An Analysis on Stationarity of Consumer Price Index (CPI) Time Series in Iran and Using ARIMA Model to Forecast For a Future Time Period
Author(s):
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
This study aims to determine stationarity or non-stationarity of time series data of consumer price index (CPI) in 1980-2012 (i.e. 1359-1391 based on Iranian calendar) time period where 2004 (i.e. 1383 Iranian calendar) is the base year. applying the appropriate methods to detect the trend of time series and determine the autoregressive, moving average and autoregressive moving average of CPI time series autoregressive, moving average and autoregressive moving average of CPI time series, we perform unit root test that results in non-stationarity of CPI time series. using the Augmented Dicky-Fuller test, it is concluded that the time series has only one unit root. therefore, an ARIMA model is developed for the time series data. using Portman-Teau test, the adequacy of the model and its pure randomness is proved. Finally, we use the proposed ARIMA model to forecast future data from 2013 to 2022 (i.e. 1392 to 1401 Iranian calendar) in 80 and 95 percent levels of confidence.
Keywords:
Language:
Persian
Published:
Management tomorrow, Volume:17 Issue: 54, 2018
Page:
1
magiran.com/p1828724
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!