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 = 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。最终程序选定SARIMA模型（0 2 1）（0 1 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，期间物价一直保持在比较平稳的水平上；从2003年到2008年上半年，我国经济一直保持快速发展，期间居民消费价格指数也呈现出稳步走高态势；而从2008年下半年至今，国内经济增速出现大幅下滑，与之相伴的是居民消费价格指数大幅回落。由以上分析可知，剔除了季节因素的居民消费价格指数序列可以更加清晰地反映出我国物价走势。

　　四、季节调整后序列分析

　　我们将CPI月度同比增长率折算为月平均增长率（记为CPIT）（月平均增长率 = [（1+当月同比增长率/100）"(1/12)-1 ]*100），同时计算季节调整后CPI定基指数序列的月度环比增长率（记为CPIH）。

　　从观察可以看出，CPIH的变动趋势与CPIT基本相同，但CPIH的波动频率更高，幅度更大。这说明季节调整后CPI定基指数的环比增长率具有更高的灵敏性，能够更加及时地捕捉到经济的瞬息变化。对比CPIH和CPIT的走势可以看出，CPIH的波形始终位于CPIT的左侧，对一些转折点的识别比CPIT领先7-9个月。例如从1997年7月开始直到1998年1月CPIH连续呈现为负值，与此同时CPIT持续走低，在1998年2月才出现负值。这说明在判断我国1997年后的通货紧缩状态上CPIH比CPIT领先了7个月；2008年5月CPIH出现负值，随后从2008年8月开始CPIH正式进入负值区间，而CPIT在2009年2月才进入负值区间。这说明在对2008年后我国通货紧缩状态的判断上CPIH比CPIT领先了9个月。

　　五、结论

　　观察季节调整后CPI定基指数环比增长率序列，我们发现其在2009年4-6月连续3个月出现正值。按照CPIH领先CPIT8个月计算，我们可以得到如下结论：我国CPI同比增速或在2009年12月转正，我国目前的通货紧缩局面也将在今年底明年初结束。

　　（执笔：杨娟荣）