【摘要】文章基于R语言分析居民消费价格指数序列，并用指数平滑模型、SARIMA乘法模型、条件异方差模型和协整模型对其进行预测。结果表明，我国居民消费价格指数存在一定的季节性，进行时间序列分析时需考虑季节特性对预测值的影响；通过条件异方差模型消除残差异方差性可以提高预测精度；将商品零售价格指数和流通中的现金同比增长指数作为外在驱动因素，构建协整模型可以进一步保证预测的准确性。