通货膨胀的预测是中央银行货币政策有效实施的一个基础。通过理论分析得知,CPI是测度通货膨胀的最可靠指标并且被广泛使用。提前预测CPI指数,对我国经济的发展趋势具有一定的指向性,对通货膨胀起到预警作用。如果央行能依据通货膨胀预测的结果制定相应的货币政策,那么将有助于避免货币政策的时滞,有利于正确地引导和稳定市场预测,最终提高货币政策的有效性。本文从计量经济学角度出发,综合运用数理统计方法和计量分析方法,以我国CPI预测为主线,深入地探讨CPI预测方法及其预测模型,并对我国CPI进行了预测实证分析。从CPI波动等经济时间序列入手,研究了CPI的两种预测模型,分别是协整回归预测模型和季节性ARIMA预测模型,对CPI波动进行监测和预警,力求为宏观经济决策提供有价值的参考。协整回归预测模型充分利用了CPI的先行指标信息,又有效地避免了多元回归预测模型中的自由度过多损失。季节性ARIMA预测模型充分考虑到CPI的季节因素影响,大大提高了CPI时序短期预测精度。为建立协整回归预测模型,本文利用脉冲响应和方差分解等计量分析方法来筛选我国CPI的先行指标,并确定其先行期,从而构建了我国CPI的先行指标体系。在此基础上,利用主成分分析法充分提取了先行指标信息,并降低了先行综合指标体系的维度。本文主要研究内容有：一是介绍本文的选题背景和意义,并对相关理论进行综述,对通货膨胀理论进行梳理；二是建立CPI先行指标体系,运用计量模型采取实证的方法筛选出先行指标；三是构建综合先行指标,把综合先行指标和CPI数据结合起来,建立一元回归预测模型,对CPI进行预测；四是建立CPI指数的季节性ARIMA模型；五是比较分析CPI指数预测模型及预测效果,给出思考与建议。