本论文的目的是模拟中国(2001-2012)的CPI的预期值,并且识别导致CPI通胀的主要的组,类别和子类别,目的是协助经济决策者制定适当的政策来减少CPI通胀。研究中我们采用逆高斯回归和贝叶斯方法来估计2001-2012年中国消费者价格指数(CPI),其数据为多维数据,市场数据包括八个主要的商品和服务项目组,并且每组都有类别和子类别。结果表明,CPI在2001-2006年和2011年下降,在2007-2008年达到最高,并且于2012年恢复上升趋势；推动CPI通胀的最主要的因素是食物和住房,这两个部分就导致了CPI增长50%。蔬菜,新鲜及干的瓜果和燃料(主要成分的水、电、燃料价格指数以及燃料在运输方面的价格指数)是CPI整体增长的最主要因素。根据数据分析知,如果没有食物和燃料的通货膨胀,中国就仅有轻微的通货膨胀。住房价格是除食品和燃料外导致通货膨胀的第三大支柱,不包含它使得CPI在食品和燃料的影响下不能提供一幅完整的图像和CPI的扭曲。