1-7月全国社会消费品零售总额49042亿元

今年1-7月全国社会消费品零售总额49042亿元,同比增长15.5%。7月份,社会消费品零售总额6998亿元,同比增长16.4%。分地域看,城市消费品零售额4762亿元,同比增长16.7%,县及县以下零售额2236亿元,增长15.8%。分行业看,批发和零售业零售额5924亿元,同比增长16.5%;住宿和餐饮业零售额923亿元,增长18.0%;其他行业零售额151亿元,增长3.1%。分商品类别看,限额以上批发和零售业吃、穿、用商品类零售额同比分别增长28.4%、24.9%和25.6%。其中,粮油     

我国社会消费品零售总额影响因素分析

本文旨在对2000-2020年我国社会消费品零售总额变动的影响进行实证分析。首先,综合了几种因素（国内生产总值、人口等）对我国社会消费品零售总额的影响,构建经济模型,作进一步探究。引用国家统计局相关数据进行分析,运用计量经济学软件包对模型进行了参数估计、试验以及更正。终末,我们对观测得出的结果进行经济理论分析和经济预测,并相应地提供了针对性政策建议,这对我国掌握社会消费品现状和发展趋势,有着重要的经济意义。     

贵州省社会消费品零售总额影响因素分析

本文建立了一个关于贵州省社会消费品零售总额的多元线性回归模型,运用SPSS软件对相关数据进行分析,得出影响贵州省社会消费品零售总额的主要因素是农村居民可支配收入。     

ARIMA模型在社会消费品零售总额预测中的应用

运用时间序列分析方法之一的单整自回归移动平均模型（ARMA）法，对中国社会消费品零售总额进行时间序列分析。分析显示，APIMA模型可以提供比较准确的短期预测效果，可以为中国社会消费品零售总额的预测提供一定的依据。     

社会消费品零售总额预测分析及运用研究

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,反映社会商品购买力的实现程度,以及零售市场的规模状况。本文运用指数平滑法对我国五个省市的社会消费品零售总额进行预测,发现各省市在社会消费品零售总额方面存在的差距,得到的2015-2020的预测值为政府制定相关政策提供参考。     

ARIMA模型在社会消费品零售总额预测中的应用

运用时间序列分析方法之一的单整自回归移动平均模型(ARIMA)法,对中国社会消费品零售总额进行时间序列分析。分析显示,ARIMA模型可以提供比较准确的短期预测效果,可以为中国社会消费品零售总额的预测提供一定的依据。     

社会消费品零售总额的影响因素简析

随着经济的快速发展,国内消费需求一直无法跟上节奏。为了解决这一问题,有必要从各个方面对社会消费品零售总额进行分析,找出影响消费者成长的因素,进而判断。社会消费品零售总额数量体现了社会消费,综合反映了在一段时期以内人们物质生活水平和社会商品购买力的变化程度。社会消费品零售总额是衡量人们消费水平的重要指标,也是国家经济体系的重要指标。因此,对影响消费品零售总额的因素进行分析和研究是非常重要并有意义的。本文主要选择"国内增值税"和"商品房屋销售面积"对"社会消费品零售总额"进行分析,并对其做经济意义方面的解释。     

2015年社会消费品零售总额将达32万亿

中国商业联合会会长张志刚此前表示,今后5年,随着中国扩大内需战略的有效实施,居民消费潜力将进一步释放,预计社会消费品零售总额年均增长15％以上,2015年有望达到32万亿元人民币,国内市场规模将位居世界前列。     

5月份中国社会消费品零售总额增长21．6％

国家统计局6月13日表示，5月份，我国社会消费品零售总额8704亿元人民币，同比增长21．6％，虽较上月有所回落，但仍维持高位。     

基于ARIMA模型的我国社会消费品零售总额实证分析

通过研究我国2005年1月至2015年11月社会消费品零售总额变动情况,建立合理的ARIMA模型进行时间序列分析研究,结果表明,我国社会消费品零售总额呈现一种整体周期性波动上升的趋势;同时,所建模型为预测2016年我国社会消费品零售总额提供了有效的技术支持。该模型的应用帮助我们得出的结论是:为促进社会消费健康发展,必须健全社会保障机制,提高人民消费水平;加强市场监管力度,规范市场经济秩序;扩大社会投资规模,提升社会消费需求。     

基于向量自回归的我国社会消费品零售总额预测分析

论文介绍了当前我国消费市场现状,简述了预判消费趋势,扩大消费工作的重要性,并以社会消费品零售总额、广义货币供应量、居民消费价格指数为内生变量,常数c为外生变量建立向量自回归(VAR)模型,对社会消费品零售总额月度数据进行预测。模型稳定性强,拟合效果好,能够较为精确地预判社会消费品零售总额后期的发展规模,论文提出要从增供给、优环境、降成本等方面做好扩大消费的相关建议,为国家宏观经济调控提供理论依据。     

江浙沪区域内社会消费品零售总额协方差分析

江浙沪地区是我国经济增长最有活力的地区之一。本文以近6年来江浙沪地区的人均社会消费品零售总额为例,仅考虑了城镇居民人均可支配收入对人均社会消费品零售总额的影响,采用协方差分析法,证实了这三个地区的人均社会消费品零售总额之间存在显著差异,较方差分析的结果更为精确。     

桂林市社会消费品零售总额ARIMA模型的建立与预测

利用单整自回归移动平均模型法,以1950—2007年桂林市消费品零售总额的统计数据为依据,进行时间序列分析。根据自相关系数、偏相关系数的性质,建立合理的ARIMA模型,并对桂林市2005—2007年的社会消费品零售总额进行分析预测。     

保费收赔差额与社会消费品零售总额关系研究

应用2004年5月到2014年4月我国保费收入、保险赔付支出及社会消费品零售总额的107个月度数据,发现保费收赔差额与社会消费品零售总额之间线性关系明显。接着对数据取对数后,运用DF-GLS方法进行平稳性检验,发现保费收赔差额与社会消费品零售总额之间为二阶单整,并且存在一个协整关系,并且格兰杰检验结果显示:社会消费品零售总额是保费收赔差额的Granger原因,而保费收赔差额不是社会消费品零售总额的Granger原因。     

基于Elman神经网络的社会消费品零售总额预测

本文利用Elman神经网络的非线性映射能力和粒子群优化算法的全局搜索能力,建立社会消费品零售总额预测模型,预测未来一段时间内的社会消费品零售总额。预测结果表明:所建立的社会消费品零售总额预测模型具有较强的预测泛化能力,仅依靠过去一段时间内社会消费品零售总额便可以准确稳定地预测出未来一段时间内的社会消费品零售总额。     

上海零售总额增幅与全国差距缩小

上海商业1—6月份实现社会消费品零售总额1215．08亿元，同比增长12．29／5，与全国相比，显现四个方面变化：     

2014重庆各地区社会消费品零售总额影响因素分析

文章主要是分析财政收支、第三产业产值、商品零售价格指数、居民可支配收入、人口数对重庆各地区社会消费品零售总额影响进行的实证分析,首先针对我们要研究的对象建立了理论计量模型。然后,我们收集了相关数据,进而利用stata软件对计量模型进行检验,通过我们的数据筛选,加以修改,最后,对所得的分析结果作了经济意义的分析,得出结论,并相应提出一些建议。     

南通市社会消费品零售总额的预测模型对比分析

基于2010—2021年南通市社会消费品零售总额月度数据,本文采用因素分解模型对南通市社会消费品零售总额进行因素分解,从数据中提取的趋势效应与季节效应均能从现实出发得到合理解释。本文分别用Holt-Winters三参数指数平滑预测与SARIMA模型ARIMA(1,1,2)×(2,1,0)₁₂对南通市社会消费品零售额当期值进行预测分析。通过比较相对误差发现,SARIMA模型比因素分解模型预测的误差小。从预测结果来看,南通市未来短时间内的社会消费品零售总额仍将保持高速增长。