时间序列分析论文
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时间序列分析在我国居民消费价格指数预测上的引用
摘 要：时间序列是按照时间顺序取得的一系列数据，大多数的经济时间序列存在惯性，通过这种惯性分析可以由时间序列的历史数值对未来值进行预测。文章主要利用时间序列的趋势外推方法对我国目前居民消费价格指数（CPI）进行了建模析和预测，以达到合理预期和分析的目的。
关键词：时间序列 CPI 趋势预测
1.我国居民消费价格指数的现状
居民消费价格指数（Consumer Price Index，CPI）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指标。一般说来当CPI＞3% 的增幅时我们称为通货膨胀；而当CPI＞5% 的增幅时我们把他称为严重的通货膨胀 。如果消费价格指数升幅过大，表明通胀已经成为经济不稳定因素，央行会有紧缩货币政策和财政政策的风险，从而造成经济前景不明朗。
从国家统计局公布的2003年5月到 2012年3月的数据可以明显的看出我国已经进入通货膨胀期，从2007年3月开始就超过3%的警戒线，然而从2007年7月开始更是每月都超过5%的严重通货膨胀的警戒线。尽管国家已经采取了紧缩的货币政策如2007年6次上调存贷款基准利率；10次上调存款准备金率；
加大央行票据发行力度和频率；以特别国债开展正回购操作等。但是2011年3月以来我国还是维持在高的通货膨胀水平，因此进行居民消费价格指数的预测分析更显得尤为必要。
2.趋势模型的选择（时间数列分解模型）
为了对我国CPI的变化有更加全面和深入的把握和认识，现观测从1994—2011年居民消费价格指数的全部数据，见表1。
表1 中国1994—2011 年居民消费价格指数
年份 居民消费价格指数（%） 年份 居民消费价格指数（%）
1994年 124.1 2003年 101.2
1995年 117.1 2004年 103.9
1996年 108.3 2005年 101.8
1997年 102.8 2006年 101.5
1998年 99.2 2007年 104.8
1999年 98.6 2008年 105.9
2000年 100.4 2009年 99.3
2001年 100.7 2010年 103.3
2002年 99.2 2011年 105.4
由以上数据可以看出，因为居民消费价格指数受到如经济增长、特别是国家宏观货币政策等因素的影响，分析我国居民消费价格指数的变动不能简单地用一个线性模型来解释。但是可以看出在一定的时期内，宏观经济波动不大的情况下，居民消费价格指数基本还是呈线性的。因此笔者将这时间数列分段用线性模型分别分析居民消费价格指数在1994—1999 年、1999—2004年以及2004—2011 年这三个不同的经济状况下的变动情况。下面就详细的分析这几个阶段CPI的变动规律。
2.1分析方法的选择
在本文中，笔者采用时间序列趋势分析方法中的最小二乘原理进行分析，设待估计的直线用ŷt=â0+â1xt 表示。其中ŷt称yt的拟合值，â0和â1分别是a0和a 1的估计量。观测值到这条直线的纵向距离用êt表示，称为残差。所以真实
值yt=ŷt+êt=â0+â1xt+êt最小二乘法的原则是以“残差平方和最小”确定直线位置。
2.2 模型分析
（1）对1994—1999年的CPI 模型分析：
利用Eviews 软件，得到以下： CPI1=10431.2-4.68year1
(4.3568) (-4.5216)
R²=0.8963 F=23.325
其中，括号中的值为回归参数的t 检验值，常数项C 和解释变量year1
t检验值分别为4.3568 和4.5216，它们的t检验值的绝对值都大于t0.025 （17）=2.5669,说明都至少保证到了95% 的置信水平，通过 t检验。F =23.325，而且从回归结果可以看出P｛F（n1，n2）＞F0.025（n1，n2）｝＞0.019， 说明也至少保证到了95%的置信水平，通过F 检验。另外度量拟合优度的统计量 —可决系数为0.8963，说明直线拟合优度良好。
由回归直线可以看出，CPI在1994—1999年间随时间呈正向的递减趋势，
主要是由于我国通货膨胀在1994年达到顶峰124.1%， 而且超过了两位数，已经达到非常严重的通货膨胀水平，而严重的通货膨胀是的物价不由控制的上升不仅会增加企业的筹资及生产成本导致企业无法经营甚至破产从而阻碍经济的发展，而且货币的购买力下降会给人民的生活带来很大的困难，因此，国家也开始关注通货膨胀问题并实行紧缩的货币政策和财政政策来抑制通胀，而紧缩的宏观经济政策能够很好的抑制通货膨胀，因此，在1999—2004年逐年降低，呈现向下发展的状态。
（2）对1999—2004年的CPI 模型分析：
利用Eviews 软件，得到以下：
CPI2=-10265.06+5.256year2
(-5.5487) (-3.6891)
R²=0.9153 F=48.627
其中，括号中的值为回归参数的t 检验值，常数项C 和解释变量year2
t检验值分别为5.5487 和-3.6891，它们的t检验值的绝对值都大于t0.025 （17）=2.5669,说明都至少保证到了95% 的置信水平，通过 t检验。F =48.627，而且从回归结果可以看出P｛F（n1，n2）＞F0.025（n1，n2）｝＞0.019， 说明也至少保证到了95%的置信水平，通过F 检验。另外度量拟合优度的统计量 —可决系数为0.9153 ，说明直线拟合优度良好。
由回归直线可以看出，CPI在1999—2004年随时间呈递增趋势。
其原因主要是在1994—1999年国家很好的控制了1994年和1995年的严重通货膨胀的状况，甚至在1998年和1999年出现了轻微的通货紧缩的局面，而通货紧缩也不利于经济的发展，于是1999—2004年间我国采取稳健的财政政策和货币政策，经济运行很稳定，保持着高经济增长低通胀的良好局面，而随着经济的持续高速增长，通货膨胀的局面开始恶化，但总的来说在1999—2004年间的通货膨胀比1998和1999年明显好得多，还没有超过两位数，属于可控范围。
（3）对2004—2011年的CPI 模型分析：
利用Eviews 软件，得到以下：
CPI3=-10268.06+5.155year3
(-6.3525) (5.2335)
R²=0.9523 F=39.56
其中，括号中的值为回归参数的t 检验值，常数项C 和解释变量year3 t检验值分别为-6.3525和5.2335，它们的t检验值的绝对值都大于t0.025 （17）=2.5669,说明都至少保证到了95% 的置信水平，通过 t检验。F =39.56，而且从回归结果可以看出P｛F（n1，n2）＞F0.025（n1，n2）｝＞0.019， 说明也至少保证到了95%的置信水平，通过F 检验。另外度量拟合优度的统计量 —可决系数为0.9523，说明直线拟合优度良好。
由回归直线可以看出，CPI在2004—2011年随着时间的增长而在较高的水平上震荡，其原因是2005—2006年中国股市的疯长使得虚拟经济持续升温，投资过热问题出现，过快的经济增长在2007年明显的显现出来，CPI突然上升，严重的通胀成为现实，然而2007年下半年，美国发生次贷危机并迅速波及全球，中国经济也遭受重大打击，CPI因此一度出现短暂的回落，但是随着政府不断出台扩张的货币和财政政策以保证经济增长的同时，CPI再度强势飙升。
3 应用模型进行预测
2012年我国居民消费价格指数预计为104%左右，比2011年稍低，但仍高于3%的警戒线，这是因为目前我国正处于持续通货膨胀的状态，虽然国家已经实行了紧缩的货币政策，但由于货币政策的传导机制问题以及货币政策效果存在时滞性甚至可能会有货币政策效果不佳的情况，而且从目前影响我国物价上涨的诸多因素分析，食品价格上涨始终是推动CPI攀升的主要动力和原因，另外受国际石油上涨影响，国际传导成为推动本轮CPI上涨的新因素，这些因素导致了我国CPI在短期内 还将处于高位，因此2012年CPI预测值为104%很合理。
根据前面的分析，可以看出目前只有应用2004—2011年的模型对未来居民消费价格指数的预测才有指导意义。由直线CPI3=-10268.06+3.128year3可以预
测出2012年居民消费价格指数CPI=-10268.06+5.155*2012=104。
