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我国居民消费物价指数(CPI)的计量经济预测研究的开题报告

一、研究背景与意义

(1)近年来，我国经济持续快速发展，居民生活水平不断提高。在此背景下，消费物价指数（CPI）作为衡量通货膨胀和居民生活成本变化的重要指标，其波动对宏观经济稳定和居民生活影响显著。据国家统计局数据显示，2019年全国居民消费价格指数（CPI）同比上涨2.9%，其中食品烟酒类上涨5.6%，居住类上涨3.4%，交通通信类上涨1.6%。这一数据显示，居民生活成本在不同领域呈现出不同程度的增长，特别是食品烟酒和居住两大类对居民生活的影响尤为明显。因此，深入研究CPI的变动规律，对于预测通货膨胀、制定合理的宏观政策以及保障居民基本生活具有重要意义。

(2)在当前经济全球化背景下，我国经济与国际市场的联系日益紧密。国际油价、粮食价格等大宗商品价格的波动，对我国CPI的影响不容忽视。例如，2018年全球油价上涨，我国CPI也随之出现了明显的上涨。此外，随着我国居民消费结构的不断升级，服务性消费在CPI中的比重逐渐提高，对CPI的影响也越来越大。以旅游、教育、医疗等为代表的服务性消费价格波动，对居民生活质量的提升和消费水平的改善具有重要影响。因此，研究CPI的构成和影响因素，有助于我们更好地把握经济运行态势，为政府制定相关政策措施提供参考。

(3)从历史数据来看，我国CPI波动呈现出明显的周期性特征。自20世纪90年代以来，我国CPI经历了多次上涨和下跌周期。例如，1993年至1995年，我国CPI经历了快速上涨，最高涨幅达到21.7%；而2002年至2003年，我国CPI又出现了负增长。这种周期性波动不仅受到国内经济因素的影响，还与国际经济形势密切相关。例如，2008年全球金融危机爆发，我国CPI出现了大幅下跌。因此，研究CPI的周期性波动规律，有助于我们更好地预测未来经济走势，为企业和居民提供决策依据。同时，通过对CPI波动原因的分析，可以揭示影响我国通货膨胀的关键因素，为政府调控通货膨胀提供理论支持。

二、文献综述与理论基础

(1)在CPI预测领域，经典的时间序列分析方法，如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）和自回归移动平均模型（ARMA）被广泛使用。这些模型通过对历史数据的分析，捕捉时间序列中的规律性变化。例如，Khan和Khan（2011）利用ARIMA模型对巴基斯坦的CPI进行了预测，结果表明该模型能够较好地捕捉CPI的波动特征。此外，季节性调整也是CPI预测中的重要环节，学者们如Saeed等（2013）通过引入季节性因子，提高了预测的准确性。

(2)随着计量经济学的发展，结构向量自回归模型（SVAR）和向量误差修正模型（VECM）等现代计量经济学方法被引入CPI预测研究中。SVAR模型能够处理多个变量之间的复杂动态关系，而VECM模型则适用于具有长期稳定关系的变量。例如，Zhang和Wang（2016）运用SVAR模型对中国的CPI进行了预测，发现该模型能够有效捕捉通货膨胀的动态变化。这些模型的应用为CPI预测提供了更加精确的工具。

(3)除了传统的时间序列和计量经济学方法，近年来，机器学习算法在CPI预测中的应用也日益广泛。如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和神经网络（NN）等算法，在处理非线性关系和数据挖掘方面具有显著优势。例如，Li等（2019）使用神经网络模型对中国的CPI进行了预测，结果表明该模型在预测精度上优于传统的计量经济学模型。这些方法的引入为CPI预测研究提供了新的视角和可能性。

三、研究方法与数据来源

(1)本研究将采用多种计量经济学模型对我国的居民消费物价指数（CPI）进行预测。首先，我们将运用自回归模型（AR）和移动平均模型（MA）来分析CPI的时间序列特征，并结合自回归移动平均模型（ARMA）以捕捉短期波动和长期趋势。以2010年至2020年间的月度CPI数据为例，通过对数据进行平稳性检验，我们确定CPI序列的平稳性，并据此选择合适的ARMA模型参数。

(2)在分析CPI的影响因素时，我们将采用结构向量自回归模型（SVAR）来识别CPI与其他经济变量之间的动态关系。以我国2010年至2020年的季度CPI数据、GDP增长率、通货膨胀率、货币供应量等经济变量为例，我们将构建SVAR模型，以评估这些变量对CPI的短期和长期影响。通过模型的估计结果，我们可以得出哪些变量对CPI的影响更为显著，从而为政策制定提供依据。

(3)为了进一步提高预测的准确性，本研究还将结合机器学习算法，如支持向量机（SVM）和随机森林（RF），对CPI进行预测。我们将收集我国2010年至2020年的月度CPI数据，以及相关的经济指标数据，如消费信心指数、房地产价格指数等。通过这些数据，我们将训练SVM和RF模型，比