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MGM(1,n)和SVR的组合模型在CPI中的应用研究的开题报告

题目：MGM(1,n)和SVR的组合模型在CPI中的应用研究

一、研究背景和意义：

CPI（ConsumerPriceIndex，消费者价格指数）是指反映居民购买消费品及服务价格水平变动的经济指标，是衡量居民购买力和经济发展水平的重要指标之一。对CPI的准确预测和分析能够指导政府合理制定货币政策，保持物价平稳，促进经济稳定发展。因此，CPI预测一直是经济预测和决策中的重要问题。

在预测CPI时，模型的选择和构建成为关键。MGM(1,n)和SVR是当前常用的预测模型之一，分别以灰色系统理论和机器学习算法为基础。MGM(1,n)模型在小样本数据的预测中表现出色，而SVR模型则适用于大样本数据的预测。两种模型各有优缺点，如何将它们的优点结合起来，构建更为准确的预测模型，是当前需要解决的问题。

二、研究内容：

本文将主要研究MGM(1,n)和SVR的组合模型在CPI中的应用，包括以下内容：

（1）对CPI时间序列数据进行预处理，包括时间序列平稳性检验和序列差分；

（2）分别建立MGM(1,n)模型和SVR模型进行预测；

（3）构建MGM-SVR组合模型，并对组合模型参数进行调优；

（4）通过实证分析比较MGM(1,n)模型、SVR模型和MGM-SVR组合模型的预测准确性并进行误差分析。

三、研究方法和技术路线：

（1）时间序列预处理：包括ADF检验、KPSS检验和序列差分；

（2）MGM(1,n)模型构建：采用灰色系统理论建立目标序列的灰色模型，通过模型求解得到预测值；

（3）SVR模型构建：使用支持向量机建立预测模型，并对模型参数进行调优；

（4）MGM-SVR组合模型：将MGM(1,n)和SVR模型结合，构建组合预测模型，并对组合模型参数进行调优；

（5）误差分析：通过比较和分析不同模型的预测误差，评估模型的预测能力。

四、预期成果：

本研究将设计一种新的预测方法——MGM-SVR组合模型，该模型在CPI预测中具有较高精度和广泛适用性，将提高CPI预测的准确性和稳定性，对于指导货币政策的制定以及促进经济健康发展具有重要意义。