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基于时间序列分析的我国居民消费价格指数动态解析与预测研究

一、引言

1.1研究背景与意义

居民消费价格指数（ConsumerPriceIndex，简称CPI），作为衡量一个国家或地区居民购买消费商品及服务价格水平变动情况的宏观经济指标，在经济与民生领域扮演着举足轻重的角色。CPI的波动，不仅反映了居民日常生活中各类商品和服务价格的变化，更是评估通货膨胀水平的关键依据，与民众生活质量和经济运行态势紧密相连。

CPI的变化对经济运行有着广泛而深远的影响，直接关系到居民的生活水平。当CPI上涨时，意味着居民的生活成本增加，实际购买力下降，生活质量受到冲击。以2020年初受疫情影响为例，食品价格尤其是猪肉价格快速上涨，CPI结构性上涨明显，给居民生活带来了较大压力。从货币政策角度来看，央行通常会依据CPI水平来调整利率，以达到控制通胀、维护经济稳定的目的。CPI上涨会导致企业生产成本上升，利润空间被压缩，经营状况面临挑战；过高的CPI还会抑制消费需求，进而拖累经济增长。

在宏观管理层面，CPI是各级政府部门了解居民消费价格状况，研究制定价格政策、工资政策、货币政策以及进行国民经济核算的重要依据和关键指标。政府依据CPI数据制定相关经济政策，如调整最低工资标准、社会保障待遇等，以保障民生；企业则根据CPI数据来调整产品价格、工资水平，优化经营策略，增强市场竞争力；对个人而言，CPI数据可用于预测未来物价变动趋势，从而合理安排收支计划，实现个人财富的有效管理。由此可见，CPI数据在政府决策、企业经营和个人理财等各个领域都有着广泛的应用，具有极高的参考价值。

准确把握CPI的变动趋势至关重要，而时间序列分析方法为研究CPI的变化规律提供了有力工具。时间序列分析通过对历史数据的深入挖掘，能够揭示现象随时间变化的规律，并将其延伸到未来，从而对该现象的未来走势做出合理预测。在实际应用中，许多经济数据由于受到市场供求关系、国家政策调整、国际经济形势等多种复杂因素的影响，常常表现出随机性和不确定性。传统的线性时间序列分析方法在处理这类具有复杂内在特征的数据时，往往存在一定的局限性。近年来，随着数据科学和统计学的不断发展，非线性和非参数时间序列分析方法应运而生，弥补了传统方法的不足，能够更好地捕捉经济数据中的复杂特征和潜在规律，因此在经济领域，尤其是金融市场和宏观经济分析中得到了广泛应用。

鉴于居民消费价格指数对经济和民生的重要意义，以及时间序列分析在研究其变化趋势中的独特优势，深入开展时间序列分析在我国居民消费价格指数中的应用研究，具有重要的理论价值和现实意义。通过构建科学合理的时间序列模型，对我国居民消费价格指数进行准确分析和预测，不仅能够为政府部门制定宏观经济政策提供科学依据，助力经济的稳定增长和可持续发展，还能为企业的生产经营决策提供参考，帮助企业有效应对市场价格波动带来的风险，同时为居民的日常生活消费和投资理财提供指导，提升居民的生活质量和经济福祉。

1.2国内外研究现状

时间序列分析作为一门成熟的学科，在理论研究和实际应用方面都取得了丰硕的成果。在国外，Box和Jenkins于1970年提出的ARIMA模型，奠定了现代时间序列分析的基础，该模型通过对数据的差分、自回归和移动平均等操作，能够有效地对平稳时间序列进行建模和预测，被广泛应用于经济、金融、气象等多个领域。之后，学者们不断对ARIMA模型进行改进和拓展，如Holt-Winters季节指数平滑法，能够更好地处理具有季节性特征的时间序列数据。

随着计算机技术和数据科学的发展，非线性时间序列分析方法逐渐成为研究热点。Tong在1990年提出的门限自回归模型（TAR），打破了传统线性模型的局限，能够捕捉时间序列中的非线性特征和突变点。神经网络模型也被广泛应用于时间序列预测，如Elman神经网络、长短期记忆网络（LSTM）等，这些模型具有强大的非线性映射能力，能够学习到时间序列中的复杂模式和规律。

在居民消费价格指数的研究方面，国外学者进行了大量的实证分析。例如，Mankiw和Reis通过对美国CPI数据的分析，研究了通货膨胀的动态特征和影响因素，发现货币政策、能源价格和工资水平等因素对CPI有着显著的影响。Stock和Watson运用动态因子模型对多个宏观经济变量进行分析，预测了美国CPI的走势，为政策制定提供了重要参考。

国内学者在时间序列分析方法的研究和应用方面也做出了重要贡献。在理论研究方面，一些学者对传统时间序列模型进行了改进和创新，如提出了基于小波变换的时间序列分析方法，能够对时间序列进行多尺度分解和特征提取，提高了模型的预测精度。在居民消费价格指数的研