摘 要：通貨膨脹代表一國物價總水平的持續(xù)上升，嚴重時可能會造成社會供需失衡，導致貨幣信任危機，因此有必要對通貨膨脹水平進行衡量和預測。CPI指數(shù)是衡量通貨膨脹水平的重要指標，本文通過選取2000年1月至2021年1月共253個月份的CPI數(shù)據(jù)，構(gòu)建ARIMA（13，0，0）模型對CPI指數(shù)進行分析和預測，以得出2021年我國的通貨膨脹情況。研究結(jié)果表明，CPI指數(shù)具有較長的滯后階項，并且在經(jīng)濟形勢逐漸好轉(zhuǎn)之后，國內(nèi)通貨膨脹水平將會呈現(xiàn)出穩(wěn)定增長態(tài)勢。

關(guān)鍵詞：ARIMA模型;通貨膨脹率;CPI指數(shù)

本文索引：孫曉丹.<標題>[J].商展經(jīng)濟，2021（15）：-017.

中圖分類號：F202 文獻標識碼：A

DOI：10.12245/j.issn.2096-6776.2021.15.05

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)學術(shù)界對通貨膨脹的預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測，并證明了貨幣量的增加會直接導致通脹增加。田新（2015）利用ARIMA（3，1，（1，2，3，7））對2014-2015年的CPI指數(shù)進行了預測，結(jié)論表明，我國通貨膨脹有較長的滯后期，其預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測模型對未來的通貨膨脹趨勢進行分析預測，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)進行預測，ARIMA模型構(gòu)造較為簡單，并且它擅長短期預測，對短期CPI的預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，但許多學者認為只要模型能夠作出精確的預測，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)的預測模型ARIMA（13，0，0），系數(shù)如表1所示。

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?？梢钥闯?，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)生緊急事件導致CPI指數(shù)再次大幅度下滑。如圖2所示。

2 模型預測

ARIMA模型在短期預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)進行預測，從而得知2021全年的通貨膨脹情況，如圖3所示。

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。

參考文獻

陳偉，牛霖琳.基于貝葉斯模型平均方法的中國通貨膨脹的建模及預測[J].金融研究，2013（11）：15-27.

田新.基于ARIMA模型的我國通貨膨脹預測研究[J].呼倫貝爾學院學報，2015，23（5）：46-51.

霍忻，劉黎明.基于ARIMA模型的中國“十三五”時期通貨膨脹率波動趨勢研究[J].新疆社會科學，2017（5）：33-40.

克里斯·布魯克斯.金融計量經(jīng)濟學導論[M].上海：上海人民出版社，2019：230-231

黑雪荷，湯麗娟.不同通貨膨脹周期影響因素的實證分析[J].時代經(jīng)貿(mào)，2021，18（2）：94-97.

Abstract： Inflation represents a continuous increase in the overall price level of a country， and in severe cases may cause an imbalance in social supply and demand， leading to a currency trust crisis. Therefore， it is necessary to measure and predict the level of inflation. The CPI index is an important indicator to measure the level of inflation. This paper selects the CPI data for a total of 253 months from January 2000 to January 2021， and constructs an ARIMA （13， 0， 0） model to analyze and predict the CPI index to obtain China's inflation in 2021. The research results show that the CPI index has a long lagging term， and after the economic situation gradually improves， the domestic inflation level will show a steady growth trend.

Keywords： ARIMA model; inflation rate; CPI index