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本文主要对于通货膨胀预期的异质性与动态更新过程进行实证研究。对于异质性来说主要将群体划分成了一般居民与专家两个群体，比较了两个群体的通胀预期。我们发现一般居民与专家的通胀预期存在一定的异质性。专家的预期相比于一般居民的预期更加接近实际的通货膨胀。针对一般居民的通胀预期更新的过程，我们从信号抽离的角度建立了一个贝叶斯状态空间模型(Bayesian State Space Model)，将一般居民的预期与专家的预期联系起来。在国内对于通胀预期的研究中，本文首次尝试将国内媒体报道的影响纳入我国一般居民通货膨胀预期形成的动态模型中，并使用Gibbs sampling algorithm对模型进行了估计，得到了一些有意义的结论：(1)一般居民的通胀预期更新随着时间发生动态的调整；(2)一般居民的通胀预期受到媒体报道强度的影响；(3)更多的媒体报道，即更多的信息，有助于居民形成更加准确的通胀预期。