【摘要】文章以上海市月度居民消费价格指数的预测为例,分别建立ARIMA模型、灰色模型GM(1,1)和一元n阶多项式回归模型。ARIMA模型定阶采用最小AIC准则,最终选择了ARIMA(3,1,7)模型;灰色模型GM(1,1)的数据维度选择采用动态比较的方法,三期预测分别选用了12、13、14个样本数据;一元n阶多项式回归模型根据最小残差原则选择了23阶模型。最后比较三种模型的预测精度,得到结论灰色模型GM(1,1)和ARIMA(3,1,7)模型比较适合对CPI指数进行短期预测且预测精度相差不多,而一元n阶多项式回归模型预测精度较差,不适合短期预测。