时间序列预测CPI的模型假设

稳定性假设：时间序列CPI的均值、方差和自相关系数在时间上是稳定的，即不随时间而变化。

随机性假设：时间序列CPI的波动是随机的，即不存在明显的趋势、周期或季节性变化。

独立性假设：时间序列CPI的观测值之间是相互独立的，即一个观测值的出现不会对其他观测值产生影响。

正态分布假设：时间序列CPI的观测值符合正态分布，即在一定置信水平下，CPI的均值和标准差的估计值是可信的。

平稳性假设：时间序列CPI的均值和方差是稳定的，即不随时间而变化。这个假设是时间序列预测中的重要假设，因为如果序列不稳定，将会导致预测结果的不准确。