摘要：城市居民消费价格指数，能够根据城市家庭的日常生活所耗费的生活消费品以及服务类的价格变化作出反映，是一个能够体现出其趋势以及程度的相对数。该指数同时还是一个用来反映通货膨胀（紧缩）的指标。用时间序列的方法模拟、预测城市居民消费价格指数，在一定程度上，可以反映出一定时期内城市居民在生活类的消费品和服务类的消费品产生的变化，用其变化的趋势和程度来表达。观测出这些变动对于城市居民生活的影响，为政府及机关实时掌握居民的消费状况及作出的各项政策调整提供了科学的依据。

关键词：时间序列；居民消费价格指数；模型建立分析及预测

目录

摘要

Abstract

1 绪论.1

1.1论文研究背景.1

1.1.1居民消费价格指数简介2

1.1.2居民消费价格指数计算2

1.2研究目的及意义.2

1.3研究方法概述.3

2 预备知识.4

2.1ARIMA 模型理论及建模方法概述.4

2.1.1时间序列及模型简介.4

2.1.2自回归移动平均模型.4

2.1.3非平稳时间序列.4

2.2时间序列模型建模.5

2.2.1数据预处理.5

2.2.2模型识别.7

2.2.3参数估计.7

2.2.4模型检验.7

3 我国城市居民消费价格指数分析.10

3.1数据预处理.10

3.1.1序列时序图检验.10

3.1.2自相关图检验.11

3.1.3单位根 ADF 检验.12

3.1.4零均值检验.13

3.1.5新序列相关分析.14

3.2模型识别及参数估计.14

3.3模型参数显著性检验.18

ARIMA3 1 30 1112

3.4，，  ，，  模型残差检验及拟合效果图19

3.5模型预测值与真值对比分析.20

4 我国城市居民消费价格指数未来短期走势的描述性分析22

4.1未来 3个月我国城市 CPI 的短期预测及分析22

4.2供求关系分析.22

4.3近年来的政策分析.23

4.4政策建议.23

结论.24

参考文献.25

致谢.26

附录.27