陆毅

摘要：过去20年里，家具业飞速发展，到2017年止，国内家具类成交额达到2410.4亿元，家具类商品的月增长率达到10%。本文通过对2011年4月到2019年5月的家具类城市商品价格指数做时间序列分析，建立ARMA模型，求解出最优的ARMA模型，并对2019年6到12月7个月的家具类商品价格指数做出预测，计算出月价格指数在100.1左右浮动，家具类商品月增长率为10%左右，与实际家具业行业经济增长率相近，最后提出建议

关键词：家具价格指数;时间序列分析;ARMA模型;Python

绪论

1.1 问题的提出

我国家具业的发展步入了一个相对平稳的阶段。从国家统计局的家具类成交额数据发现，我国家具类商品成交额从2008年的854.27亿元增长到了2017年的2410.4亿元，这表明了我国家具类行业发展迅速，规模庞大。随着居民购房，租房需求增大，家具类消费额也是随之上升，同时家具类商品的价格也水涨船高，在家具类商品成交额稳定增长的同时，家具的价格也在增长。家具类的成交额增长如此迅速的原因如下

（1）随着居民生活水平的提高，居民的消费水平提高，有了更高的价值观，更倾向于购买知名品牌高档家具

（2）居民消费量得到提升带来的消费结构变化，使居民从满足高质量的生活向高质量的生活转变，从而居民愿意花更多的钱去买原档次的家具商品

2. 基于ARMA模型的实证分析

2.1 模型的建立

家具的未来价格受到过去价格的影响，家具类商品的价格指数又是以上一个月等于100位标准，序列相对是平稳的，所以家具类价格指数符合AR模型，同时也满足MA模型，所以用ARMA模型进行时间序列建模。……