表3-2 ARIMA （1,1,0）模型参数最终估计值 7

表3-3 ARIMA （1,1,0）模型拟合结果 7

表3-4 CPI残差1序列的白噪声检验 8

表3-5 ARIMA （0,1,1）模型参数最终估计 8

表3-6 ARIMA （0,1,1）模型拟合结果 9

表3-7 CPI残差2序列的白噪声检验 10

表3-8 AIC,SBC值 10

表3-9 预测年份的预测值及预测上下限 11

1 绪论

居民消费价格指数（consumer price index）我们把它简称为CPI.它是一个宏观经济指标能够反映一般家庭购买商品和服务消费价格水平变动的情况.

从我国经济发展来看，更从上海市本身角度上来看，制造业依然具有极其重要的基础作用和支撑作用.“服务业的发展要有制造业的支撑，特别是经济要保持持续稳定发展，不受外部环境大的影响，制造业和服务业的协调发展是很重要的.” 在“十三五”规划纲要中，上海明确提出要构建的是一个新型产业体系. 

本文所用据是1991-2014年上海市居民价格消费指数，并对其进行建模，源`自·优尔"文'论:文'网,www.youerw.com拟合结果良好.

1.1单指数平滑模型

由于在现实中一般而言都是近期发生的对现在的影响比较大，远期的影响比较小.由于时间间隔会对事件的发展产生一定影响，各期权重可以根据时间间隔增大进而展现出指数衰减

公式里， 代表指数平滑系数，0< <1，由于 

这里我们不加入季节（周期）因素的所产生的影响，一般用来进行趋势拟合的平滑法有单指数平滑法.

令1991-2014年上海市居民价格消费指数为样本，用时间序列方法对其进行预测，并对未来三年的上海市居民价格消费指数进行预测.