【正文】 onaltheingoodtheCharts目 錄引言1頁（三）、建立乘積季節(jié)模型7目前研究居民消費價格指數(shù)的文章主要是定性分析的文章較多，而利用該指數(shù)的月度數(shù)據(jù)建立時間序列模型，經過檢驗后做出短期預測比較少見。CPI個月的預測值中，根據(jù)前三個月已有數(shù)據(jù)來看預測效果較好，其它月份的預測效果還需有觀測數(shù)據(jù)后才能驗證。年以前，我國國家統(tǒng)計局是根據(jù)調查資料直接按加權算術平均公式：t tI1Lt)]種增加到經濟要平穩(wěn)運行，需要政府及時把握社會總供給和社會總需求的平衡關系，而社會供求關系反映到經濟總量中，要有價格總指數(shù)來體現(xiàn)。2004二、數(shù)據(jù)的結構檢驗及初步分析分析中采用的數(shù)據(jù)是來自國家統(tǒng)計局《中國經濟景氣月報》的月度數(shù)據(jù)，從19951222004該數(shù)據(jù)簡單起見也可以不用換算2001.C(1)年1的臨界值為2001Breakpoint年以來的下降趨勢，這也是我國經濟我國自1999自2003年起，中國經濟進入新一輪上升通道，各級政府加大基礎設施的投資，銀行信貸也出現(xiàn)井噴式增長，導致固定資產投資增長速度較快。Persons 年找出了與程序，擴展了方法為基礎的X12ARIMA的思路是把時間序列分解成四部分組成：趨勢Tt（Irregular），X12d(B表示同一周期內不同周期的相關關系，UCPI單位根檢驗進一步分析數(shù)據(jù)的特性；如果數(shù)據(jù)是不平穩(wěn)的，對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)化。準則，選定最好的模型；（一）數(shù)據(jù)的平穩(wěn)化檢驗作時間序列分析時，要求數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的，這樣才可以直接進行分析，但在實際操作中，特別是經濟數(shù)據(jù)幾乎都是有一定趨勢的，不是平穩(wěn)數(shù)據(jù)，這時就要首先對原始數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)化處理，剔出趨勢的影響，用平穩(wěn)化的數(shù)據(jù)進行時間序列分析。1%Critical ValueCritical所示是原數(shù)據(jù)的自相關和偏自相關函數(shù)圖，我們知道，一個零均值得平穩(wěn)序列的自相關函數(shù)和偏自相關函數(shù)要么是截尾，要么是拖尾。log((1Zt的自相關函數(shù)圖和偏自相關函數(shù)圖HZt時間序列是平穩(wěn)的。期的擴展3：對數(shù)及季節(jié)差分后序列的單位根檢驗結果ADF圖和BoxJenkins模型中，隨后擴展到為擬合殘差的平方，經過反復擬合，得出較為理想的模型，擬合(0,0,1)(0,1,1)，運用最小二乘回歸估計，表4是擬合結果，q1)(1)(1接近于2，傾向于無自相關。dependentcriterion Log5%的顯著性水平上的:119MeanStd.nesKurtostual Fi1年不足一個百分點,模型的預測精度很高。k,kk1AICMSRE不僅代替了全國商品零售價格指數(shù)作為衡量通貨膨脹的指標，而且是我國宏觀調控的重要指示工具，用來監(jiān)控經濟運行是否平穩(wěn)，總體是否均衡，為進一步的調整作參照。時間序列數(shù)據(jù)，建立合理的模型，做出未來幾期的精確預測數(shù)據(jù)。頁；[2]頁194齊東軍，《居民消費價格指數(shù)季節(jié)調整實證研究》，《財經研究》，2004ANALYSISFORECASTINGEconometrics(2nd年，141CONTROL，中國統(tǒng)計出版社，1997George年，116顧嵐（三）預測中存在的問題盡管在本文的論述中，做出了比較好的擬合模型和精確的預測值，但時間序列預測中還是有許多問題有待進一步的學習和研究，其中主要的問題有：第一，在預測中使用的是同比數(shù)據(jù)，缺乏固定基期的定基比價格指數(shù)，雖然這樣8居民消費價格指數(shù)的時間序列模型分析的優(yōu)點是可以部分剔出季節(jié)因素，但存在一個缺點，缺點是根據(jù)同比數(shù)據(jù)做出的預測不宜反映出經濟轉折點；第二，我國開始系統(tǒng)地研究季節(jié)調整起步晚，季節(jié)調整的方法也是一個技術性要求比較高。也是老百姓生活中最關心的問題之一，因為它關系著日常生活的物價水平，影響著居民的消費水平。以上各方面都顯示了擬合居民消費物價指數(shù)建立的模型是合理的可行的，是可以用來作為短期的預測模型，據(jù)此預測的數(shù)據(jù)也可作為實際工作或研究時參考使用。DW為實際值，（注：MSRE/[229。而隨后的預測數(shù)據(jù)留待實踐的檢驗，這里不再評述。個月的預測結果與真實值7居民消費價格指數(shù)的時間序列模型分析obs 2005:01 2005:02 2005:03 2005:04預測值 實際值 從比較中可以看出誤差較小，說明估計模型比較合適，預測的可靠性較高。月和7 圖eves值stat Prob(Fstatistic) 此外，在殘差的正態(tài)性檢驗中，結果如圖of表B1,q12模型階數(shù)識別中去。要精確判斷模型的階數(shù)時需要采用最佳準則函數(shù)定階法，準則函數(shù)最早由日本文部省數(shù)理統(tǒng)計研究所赤池弘次教授（Akaike）提出來。圖５中可以看出樣本的自相關值和偏自相關值很快落入置信區(qū)間，故序列的趨勢已基本消失。Statistic 1% Critical單位根檢驗中，在4 原始數(shù)據(jù)對數(shù)季節(jié)差分后散點圖表Zt12=中可以看出數(shù)據(jù)中存在的季節(jié)性，第十二個數(shù)據(jù)明顯超出致信區(qū)間，在隨后的十二的整數(shù)倍的數(shù)據(jù)比如第二十四、三十六上均較大，可見