ARIMA模型在山东省居民消费者价格指数预测中的应用

崔文艳，许凤华

(滨州学院数学系，山东滨州　256603)



ARIMA模型在山东省居民消费者价格指数预测中的应用

崔文艳，许凤华

(滨州学院数学系，山东滨州256603)

以1975-2011年山东省CPI年度数据为样本，采用R软件，依据AIC准则，建立了ARIMA(0,1,2)模型描述CPI变动情况，诊断结果表明模型很好地捕获了该时间序列的相关结构. 将模型应用于预测2012-2013年CPI，模型预测误差较小.

ARIMA模型；居民消费者价格指数；AIC准则①

0　引言

居民消费者价格指数(CPI)是反映居民家庭购买消费品及服务价格水平变动情况的相对指标，也是度量通货膨胀的三个重要指标之一. 一般来说，CPI的高低直接影响着国家对宏观经济调控的力度，如央行是否调息、是否调整存款准备金率等. 同时，CPI的高低也间接影响资本市场如股票市场、期货市场等的变化. 及时把握CPI 的变动情况，对于合理制定相关经济政策，有着非常重要的意义. 因此，CPI 的变动以及它的影响因素、传导机制等问题引起不少学者的关注.

文献[1]基于VAR模型研究了居民消费价格指数传导机制，文献[2,4]分别基于ARCH模型讨论了河南省、ARIMA模型讨论了北京市CPI的变动情况，文献[3]利用SVAR模型分析了CPI的外部冲击因素. 本文以1995-2011年山东省CPI年度数据为样本，依据AIC准则建立ARIMA(0,1,2)模型研究CPI的变动，诊断结果表明模型很好地描述了该时间序列的相关结构，利用模型进行预测，结果表明，ARIMA(0,1,2)模型能较好地描述CPI的变动情况.

1　ARIMA模型简介

Wt=φ1Wt-1+φ2Wt-2+…+φpWt-p+et-θ1et-1-θ2et-2-…θqet-q

(1)

ARIMA(p,d,q)模型的建模过程与ARMA(p,q)模型类似，差别在于首先对原序列进行d次差分，使得序列成……