数量分析表明我国通缩将在今年底明年初结束

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3、--------感谢阅读-----------------------------------~6~-------------------------------------------------------精选财经经济类资料----------------------------------------------　　我们根据CPI月度同比增速计算出CPI定基指数，并采用X-12-ARIMA方法对其进行季节调整，以消除其中的季节因素，使得不同时期的CPI月度数据具有可比性。然后由季节调整后的CPI序列计算出CPI月度环比增速，以达到及时

4、反映经济瞬间变化，为经济预警和宏观调控提供依据的目的。　　一、数据预处理　　我们选取1997年1月至2009年6月的CPI月度同比增速作为原始数据。接下来，我们设1996年1月至12月的CPI为100，通过CPI月度同比增速折算出CPI定基指数（记为CPIB）。观察可知，CPI定基指数具有明显的季节性，即每年年初CPI定基指数最高，随后即出现下降，年末时到达最低水平。　　二、构造春节因素虚拟变量　　由于我国CPI数据明显受到春节因素的影响，为了在季节调整过程中将春节因素从CPI数据中剔除，我们构造了一个春节因素虚拟变量。构造此变量的假设条件

5、是：从春节之前的第w天开始，居民消费价格水平发生变动并保持在这一新水平上直至春节的前一天。基于以上假设，我们构造虚拟变量：对于给定月份t，受到春节影响的时段落在t月份占整个受影响时段w的比例。即：spring（w，t）=nt/w。在春节影响不到的月份，该变量取值为0。在本文中，我们取w=-----------------------------------------------最新财经经济资料----------------感谢阅读-----------------------------------~6~----------------

6、---------------------------------------精选财经经济类资料----------------------------------------------20。　　三、月度CPI季节调整　　接下来，我们采用X-12-ARIMA方法对CPI定基指数进行季节调整。选择乘法模型，设定回归变量为闰年效应和流量交易日效应，并通过regARIMA模块导入前文所述的春节因素虚拟变量，同时令程序自动探测AO、LS和TC三类异常值。根据模型的样本内拟合误差自动选择最优的ARIMA模型，并对调整后序列进行移动间距诊断。最终程序

7、选定SARIMA模型（021）（01-----------------------------------------------最新财经经济资料----------------感谢阅读-----------------------------------~6~-------------------------------------------------------精选财经经济类资料----------------------------------------------1）作为预测模型。　　观察季节调整后CPI定基指数走势图，我们可

8、以清晰地看出我国居民消费价格指数的变动情况：1997-1998年我国经济在一定程度上受到东南亚金融危机的影响，居民消费价格指数出现下降；1999-2002年我国经济处于紧缩时期，