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基于在线大数据及文本挖掘技术的CPI预测研究

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  • 万方数据
  • 维普
物价在宏观调控中具有重要地位，通过新技术、新手段不断优化CPI预测，对于有效开展宏观调控具有重要意义。本文创新性的将网络数据"清数-iCPI"和文本挖掘信息引入CPI预测，并通过混频数据构建了神经网络预测模型。首先将BERT模型应用于CPI预测关键词的扩展，其次引入"清数-iCPI"这一网络价格信息，最后将高频时间引入解释维度构建混频数据的人工神经网络模型。结果显示，利用文本挖掘和"清数-iCPI"构建的混频数据预测CPI结果稳定，文本挖掘信息对预测精度有明显提升，预测模型在拐点捕捉方面表现优秀，可提前一个月左右实现对CPI的预测。

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中国人民银行河南省分行 河南 郑州市 250014

中国人民银行焦作市分行 河南 焦作市 454003

中国人民银行鹤壁市分行 河南 鹤壁市 458000

CPI预测 文本挖掘技术 BERT模型 人工神经网络

2024

华北金融
中国人民银行天津分行

华北金融

CHSSCD
影响因子：0.361
ISSN：1007-4392
年,卷(期)：2024.(1)
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