刘锐

【摘 要】 居民消费价格指数（CPI）是反映一个地区经济生活状况的重要指标，研究分析某一地区的CPI指数变化趋势有着重要的现实意义。本文通过建立ARIMA模型，对西安市近些年居民消费价格指数数据进行了分析。实证分析的结果表明，ARIMA（3，1，3）模型能够较好地拟合数据，预测的准确度比较高，可以为市场的短期预测与经济政策的制定提供一定的参考依据。

【关键词】 CPI指数；ARIMA模型；预测

一、引言

居民消费价格指数（CPI）是用来衡量一个地区通货膨胀率的重要指标。通俗的讲，CPI就是该地区市场上一组有代表性的消费品及服务项目的价格水平在一段时间内增长的百分比。一般认为CPI在2～3%属于可接受范围内，如果该指标高于3%则认为该地区存在通货膨胀的风险。[1]由于该指标的重要性，国内学者对于它的研究分析有很高的热度。刘颖等用季节调整方法对我国CPI时间序列进行分析。[2]雷鹏飞运用季节性ARIMA模型对我国CPI序列进行了有效地分析。[3]郭玉等运用 Eviews6 构建了ARMA模型对我国的CPI进行分析和预测。[4]

我国地理幅员辽阔，每个地区经济社会状况有所差异，一个地区的居民消费价格指数更能代表这一地区的经济生活情况，对于该地区的老百姓更是密切相关。因此，对一个地区CPI指数的分析和预测，可以准确掌握该地区老百姓的生活状况和未来的经济发展形势，对各级政府开展工作具有重要的指导意义。本文通过建立ARIMA模型，对西安市近些年CPI指数的月度数据进行了分析与预测，为经济政策的制定提供了一定的参考依据。……