基于社会消费品零售总额的时间序列分析

• 作者: 吴健 吴敏
• 来源期刊: 考试周刊
• 学科: 经济
• 关键词: 社会消费品零售总额 时间序列ARMA模型预 测值置信区间
• 年，卷（期）: 2012,（24）
• 所属期刊栏目: 出类拔萃
• 页码范围: 195-196
• 页数: 2页
• 分类号: F127.65
• 字数: 2427字
• 语种: 中文

摘要

社会消费品零售总额反映一定时期内人民物质文化生活水平的提高情况．以及零售市场的规模状况，是衡量国家经济发展的重要指标。本文以社会消费品零售总额的预测为背景．利用时间序列有关知识对我国2002--2010年的社会消费品零售总额建立了ARIMA模型，该模型较好地消除了时间序列趋势的变动和季节的影响，较好地刻画了序列的变化．并利用该模型对未来序列值作出了短期预测。结果表明，利用该模型对社会消费品零售总额做出的预测在短期内具有较高的准确性和有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴敏	咸宁学院数学与统计学院	7	15	2.0	3.0
2	吴健	咸宁学院数学与统计学院	1	1	1.0	1.0