多项式拟合预测我国宏观经济：CPI与PPI分析

"基于多项式拟合的我国宏观经济指标的预测" 本文主要探讨了利用多项式拟合方法预测我国宏观经济指标，特别是居民消费价格指数（CPI）和工业品出厂价格指数（PPI）。作者曾希君来自中国矿业大学计算机科学与技术学院，通过MATLAB编程实现了这一预测过程。 在宏观经济分析中，CPI和PPI是两个关键的指标，它们反映了通货膨胀水平和生产领域的价格变动。文章指出，自2008年7月起，由美国次贷危机引发的全球金融危机对我国宏观经济造成了显著影响，导致外贸出口下滑，PPI和CPI的增长率下降，经济增长速度放缓。因此，准确预测这些指标对未来经济决策至关重要。 文章首先介绍了多项式拟合的基本概念。给定一组数据点 (x_i, y_i)，目标是找到一个n次多项式 P(x) = a_0 + a_1x + a_2x^2 + ... + a_nx^n，使得这些数据点到该多项式的残差平方和最小。这个过程可以通过最小二乘法来实现，最小化误差平方和 Q = Σ(k=0 to n)(y_i - P(x_i))^2，从而确定各项系数a_k。 在实际操作中，作者收集了2007年1月至2009年2月间CPI和PPI的月度数据。通过MATLAB编程，对这些数据进行了多项式拟合，得到了CPI和PPI的拟合曲线及其对应的曲线方程。这些曲线方程可以用来预测未来的指数值。 应用拟合模型，作者预测2009年3月的CPI为91.53，4月的CPI为89.16，而3月的PPI为96.78，4月的PPI为91.55。这些预测值为政策制定者提供了参考，帮助他们预估经济走势并制定应对策略。 总结起来，这篇首发论文展示了如何运用数学工具，特别是多项式拟合，对宏观经济指标进行定量预测。通过这种方法，可以对复杂经济环境下的CPI和PPI变化趋势进行分析，从而为宏观经济决策提供数据支持。同时，这也反映了在信息技术的支持下，现代经济学研究越来越依赖于数据分析和建模技术。