基于ARMA模型对我国居民消费价格指数的预测分析

基于ARMA模型对我国居民消费价格指数的预测分析

摘 要：本文运用arma模型对我国1990年-2012年的cpi数据进行实证分析，利用r软件建立了反映cpi变化较优的统计预测模型，对未来一年的cpi的变化趋势进行了预测分析。结果显示，未来一年内 cpi 综合预测平均值为102.9，稳中稍落。最后，分析原因并提出建议。

关键词：arma模型；居民消费价格指数 一 前言

居民消费价格指数（cpi），是衡量居民购买消费品和服务价格变动的指数，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标，与居民生活消费的关系最为密切。

cpi一直是经济界研究的热点，其预测方法可分为定性分析和定量分析两类。其中定量分析包括时间序列法和神经网络法。时间序列法是把cpi看成时序，建立arma或arima进行预测，如张鸣芳等人应用x-12-arima季节调整方法对上海市cpi序列进行季节调整、分析预测；神经网络法可以逼近任何非线性映射关系，从而求得问题的解答，如娄晶、赵黎明用神经网络中的bp网络建立了烟草类消费价格指数预测模型。本文则是在r软件的基础上利用arma模型进行预测。

二 模型介绍及数据来源

arma（p，q）模型，即自回归移动平均模型，是一类常用的单变量平稳时间序列模型，是自回归模型ar（p）和移动平均模型ma（q）

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/59uh.html