我国社会消费品零售总额预测方法与实证分析

本文通过对我国社会消费品零售总额的影响因素进行分析,建立线性回归方程对2015年社会消费品零售总额进行预测。再通过时间序列分析方法中的时间序列模型(ARIMA),对我国2015各月份社会消费品零售总额进行预测。通过对比两种预测方法,时间序列模型预测结果较为准确,可为政府决策提供科学依据。     

甘肃省社会消费品零售总额的分析预测

文章根据甘肃省1978-2008年社会消费品零售总额的数据做了时间序列分析,建立了ARIMA(2,1,1)模型,此模型很好地拟合了数据序列,有比较精确的预测效果。     

ARMA模型在社会消费品零售总额增长分析中的应用

时间序列分析是经济领域应用研究最广泛的工具之一,AEMA模型是一种最常见的重要时间序列模型。本文首先简单介绍了AEMA模型,然后利用2004年1月到2008年11月的社会消费品零售总额数值,建立AEMA（6,6）模型．最后用该模型对2008年12月的社会消费品零售总额数值进行预测。     

社会消费品零售总额预测方法

社会消费品零售总额是反映消费市场景气程度和宏观经济运行状况的最重要指标之一,通过模型来预测社会消费品零售总额,从而及时、准确地把握消费品市场的运行状况,对于促进消费增长具有重要的意义。本文研究了一种实用可靠的社会消费品零售总额预测方法,即将社会消费品零售总额分解出趋势项和波动项,然后分别预测趋势项和波动项,最后将趋势项和波动项合成,从而得到社会消费品零售总额的最终预测结果。     

社会消费品零售总额的影响因素探讨

随着我国人均居民消费能力的不断提高,社会消费品的零售总额也发生了很大的变化。通过利用大数据技术分析,可以挖掘出社会消费品零售总额的数据潜在价值,以便于国家对某些特殊社会消费品进行宏观调控,保障居民生活的质量。下文就我国社会消费品零售总额的影响因素进行分析。     

杭州上半年社会消费品零售总额突破1000亿元

据悉,杭州上半年社会消费品零售总额1012．51亿元,同比增长20．2％,其中城镇社会消费品零售额980．50亿元,增长20．3％;乡村社会消费品零售额32．01亿元,增长17．9％。     

基于半参数广义可加模型的社会消费品零售总额影响因素研究

基于半参数广义可加模型的思想,对全国社会消费品零售总额的影响因素进行了研究。首先运用灰色关联分析和单变量分析筛选出2个非线性因素和3个线性因素,发现两个非线性项之间存在交互效应,最终建立含有交互项的半参数广义可加模型,且模型的R²达到97.7%,说明模型具有极高的解释能力。结果表明,M1、GDP和农村家庭居民人均可支配收入对全国社会消费品零售总额具有正线性影响;M2和全国人均可支配收入具有非线性影响;人均可支配收入较低时,M2越大会使得社会消费品零售总额越低。     

我国社会消费品零售总额影响因素的实证分析

当前我国经济形势多变,下行压力较大,形成强大的国内市场尤为重要。本文以1999年到2018年这二十年来的数据为依据,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,最终确定了社会消费品零售总额与居民消费水平、人口自然增长率的定量关系,并提出相关的政策建议。     

中国上半年社会消费品零售总额同比增长14.4%

Вянваре -июнеэтогогодарозничныйоборотпотребительскихтовароввКитаевыросна 14,4 процентапосравнениюстемжепериодомпрошлогогода, составив 9 трлн 822,2 млрд. юаней /1 доллСША = 6,32 юаня/. Завычетомфактораценреальныйростсоставил 11,2 процента. ТаковыпоследниеданныеГосударственногостатистическогоуправленияКНР.Вчастности, объемрозничноготоварооборотавгородахипоселкахгородскоготипасоставил 8 трлн. 512,3 млрд. юанейсприростомна 14,3 процента, авдеревнях - 1 трлн. 309,9 млрд.     

4月全国社会消费品零售总额同比增长13.2%

<正> 4月份社会消费品零售总额4002亿元,比去年同月增长13.2％。其中城市消费品零售额2650亿元,增长15％;县及县以下零售额1352亿元,增长9.8%从销售行业看,批发零售贸易业零售额3356亿元,比去年同月增长11.6％:餐饮业零售额524亿元,增长28.3％;其他行业零售额121亿元,增长1.8％。1～4月社会消费品零售总额16832亿     

基于ARIMA模型的深证指数分析及预测

深证指数是指由深圳证券交易所编制的股价指数,对其进行深入研究具有非常重要的意义。文中使用时间序列ARIMA模型对深证指数进行定量分析,以2009年7月1日到2010年6月30日的日深证指数收盘价格为原始数据,通过对数据进行平稳、零均值化处理,模型识别和模型定阶,再使用最小二乘法估计参数后,最终建立了ARIMA(6,1,6)模型,并对模型检验证明有效后,对未来数据进行了短期预测。     

预计全年社会消费品零售总额增长9％

今年1季度～3季度,我国国内市场平稳发展,市场运行总体上保持了良好的态势.商品销售在上年同期高增长的基础上仍然保持了较高增长水平.1月～9月,社会消费品零售总额29111亿元,比上年同期增长8.7%,扣除物价因素,实际增长10%左右;生产资料市场总体发展良好,1月～8月,全社会生产资料销售总额43788亿元,比去年同期增长8.9%,扣除价格因素,实际增长12.5%.     

下半年社会零售总额略升消费品全年销售预增9％

上半年市场运行平稳发展 今年上半年,我国国内市场平稳发展,市场运行总体上保持了良好的态势.     

基于ARIMA模型的中国钢材市场价格预测

本文以中国钢材市场价格为研究对象,选取了8种主要钢材品种2004年1月到2010年11月的价格数据,通过模型识别,建立ARIMA模型来预测中国钢材市场2010年9月至11月的钢材价格,通过比较预测结果,确定在允许的误差范围内,最终给出2010年12月至2011年3月这四个月的钢材预测价格。     

人民币汇率的ARIMA模型的预测

在简要介绍时间序列模型的基础上,使用美元/人民币的日汇率值进行实证研究,建立相应的ARIMA模型.本文试图将此模型应用于汇率的短期预测,并对其预测效果进行评价.