汪 凯，戚 琦，吴 齐

(安徽财经大学 统计与应用数学学院，安徽 蚌埠 233030)

通货膨胀率在人们日常的生活中扮演了很重要的角色，受到了经济学者、各国政府的密切关注，是重点经济指标之一。通货膨胀预期会干扰消费者与投资者的当期行为，由宏观经济理论易知，通胀率会影响失业率进而影响整个宏观经济。为了实现物价稳定、居民具有合理通货膨胀率预期的宏观经济目标，对通货膨胀率的准确预测显得尤其重要。但由于货币政策具有滞后性，为了从整体上把握宏观经济波动，货币当局必须提高对通货膨胀率的预测精度。

由于通货膨胀率的数据生成在一定时期具有稳定性，尤其是在稳定有效的市场机制下，影响通货膨胀率的变量及作用机制具有持续性，这为通货膨胀率的准确预测提供了基础。张凌翔［1］研究了我国通货膨胀率的周期运动，运用MRSTAR模型分析出我国通货膨胀率首先会出现通货紧缩，然后逐渐温和通胀，随着时间的推移后又会严重通胀，最后回归温和通胀，周期波动，如此循环。贾凯威、韩家彬、杨洋［2］对我国月度CPI数据首先进行Chow断点检验，并在此基础上利用SARIMA模型对数据生成过程进行估计。张婷［3］将SARIMA模型与X－12－ARIMA模型的预测值与真实值进行比较，得出X－12季节调整模型相对于SARIMA模型更有效。蒋茜［4］通过对 ARIMA(1，1，1)、ARIMA(2，1，1)与ARIMA(3，1，1)三个模型比较分析，发现ARIMA(3，1，1)模型可以对我国CPI进行较好地预测。杨颖梅［5］根据北京市CPI月度数据的变化趋势图并利用AIC与SC准则，发现ARIMA(12，1，8)模型对CPI预测整体拟合较好。……