中央民族大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院 孫曉丹

2020年世界經(jīng)濟遭遇了嚴峻的挑戰(zhàn)，物價水平也出現(xiàn)了大幅下跌的情形。如今，經(jīng)濟活動在持續(xù)衰退之后重新走向擴張，大宗商品價格持續(xù)上漲，通貨膨脹現(xiàn)象再次浮現(xiàn)，給全球經(jīng)濟的復(fù)蘇蒙上了一層陰影。通貨膨脹是指由于物價全面持續(xù)的上漲而造成一國貨幣的貶值，造成這一現(xiàn)象的直接原因通常是一國發(fā)行的實際貨幣量超過了其需要貨幣量。消費者物價指數(shù)(CPI)是衡量通貨膨脹情況的重要指標之一，如果一段時間內(nèi)CPI指數(shù)持續(xù)、全面地上漲，則表明發(fā)生了通貨膨脹。

國內(nèi)學(xué)術(shù)界對通貨膨脹的預(yù)測方面有著豐富的研究成果。陳偉、牛霖琳(2013)運用貝葉斯模型平均方法對樣本外通脹進行預(yù)測，并證明了貨幣量的增加會直接導(dǎo)致通脹增加。田新(2015)利用ARIMA(3，1，(1，2，3，7))對2014-2015年的CPI指數(shù)進行了預(yù)測，結(jié)論表明，我國通貨膨脹有較長的滯后期，其預(yù)測過程不受其他因素的干擾?；粜?、劉黎明(2017)選取1985-2015的通貨膨脹數(shù)據(jù)，利用ARIMA(3，2，2)模型對我國“十三五”時期通貨膨脹的趨勢進行了預(yù)測，結(jié)果表明，我國通脹率將繼續(xù)保持平穩(wěn)增長的態(tài)勢。綜上，目前的論文主要通過各種預(yù)測模型對未來的通貨膨脹趨勢進行分析預(yù)測，部分模型中也存在著滯后項選擇不夠充分的問題。本文通過選取2000年1月-2021年1月共253個月份的CPI指數(shù)，構(gòu)建ARIMA模型對2021年的CPI指數(shù)進行預(yù)測，以分析經(jīng)濟形勢好轉(zhuǎn)之后我國通貨膨脹的走勢。

1 基于ARIMA模型對國內(nèi)CPI預(yù)測分析

1.1 研究思路

消費者物價指數(shù)(CPI)是反映國內(nèi)通貨膨脹狀況的重要指標，與人民的生活水平有著密切的聯(lián)系，能夠直接反映出人們?nèi)粘Ｉ钯M用的變化，很多國家用該指標直接等同于通貨膨脹率，其計算公式為：

通過對CPI指數(shù)的分析和預(yù)測，可以較為準確地體現(xiàn)出我國國內(nèi)通貨膨脹的變化狀況及趨勢。本文選取ARIMA模型對CPI指數(shù)進行預(yù)測，ARIMA模型構(gòu)造較為簡單，并且它擅長短期預(yù)測，對短期CPI的預(yù)測可以得出較為精準的結(jié)果。但它要求所選取的數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的，本質(zhì)上只能捕捉線性關(guān)系，即在利用該模型對CPI進行預(yù)測時，需要首先檢驗CPI時間序列的平穩(wěn)性。

1.2 實證結(jié)果分析

1.2.1 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗

ARIMA模型使用的前提必須要求時間序列是穩(wěn)定的，而本文所選取的CPI數(shù)據(jù)可能會由于突發(fā)事件的影響而急劇變化，進而導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不平穩(wěn)性，因此在利用ARIMA模型對CPI進行分析和預(yù)測之前，必須首先對CPI數(shù)據(jù)進行單位根檢驗。單位根是指單位根過程，如果序列中存在單位根過程就表明時間序列不平穩(wěn)，該回歸分析中存在偽回歸。單位根檢驗包括ADF檢驗、PP檢驗、NP檢驗等多種方法，本文選取ADF檢驗。

利用Eviews軟件對所選取的2000年1月-2021年1月共253個原始數(shù)據(jù)進行ADF檢驗，T統(tǒng)計量小于5%顯著性水平的T統(tǒng)計量，且p值為0.0432(＜0.5)，因此可以判斷原始序列CPI在5%的顯著性水平下是平穩(wěn)的，可以利用ARIMA模型進行后續(xù)的實證分析。

1.2.2 擬合模型

根據(jù)上文ADF平穩(wěn)性檢驗，可以得出原始時間序列CPI是平穩(wěn)的，不需要進行差分，因此確定ARIMA(p，d，q)中的參數(shù)d=0。本文在此利用自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)圖示判別法確定P和q的數(shù)值，對CPI序列進行相關(guān)性分析。

從圖1可以看出，自相關(guān)圖示存在著明顯的拖尾特征，因此期數(shù)可以選擇0。偏自相關(guān)圖示在第一期之后迅速下降，但考慮到后面仍有部分偏自相關(guān)系數(shù)顯著，期數(shù)可以選擇1，3，13。綜上所述，本文選擇ARIMA(1，0，0)，ARIMA(3，0，0)，ARIMA((1，3)，0，0)，ARIMA((1，13)，0，0)，ARIMA(13，0，0)這五個參數(shù)模型進行估計和檢驗，以確定最優(yōu)的ARIMA模型。

1.2.3 模型選擇

本文通過ACI準則、SC準則以及HQC準則對ARIMA模型的五種不同組合進行比較，以判斷模型是否合理，并得出最優(yōu)的ARIMA模型。根據(jù)經(jīng)驗法則，AIC、SC以及HQC的值越小，則說明模型的擬合效果越好，預(yù)測結(jié)果也更加準確。Eviews結(jié)果顯示，ARIMA(13，0，0)這個模型的信息準則最優(yōu)，AIC、SC以及HQC的值比其他四個模型都小，該模型預(yù)測我國通貨膨脹狀況較為合適。

1.2.4 模型求解

利用Eviews計量軟件，可以計算出模型的參數(shù)值如表1所示，盡管其部分參數(shù)不顯著，但許多學(xué)者認為只要模型能夠作出精確的預(yù)測，那么其是否包含不顯著的參數(shù)并不重要。其中，調(diào)整的R2值為0.9385，表明模型有著較高的擬合水平。DW檢驗值也接近2，表明模型的殘差序列不存在自相關(guān)。因此可以求得本文構(gòu)建的我國CPI指數(shù)的預(yù)測模型ARIMA(13，0，0)，系數(shù)如表1所示。

表1 ARIMA(13，0，0)系數(shù)

此外，模型的擬合值和實際值也十分接近，并且完整地反映了其變動趨勢，因此模型有著較好的擬合效果。可以看出，我國CPI指數(shù)在近20年來波動較大，2000年之后CPI指數(shù)總體呈現(xiàn)出上漲狀態(tài)。2008年金融危機的發(fā)生，導(dǎo)致了我國CPI指數(shù)的大幅下降。金融危機之后，CPI指數(shù)又開始逐漸回升并平穩(wěn)，直至2020年由于公共衛(wèi)生緊急事件導(dǎo)致CPI指數(shù)再次大幅度下滑。如圖2所示。

圖2 模型預(yù)測值、真實值和殘差序列圖

2 模型預(yù)測

ARIMA模型在短期預(yù)測方面通常有著很好的效果，因此被運用得十分廣泛。本文根據(jù)所選取的2000年1月至2021年1月這253個月份的數(shù)據(jù)，利用ARIMA(13，0，0)模型對2021年每月的CPI數(shù)據(jù)進行預(yù)測，從而得知2021全年的通貨膨脹情況，如圖3所示。

圖3 ARIMA(13，0，0)模型預(yù)測結(jié)果

可以看出，2021年的CPI指數(shù)將處于持續(xù)上漲的狀態(tài)。這符合現(xiàn)實的經(jīng)濟情況，上一年度由于全球經(jīng)濟形勢的惡化，導(dǎo)致CPI指數(shù)迅速下降，但如今在經(jīng)濟逐漸好轉(zhuǎn)之后，CPI指數(shù)勢必會重新上漲，恢復(fù)到之前的水平。

3 結(jié)論與政策建議

本文通過選取近20年CPI指數(shù)的月度數(shù)據(jù)，利用ARIMA(13，0，0)模型對CPI指數(shù)的變動情況進行建模，并對2021年CPI指數(shù)的變化情況進行預(yù)測，可以得到以下結(jié)論：首先，CPI指數(shù)具有較長的滯后階項，當月的CPI指數(shù)受到之前13個月CPI指數(shù)的影響，表明我國的通貨膨脹具有較長的滯后期。其次，在經(jīng)濟活動由持續(xù)衰退轉(zhuǎn)向持續(xù)擴張之后，CPI指數(shù)也會逐漸回升，表明我國國內(nèi)經(jīng)濟將出現(xiàn)通貨膨脹現(xiàn)象。但從總體來說，通貨膨脹將會處于穩(wěn)定的水平，這有利于貨幣購買力的穩(wěn)定，擴大國內(nèi)消費水平，促進經(jīng)濟的復(fù)蘇和發(fā)展。

基于上述結(jié)論，中央銀行在制定貨幣政策時，要考慮到通貨膨脹有較長的滯后期，貨幣政策的調(diào)節(jié)也具有滯后性。多數(shù)通脹現(xiàn)象的發(fā)生是由于央行不穩(wěn)定的貨幣供給和全社會固定資產(chǎn)投資結(jié)構(gòu)失衡所引發(fā)，因此在制定通脹目標時要考慮充分，在穩(wěn)定信貸制度的同時，結(jié)合現(xiàn)階段經(jīng)濟發(fā)展特點，合理控制貨幣發(fā)行量，把通脹水平置于合理的區(qū)間范圍內(nèi)，減少通貨膨脹對經(jīng)濟造成的危害。