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ＡＲＭＡ模型在居民消费价格指数预测中的应用
作者：朱 威 钟惟剑
来源：《金融经济·学术版》2008年第08期
摘要：居民消费价格指数(CPI)是宏观经济分析和决策，价格总水平监测和调控以及国民经济核算的重要指标。本文利用近年来的月度数据，通过对居民消费价格指数自相关函数与偏相关函数的统计识别，建立了一个ARMA模型，并运用Eviews软件估计出其参数。利用这个模型对我国的居民消费价格指数进行合理的预测。 关键词：时间序列；ARMA模型；居民消费价格指数 一、引言
居民消费价格指数(CPI)是用来测定一定时期内居民支付所消费商品和服务价格变化程度的相对数指标。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，也直接影响居民的生活水平及评价[2-4]。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，有利于改善价格总水平调控。首先，它有利于维护正常的经济生活和市场价格信息秩序。其次，有利于引导消费形成合理的消费价格，促进有效需求。目前，医疗、教育、交通等垄断行业价格上涨过快，导致居民大量增加储蓄，使正常消费受到压抑，消费结构变形，影响经济增长。再次，它有利于综合运用价格和其他经济手段，实现价格总水平调控目标。所以，对该指标的分析与预测是非常有意义的工作。 二、实证
根据中国国家统计局网站发布的居民消费价格指数时间序列数据(2002年1月至2007年3月)。原始数据为同比价格指数(与上年同期相比)，通过处理转换为以2001年为基期的定基价格指数(见表1)。
使用Eviews软件对我国居民消费价格指数进行分析，从消费价格指数的曲线图(图1)可以看出，2002年初到2003年中期消费价格指数在一个比较小的空间里波动，且一度探到100以下，这说明政府在这期间动用了许多积极的财政政策和货币政策，但经济没有走出通货紧缩；
ARMA模型在居民消费价格指数预测中的应用
