居民消费价格指数的预测及其结构分析——以贵州省为例贵州民族学院李洪飞、杨小欢、陈蛟目 录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 2 一、问题的提出⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 3 二、国内研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 3 三、模型构建前的准备 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 4 3.1 模型若干假设 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 4 3.2 数据来源说明 ⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 4四、CPI 预测模型构建前得基本分析与处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 4 4.1 数据的观察分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 5 4.2 模型的识别、建立、优化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 6五、模型的检验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 8 六、CPI 的预测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 8 七、CPI 的聚类分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 9 7.1 对 13 类具有代表性的商品CPI 进行聚类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 9 7.2 对 13 类具有代表性的商品CPI 进行结构分析⋯⋯⋯⋯⋯ 11 八、模型结论及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 13 九、模型的不足和改进⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 14 - 1 - / 25 十、参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 15 十一、附录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯ 15 摘要CPI 是居民消费价格指数 （consumer price index）的简称。居民消费价格指数，是一个反映居民家庭一般所购买的消费商品和服务价格水平变动情况的宏观经济指标。对于 CPI 的研究，是一个热点。首先，本文基于时间序列，以2002 年 1 月至 2011 年 3 月的数据为基础，对数据进行 Box-Cox 变换，建立 SARIMA 模型 [1] ，对贵州省 2011 年 4 月至 10 月的CPI 做出预测，达到了 87.1258%的拟合优度。模型结果显示，贵州省2011 年 4 月至 10 月的 CPI 有上升的趋势， 在 10 月份同比增长率达到了6.4421%。因此，要实现贵州省 2011 年 4%的调控目标有较大压力。然后选取 13 类具有代表性的商品，对它们的CPI 做聚类分析 [2] 。在分析前，为了直观，本文对CPI 进行了等级划分，划分标准为：Ⅰ级（90≤CPI≤100），Ⅱ级（100≤CPI≤110），Ⅲ级（ 110≤CPI≤120），Ⅳ（ 120≤CPI≤130），Ⅴ级（ 130≤C...
