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近五年我国居民消费价格指数的预测分析

一、基本数据的描述

居民消费价格指数是反映一定时期内城乡居民所购买的生活消费品价格和服务项目价格变动趋势和程度的相对数，是对城市居民消费价格指数和农村居民消费价格指数进行综合汇总计算的结果。利用居民消费价格指数，可以观察和分析消费品的市场价格波动趋势。

图1是我国自1985年到2004年的居民消费价格指数序列图，以1985年为基期，共19年的指数。

从图1可以看出，总体上居民消费价格指数呈上升趋势；尤其从1992到1996这5年中，居民消费价格指数平均每年增长64.96个百分点；到1997年，居民消费价格指数达到337.1，由于受到亚洲近日危机的影响，而后逐渐回落；用98、99连续两年实现了负增长，由于国家宏观政策的滞后效应，这种趋势从2000年开始出现逆转为上升，2000年到2002年，居民零售价格指数缓慢上升而后缓慢下降，2002年开始出现逆转上升，2004年达到最高值347.7。

二、预测模型的遴选

1、数据平稳化。从图1可看出数据具有明显的递增趋势，在建立模型之前，必须对序列X进行平稳化处理。一般来说，用差分法来消除序列的趋势，一阶差分可以消除线性趋势，二阶差分则可消除二次曲线趋势。虽然图1显示数据具有类似二次曲线的形状，但经过一阶差分后，由spss统计软件结果显示，自相关系数除滞后1之外，都落入随机区间内，差分后数据是平稳的，因此，可以考虑采用ARIMA模型来拟合X。

2、相关系数的确定。由spss软件描述残差序列图可以看出，偏相关系数在K=2之后，其它系数均落入随机区间中，且K=6时，随机区间内偏相关系数最大，随后迅速减少，并趋于零，因此，P=6、2,Q=1。

3、模型建立及预测。建立模型ARIMA（6、1、1），经计算检验模型ARIMA（2、1、1），其标准误差和方差不能通过检验，而模型ARIMA（6、1、1）计算结果表明，其中MA参数系数小概率为0.62，不能通过t检验。因此，将平均移动剔除，模型确定为ARIMA（6、1、0），经SPSS检验参数通过假设检验。

三、预测结果及发现

1、预测结果。利用模型ARIMA（6、1、0），即X_t =15.584+1.396X_t-1-1.068X_t-2+0.568 X_t-3-1.005X_t-4+1.194 X_t-5-0.777 X_t-5。通过SPSS统计软件计算，2005－2010年我国居民消费价格指数具体（见表1）为：

表1 2005－2010年我国居民消费价格指数一览表

年度	2005	2006	2007	2008	2009	2010
消费指数	373.84	413.83	450.92	479.30	509.05	518.96

2、从未来五年来看，居民消费价格指数呈增长趋势，2004－2005年整体居民消费物价指数增长比例分别为：6.71％、10.7％、8.96％、6.29％、6.21％、1.95％；

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关键词：居民消费价格指数 居民消费物价指数 ARIMA模型 消费价格指数 SPSS统计 推荐