我國CPI預(yù)期實證分析

上海財經(jīng)大學(xué)浙江學(xué)院 奚歡

一、引言

消費者物價指數(shù)（CPI）是反映消費者購買商品價格水平的統(tǒng)計指標(biāo)，表示與居民生活密切相關(guān)的商品和服務(wù)的價格變化趨勢或幅度。CPI涉及經(jīng)濟發(fā)展，關(guān)乎社會和諧，維系人民生計，是管理者制定宏觀經(jīng)濟政策、分析貨幣市場和債券市場及央行公開市場業(yè)務(wù)的重要參考依據(jù)，歷來備受政府和民眾關(guān)注。因此對CPI精確地預(yù)測和分析具有重要的理論和現(xiàn)實意義。國內(nèi)外很多學(xué)者對CPI進行了研究,對我國CPI的年度數(shù)據(jù)建立了模型,該模型只有一步預(yù)測較好,其余效果不太好。對CPI季節(jié)調(diào)整進行了實證研究,但所用數(shù)據(jù)從1994年開始,而我國從2001年起,開始改用國際通用方法,計算和公布定基價格指數(shù),故所用數(shù)據(jù)不能夠準確反映CPI變化規(guī)律。

本文運用ARMA模型對我國2006年1月份到2014年2月份的月度CPI數(shù)據(jù)進行實證分析，獲得了相對誤差不超過1%的預(yù)測模型，預(yù)測精度較高。最后，運用預(yù)測模型對2014年3月到2014年6月份的CPI數(shù)據(jù)進行預(yù)測。

二、ARIMA模型預(yù)測

(一)數(shù)據(jù)預(yù)處理與分析

本文選取數(shù)據(jù)為我國2006年1月到2014年2月的月度CPI。因為CPI是同比數(shù)據(jù)，所以以2005年1月的CPI為基數(shù)，結(jié)合2005年各月CPI的環(huán)比數(shù)據(jù)將2006年1月到2014年2月的CPI換算成定基指數(shù)，并對其進行取對數(shù)的預(yù)處理，得到定基指數(shù)的對數(shù)序列LCPI。

運用Eviews7.0繪制LCPI的時序圖，結(jié)果見圖1。由圖1可以看到，LCPI是一個非平穩(wěn)序列，且具有以下特點:

(1)隨著時間的推移CPI呈現(xiàn)出不斷增大的總體趨勢，且在2006年7月至2008年2月間CPI的增長速度較快；

(2)CPI在不斷增大的整體趨勢下也伴隨著局部的回落，如2008年2月至2009年7月間CPI在不斷下降。

圖1 CPI對數(shù)（LCPI）圖

(二)模型識別與參數(shù)估計

對LCPI的1階差分序列DLCPI進行平穩(wěn)性檢驗。它在含有截距和趨勢項模型下的ADF檢驗值小于其對應(yīng)的臨界值，所以DLCPI是平穩(wěn)的。從而，CPI是1階平穩(wěn)的。

進一步，運用Eviews7.0軟件對DLCPI進行白噪聲檢驗。由于DLC?PI只有滯后12、24和36階的自相關(guān)系超出了兩倍誤差范圍，其偏自相關(guān)函數(shù)只有滯后12階在兩倍誤差范圍外，所以它是一個非白噪聲序列。從而，可初步對LCPI建立疏系數(shù)模型ARIMA((12),1,(12,24,36))，其參數(shù)估計結(jié)果見表1。

表1 ARIMA((12),1,(12，24,36))模型估計結(jié)果

由表1可知，模型參數(shù)估計中只有延遲36階的移動平均項的t值小于0.025（α=5%），其它參數(shù)的t值均大于0.025。從而，模型部分參數(shù)不顯著。通過對模型進行修正，最后得到參數(shù)和模型整體通過顯著性檢驗的模型ARIMA(0,1,(12,24，36))。進一步，對回歸殘差進行白噪聲檢驗，結(jié)果見圖2，易知殘差是一個白噪聲序列。從而，對LCPI建立的最終疏系數(shù)模型表達式為

（1-B）LCPIt=0.001922+(1+0.182407B24+0.910277B36)εt

圖2 模型殘差白噪聲檢驗圖

(三)模型預(yù)測

首先，運用預(yù)測模型對我國2014年3月到2014年6月的CPI對數(shù)序列LCPI進行預(yù)測；其次，對LCPI的預(yù)測值取自然指數(shù)即可得到對應(yīng)CPI的定基指數(shù)估計值。將預(yù)測模型預(yù)測結(jié)果和CPI定基指數(shù)繪制在同一圖上比較預(yù)測效果，結(jié)果見圖3。

圖3 CPI定基指數(shù)及其預(yù)測圖

三、結(jié)束語

消費者物價水平受到各種不確定因素影響，因此在建立預(yù)測模型時無法將所有因素都考慮進去，模型對CPI的預(yù)測存在誤差。本文運用ARIMA模型對我國CPI進行預(yù)測，預(yù)測值和真實值間的誤差在1%以下，預(yù)測精度較高。

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