经济进展、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（Empirical Mode Decomposition）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，并分析各个重量的波动周期规律，为 CIP 的波动规律和影响因素讨论提供新思路和方法。2. 讨论内容和方法本文的讨论内容包括 CPI 的 EEMD 分解、各重量的波动周期规律分析、对不同周期的 CPI 重量进行经济解释、建立 CPI 预测模型等方面。具体讨论方法如下：（1）数据采集与预处理：从国家统计局网站猎取 CPI 数据，并采纳 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，包括原始重量和不同频率下的重量。精品文档---下载后可任意编辑（3）波动周期规律分析：通过滑动窗口方法计算各重量的波动周期，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 重量进行经济解释，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 波动周期规律讨论结论的可行性和有用性。3. 讨论意义和贡献本文采纳 EEMD 分解方法对 CPI 数据进行分解，利用统计方法分析各重量的波动周期规律，对不同周期的 CPI 重量进行经济解释，并建立 CPI 预测模型。讨论结果将为 CPI 的波动规律和影响因素讨论提供新思路和方法，对于深化了解 CPI 数据的内在规律、制定宏观经济政策具有参考价值。
