随着经济全球化和国内市场经济的快速发展，居民消费价格指数（CPI）作为衡量通货膨胀水平的重要指标之一，始终受到广泛关注。本文将从数据统计与模型构建的角度出发，对我国近年来的居民消费价格指数进行实证分析，探讨其变动趋势及影响因素。

首先，通过采集国家统计局发布的月度或年度数据，我们发现CPI呈现出一定的周期性波动特征。特别是在食品类商品和服务的价格上，受季节性变化、自然灾害以及国际市场供求关系的影响尤为显著。例如，在某些年份，由于恶劣天气导致农产品减产，使得粮食、蔬菜等必需品价格上涨，从而拉高了整体CPI水平。

其次，为了更深入地理解CPI背后隐藏的经济逻辑，本文采用多元回归分析方法建立了预测模型。该模型不仅考虑到了传统意义上的货币供应量、失业率等因素，还特别加入了消费者信心指数这一心理变量。结果显示，当消费者对未来收入增长持乐观态度时，其消费需求会增强，进而推动非必要消费品价格上涨；反之，则可能抑制通胀压力。

此外，值得注意的是，近年来数字化转型加速背景下，线上购物平台兴起也对传统零售业造成了冲击。这种新型商业模式通过降低中间环节成本实现了商品价格的压缩，但同时也加剧了市场竞争激烈程度。因此，在计算CPI权重分配时需要重新评估各行业占比，确保数据反映实际情况。

最后，基于上述研究结论，建议政府在制定货币政策过程中应更加注重平衡经济增长与稳定物价之间的关系。一方面要保持适度宽松的财政环境以促进就业；另一方面则需加强对重点领域如住房、医疗等领域价格监控力度，避免出现区域性、结构性失衡现象发生。

综上所述，通过对我国居民消费价格指数的实证分析可以发现，尽管当前国内外形势复杂多变，但只要科学合理地运用现代统计工具和技术手段，就能够有效应对各种挑战并实现长期可持续发展。未来还需进一步完善相关数据库建设，并结合人工智能技术开发动态监测系统，为决策者提供更为精准的信息支持。