五（ARMA1，1模型估计）最终可以得出只有在ARMA11）中，它的Rsquared和AdjustedRsquated较大，其值分别为060567和0592，说明你和效果较好。且该模型中的p值为00001显著小于005，DW值为2074显著接近于2，代表残差序列不存在自相关性，拟和效果良好根据这些判断，我们可以认为ARMA11）你和效果比较理想，因此最终选择ARMA11）模型来拟合该模
型，对他进行描述，模型形式为：xt040668xt1t144444t1，tWN02
4）模型的预测通过以上估计及检验我们已经求的较为理想的模型，而且它也符合实际意义。通过预测
f可以得到
通过模型预测x20101040668x2010144444t可以得出2011年的中国全体居民
消费指数为1064，这与实际值1068相差不大，同理可以预测2012年的中国全体居民的消费指数为1073，这对预测中国未来经济的发展具有较好的预测作用。
三参考文献
1王黎明等，应用时间序列分析，复旦大学出版社，2009032顾岚时间序列分析在经济中的应用，北京；中国统计出版社，19983张德远，经济时间序列分析上海；上海财经大学出版社，19964何书元时间序列分析北京；北京大学出版社，2003
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