CPI的时间序列分析,eviews~~

CPI的分析与预测模型

摘要

本文以我国的CPI作为研究对象，基于CPI数据存在明显的非平稳性和季节性特征，我们运用自回归单整移动平均季节模型（SARIMA模型）进行建模分析，并利用SPSS和eviews，分别建立了CPI定基指数序列与石油价格时间序列的关系模型（模型1）和CPI定基指数时间序列的关系模型（模型2）。从模型的结果分析来看，模型1较好的解释了石油与CPI之间的关系，并得出石油价格时间序列{Oilt}与CPI定基指数的相伴概率为0.0136，小于0.05的置信水平，证明了石油价格对CPI的影响是显著的；对于模型2，它对样本内数据的拟合图显示出其对CPI定基指数具有较高的拟合度，然后，我们对08年6月至12月的数据（样本外数据）进行了预测，数据的预测结果显示，其误差均不超过0.97%，说明模型2具有较好的预测效果。

关键字：CPI定基指数 时间序列 SARIMA模型 预测