本书对通货膨胀的测度指标进行了梳理，得出了核心通货膨胀指标是反映通货膨胀长期趋势的、能为中央银行货币政策提供依据的合适指标，并在此基础上对核心通货膨胀估算方法，包括有限影响估算法、方差加权指数法、结构向量自回归法、HP滤波法、持续性加权法、方差修削法进行了比较，得出方差修削法比较适合用来估算核心通货膨胀。在核心通货膨胀的预测方面，本书采用了经典的线性回归法、人工智能的神经网络和非参数的支持向量回归方法进行了实证比较，得到支持向量回归法预测性能佳的结论。在得到通货膨胀的佳估算方法和佳预测方法基础上，本书采用了支持向量回归法来预测我国未来5期的核心通货膨胀水平，得到未来5期内我国通货膨胀将呈下降趋势，不存在显著通货膨胀压力的结论。
章琳云，女，1986年10月生于浙江长兴，浙江财经大学数据科学学院讲师，博士毕业于浙江工商大学，统计学专业，研究方向为经济统计，在《商业经济与管理》、SCI、EI收录期刊上曾发表多篇文章。
及时章导论
及时节选题背景和意义
第二节文献回顾
第三节本书研究内容和研究方法
第四节创新之处
第二章核心通货膨胀的规律及特征
及时节通货膨胀的形成机理及其特征
第二节核心通货膨胀的形成机理及其特征
第三节核心通货膨胀的影响因素
第三章核心通货膨胀的估算方法
及时节已有核心通货膨胀估算方法的介绍及评述
第二节方差修削法的提出
第四章核心通货膨胀的预测方法
及时节已有核心通货膨胀预测方法的介绍及评述
第二节支持向量回归的提出
第五章核心通货膨胀的实际估算及其比较
及时节核心通货膨胀的估算
第二节基于各种估算方法的结果比较
第六章核心通货膨胀的实际预测
及时节影响核心通货膨胀的自变量选择
第二节预测模型的构建与筛选
第三节基于支持向量回归的核心通货膨胀预测
第七章结论、建议与展望
及时节研究结论
第二节基于预测结果的政策建议
第三节研究展望
参考文献
附录
附录1：各方法估算的核心通货膨胀序列
附录2：月度居民消费价格指数和分项价格指数
附录3：相关月度通货膨胀指数比较
附录4：相关年度通货膨胀指数比较
附录5：支持向量回归参数选择代码
后记
