基于函数性数据分析的中国社会消费品零售总额数据的预测

• 作者: 徐永利 李小星
• 来源期刊: 北京化工大学学报（自然科学版）
• 学科: 经济
• 关键词: 函数数据分析 社会消费品零售总额 居民可支配收入 长期趋势
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 管理与数理科学
• 页码范围: 107-112
• 页数: 6页
• 分类号: F22
• 字数: 4878字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13543/j.bhxbzr.2018.03.017

摘要

基于数据的函数性特征,采用函数性数据分析方法对中国社会消费品零售总额进行预测.将总额数据分解为长期趋势成分和季节性波动成分分别进行预测.对长期趋势成分引入居民可支配收入数据来辅助预测,对于季节性成分采用自适应选择权重的加权预测法,将两项预测值的和作为总额预测结果.真实数据上的实验结果表明,本文提出的预测方法预测误差小,且预测结果具有很好的可解释性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐永利	北京化工大学理学院	4	0	0.0	0.0
2	李小星	北京化工大学理学院	1	0	0.0	0.0