基于ARMA模型的我国居民消费价格指数预测

摘 要：居民消费价格指数（CPI）是用于反映居民家庭一般购买的商品和服务物价变动情况的宏观经济指标，对展示经济运行的平稳性，表现经济发展的质量和效益有重要意义。因此本文建立了一个ARMA模型，选取我国2001年1月到2015年12月的CPI环比月度数据作为样本，运用R3.4.3软件对居民消费价格指数时间序列的自相关系数与偏相关系数进行统计，进行模型定价并估计出其参数，并对2016年1月至5月的居民消费价格指数进行预测。实证结果显示MA（2）模型能较好地拟合商品指数的动态路径，模型的预测值与实际观测值非常接近，表明ARMA模型在居民消费价格指数的预测中效果较好。通过ARMA模型合理预测我国的居民消费价格指数，能够对未来经济发展有初步的了解，为国家有关政策的制定提供理论支持。

关键词：居民消费价格指数；ARMA模型；预测；时间序列

一、引言

居民消费价格指数（CPI）是根据与居民生活有关的产品及服务价格统计出来的物价变动的相对数指标，它既是反映通货膨胀程度的重要指标，也是国民经济核算中缩减指标。这一指标影响着政府制定货币、财政、消费、价格、工资、社会保障等政策，同时，也决定着消费者花费多少来购买商品和服务，直接影响居民的生活水平及评价。居民消费价格指数反映的市场价格信号真实，带动价格舆论导向正确。因此，对消费价格指数的预测研究有助于制定更有效的政策，更准确地进行国民经济的调控。

本文采用自回归移动平均模型（ARMA模型）定量地分析和预测我国的居民消费价格指数。……