摘 要：本文对自回归分布滞后模型和季节性ARIMA模型的基本原理、预测方法进行阐述，并就我国2004年-2014年各月的CPI数据建立上述两种模型，进行预测.又以多元线性回归确定权数的思想创新性地构建出这两种模型的组合模型，对比三种模型的预测效果，选出最优模型，并运用此模型预测我国未来CPI走势.58312

毕业论文关键词：CPI，自回归分布滞后模型，季节性ARIMA模型，组合模型，EViews软件

Abstract: This paper states the basic principles and prediction methods of the autoregressive distributed lag model and the seasonal ARIMA model. Then this paper establishes these two models to predict the CPI of our country by using the CPI of our country from 2004 to 2014 for each months. Finally, this paper uses the multiple linear regressions to determine the weight and constructs the new combination model. This paper estimates the effects of three models and selects the best model which is used to analyze the trend of CPI of our country.

Keywords: consumer price index, the autoregressive distributed lag model, the seasonal ARIMA model, the combination model, EViews software

1  引言 4

2  基于CPI的自回归分布滞后模型 4

2.1  单整检验 5

2.2  协整检验 6

2.3  CPI的自回归分布滞后模型 8

2.4  模型拟合及预测效果检验 10

3  基于CPI的季节性ARIMA模型 11

3.1  ARMA模型、ARIMA模型和季节性ARIMA模型 11

3.2  时间序列特征分析和季节性ARIMA模型的建立 12

3.3  模型拟合及预测效果检验 17

4  基于CPI的组合模型 18

4.1  数据处理 19

4.2  CPI的组合模型的建立 20

4.3  模型拟合及预测效果检验 21

结论 23

参考文献 24

附录 25

1  引言 即居民消费价格指数，它是反映我国经济状况的重要数据指标.根据国际标准，当 的增幅超过 时，则称发生了通货膨胀，当 的增幅超过 时，则称发生了严重的通货膨胀，当 的增幅小于 时，则称发生了通货紧缩[1]. 除了能够反映通货膨胀或通货紧缩之外还有其他的一些基本功能.例如 .它能够显示出货币购买能力是提高还是减弱； .它能够显示出在职人员现实薪酬待遇是提高还是下降； .它还能够对股市产生一定的影响，在一般情况下 和股价之间存在着正相关的关系.正是因为 有着这些功能和影响，所以它的变动程度会对国家宏观经济政策的出台与实施有着重要影响，如中国人民银行是否调整利息率，是否调整存款准备金率等.因此，分析和预测 的未来走势对于以保持物价稳定为首要目标的财政政策和货币政策的实施具有重要意义.

预测一直是国内外专家研究的热点，同时也是一大难点.根据目前发展情况来看， 的预测方法可以分为两类，一种是定性预测法，另一种是定量预测法.下面主要讨论一下 的定量预测法.我国在这个方面的研究成果颇为显著，如陈玉海的《我国 预测数量研究》，采用多种预测模型：协整回归预测模型、自回归分布滞后模型、季节性 预测模型对 进行预测并对三种模型的预测效果进行比较分析，并提出相应政策框架及政策建议；还有尉春杰的《组合预测模型在 预测中的应用》，其选择 模型和灰色新陈代谢模型作为组合预测模型的单向模型，分别对 进行预测，然后根据预测结果与实际结果之间的误差来比较上述模型孰优孰劣，最后根据优劣状况对两个模型赋权建立了组合预测模型.