摘要本文首先利用时间序列分析方法，根据我国1978-2013年的居民消费价格指数，建立ARIMA模型进行拟合和短期预测。接着，以主成分分析为理论基础，研究了我国的居民消费价格分类指数对居民消费价格总指数的影响。通过分析发现，食品和居住类指数对居民消费价格指数的影响最大。48259

This paper first, by using time series analysis method, established ARIMA model for fitting and short-term forecasting, according to our country's Consumer Price Index in 1978-2013. Then, based on the theory of principal component analysis, it studied how China's classified consumer price index affect the CPI in 2001-2013. Through the analysis, it found that the price index of food and residence influence the CPI most.

关键词：居民消费价格指数； 时间序列分析； 居民消费价格分类指数； 主成分分析

Keyword: Consumer Price Index; Time series analysis; Classified consumer price index; Principal component analysis

 目    录

1 引言 5

1.1 居民消费价格指数的定义 5

1.2 研究背景及意义 5

1.3 研究的基本内容 5

2 居民消费价格指数的走势分析及预测 5

2.1 居民消费价格指数的走势分析 6

2.2 居民消费价格指数的走势预测 7

2.2.1 时间序列的预处理 7

2.2.2 ARIMA模型建模 9

3 居民消费价格指数的结构分析 11

3.1 指标的选取和处理 12

3.2 建立模型 13

3.2.1 相关分析 13

3.2.2 共线性诊断 13

3.2.3 主成分分析 14

3.3 主成分分析结论 16

4 结束语 17

参考文献 18

致谢 18

1 引言

1.1 居民消费价格指数的定义

居民消费价格指数（CPI）在我国的统计局网站的统计指标解释中被这样定义：居民消费价格指数指的是用来测量一定时期内居民所消费的商品以及服务的价格变化程度的相对数值，该指数可以观察和分析消费品的零售价格和服务项目价格变动对城乡居民实际生活费支出的影响程度。居民消费价格指数的定义为：CPI=（一组固定商品按当期价格计算的价值/一组固定商品按基期价格计算的价值）*100%。

1.2 研究背景及意义

居民消费价格指数是一个非常重要的宏观经济指标，对研究中国的经济状况有着不可替代的作用。

一方面，居民消费价格指数可以反映价格的变化程度和一段时期内人们生活水平的高低，所以逐渐成为了人民群众生活中最重要的指标，与人们的日常生活紧密相关。另一方面，居民消费价格指数可以在一定程度上反映通货膨胀程度，是国民经济核算中的重要指标，对居民消费价格指数这一指标的统计分析不仅仅影响着人民生活水平的高低，更可以为我国政府制定财政、消费、工资、社会保障等政策提供依据。

改革开放以来，居民消费价格指数作为一个体现我国经济实力增强的重要指标，它表现出了极快的增长速度。为了更好地把握国民经济发展水平，我们需要正确地认识和预测未来的居民消费价格指数的结构和趋势走向。对价格指数的正确认识，有利于综合运用价格和其他经济财政政策，引导消费形成合理的价格，增加有效需求，实现价格水平调控。比如可以通过建立完善重要商品储备制度、价格监管制度等，保证达到价格水平目标，从而使未来居民消费价格指数控制在合理范围之内。