流通业促进嘉兴经济增长的实证分析

本文以社会消费品零售总额和GDP为变量,先将《嘉兴市统计年鉴》中1985-2010年社会消费品零售总额和GDP的连续数据折算成可比价格;为消除经济时间序列中的异方差性影响,变量再取实际值的自然对数形式导入Eviews统计软件进行回归,定量分析嘉兴流通业和经济增长间的相互关系.     

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。     

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。     

中国消费波动实证研究

在我国统计资料中,时间序列数据齐全的消费统计资料只有社会消费品零售总额,因此,本文的消费波动实证研究所用考察指标仅为社会消费品零售总额.     

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。     

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。     

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ARIMA模型的我国社会消费品零售总额的预测

社会消费品零售总额反应了一定时期内人民的生活水平,是衡量国家经济的一个重要指标。利用ARIMA模型对我国社会消费品零售总额的数据(2004.1-2012.12)进行分析,并且用Eviews对2014年12个月的数据进行预测。     

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。     

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。     

四川农民人均纯收入的时间序列模型的建立与分析

大多数的经济时间序列存在惯性,或者说是迟缓性,通过对这种惯性的分析可以由时间序列的当前值和过去值对未来值进行预测。农民人均纯收入的增长具有其内在的规律性。本文收集到了四川1978年～2004年的农民人均纯收入统计数据,将这些数据进行平稳化、零均值化处理,并利用序列的自相关函数,偏自相关函数的性质,确认数据所适合的模型,从而建立了时间序列模型,并对其进行了分析。     

综合

4月份我国社会消费品零售总额增长22%国家统计局发布的数据显示,4月份,我国社会消费品零售总额为8142亿元,同比增长22%。对比社会消费品零售总额和居民消费价格总水平前后数据可以看出,今年4月份我国社会消费品零售总额增幅比去年同期提高6.5个百分点,     

综合

<正>4月份我国社会消费品零售总额增长22%国家统计局发布的数据显示,4月份,我国社会消费品零售总额为8142亿元,同比增长22%。对比社会消费品零售总额和居民消费价格总水平前后数据可以看出,今年4月份我国社会消费品零售总额增幅比去年同期提高6.5个百分点,     

社会消费品零售总额影响因素的计量分析——基于截面数据的研究

社会消费品零售总额是国民经济的重要组成部分,是衡量一个地区经济发展水平的重要标志之一。文章旨在以我国31个省份的经济数据为依据,对社会消费品零售总额的影响因素进行实证分析,建立相关的计量经济模型,确定了各地区社会消费品零售总额与商品房屋销售面积、国内增值税、新增人口数的定量化关系,并提出了相关的政策性建议。     

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。     

基于ARIMA模型在社会消费品零售总额预测中的应用

为了研究ARIMA模型对经济数据的预测,本文利用统计软件EViews7.2,通过分析我国社会消费品零售总额从2003年1月到2010年12月的月度数据,建立了八种不同参数的乘法季节ARIMA模型。根据模型的预测精度、检验结果,本文确定了最优预测模型ARIMA(2,2,0)×(1,1,1)12,并运用该模型来预测我国2011年1月至12月的社会消费品零售总额,并与2011年实际数值进行比较,拟合效果良好。对于2012年的展望,笔者认为,其值仍将呈速度较快的上升趋势。     

扩大国内消费 关注中国商业——《中国商业发展报告（2008-2009）》书评

出版背景 我国社会消费品零售总额1992年首次突破1万亿元，2002年以来，我国社会消费品零售总额基本上每年上一个万亿台阶。2003年突破5万亿元，而后5年时间又攀升了5万亿元。2008年全年社会消费品零售总额首次突破10万亿元大关．     

我国社会消费品零售总额的预测分析——基于最小二乘法的改进GM(1,1)模型

我国社会消费品零售总额受到诸多因素的影响,导致数据波动性较大,单纯地采用灰色预测模型无法更加准确地进行预测,因此本文提出了基于最小二乘法的改进GM(1,1)模型,首先介绍了普通GM(1,1)模型的建立方法与步骤;接着通过采用最小二乘法的原理弱化波动较大的数据,加强其规律性从而建立新的GM(1,1)模型;最后结合2007²011年我国社会消费品零售总额数据建立新的预测模型,并用2012年数据对模型进行验证合格,可以用来预测未来几年我国社会消费品零售总额,便于我国对未来社会消费品宏观调控。结果表明该预测方法是合理可行的,为其他相关预测提供了理论依据。     

关于我国扩大消费需求若干问题与政策建议

一、现状分析 1992年,我国全年社会消费品零售总额首次突破1万亿元,2002年以来,我国社会消费品零售总额基本上每年上一个万亿台阶,2003年突破5万亿元,而后只用了5年时间就又攀升了5万亿元。2008年,我国全年社会消费品零售总额首次突破10万亿元大关,2009年突破13万亿,再次实现了超过两位数的增长（参见表1）。     

四川农民人均收入的时间序列模型的建立与分析

大多数的经济时间序列存在惯性，或者说是迟缓性，通过对这种惯性的分析可以由时间序列的当前值和过去值对未来值进行预测。杞民人均纯收入的增长具有其内在的规律性。本文收集到了四川1978年～2004年的红民人均纯收入统计数据，将这些数据进行平穗化、零均值化处理，并利用序列的自相关函数，偏自相关函数的性质，确认数据所适合的模型，从而建立了时间序列模型，并对其进行了分析。