摘要：居民消费价格指数（CPI）是衡量居民生活消费品和服务价格水平随时间变动的相对指标，综合反映居民家庭购买和服务价格水平的变动情况，同时，居民消费价格指数是反映社会经济现象的综合指标，是度量通货膨胀的三个重要指标之一，CPI 指数的高低很大程度上反映了国家经济发展情况。

本文选取杭州市 1993 年 3 月到 2018 年 6 月，共 235 个 CPI 月度数据作为研究对象，保证数据真实有效的前提下，运用时间序列中 ARIMA、ARCH、残差自回归模型，利用 R、SPSS等软件对数据进行分析、建模，根据其走势特点进行研究分析，以便于了解杭州市居民消费价格指数的变化情况，同时用 Ljung-Box 等检验方法保证模型拟合效果，对未来杭州市 CPI 指数短期走势进行动态预测，探究价格变动对杭州市的经济发展和居民生活产生的影响，符合我国经济转型趋势，满足杭州市政府制定政策对市场进行宏观调控的需要，并对国民经济核算提供建议。

关键词：时间序列；ARIMA 模型；居民消费价格指数

目录

摘要

Abstract

1 绪论 4

1.1研究背景4

1.2研究意义4

1.3研究目的4

1.4国内外研究现状 5

1.4.1 国内 CPI 指数时间序列拟合 .5

1.4.2 国外 CPI 指数时间序列拟合 .5

2 理论来源.6

2.1时间序列简介 6

2.2 ARIMA 模型简介.6

2.3 ARCH、GARCH 模型简介 .7

2.3.1 ARCH 模型简介 7

2.3.2 GARCH(p,q)模型简介 7

2.4残差自回归模型 8

3 数据来源.8

4 实证分析.9

4.1序列的预处理 9

4.1.1描述性统计分析 .9

4.1.2平稳性检验 .9

4.1.3纯随机性检验 .10

4.2模型建立11

4.2.1 ARIMA 模型 11

4.2.2 ARCH 模型 13

4.2.3残差自回归模型 .14

5 模型的预测.16

6 建议与意见16

参考文献