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。     

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。     

基于ARIMA模型的消费品零售总额预测

利用2002年1月到2012年3月社会消费品零售总额的统计数据,进行时序平稳化处理,并依据自相关函数和偏自相关函数的性质,建立相应的ARIMA模型,然后对我国2012年4月到7月的社会消费品零售总额进行了预测,建议政府采取减息、减税等措施来保持经济稳步增长。     

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模型下的时间序列分析与预测——以上海市社会消费品零售总额为例

大多数的时间序列存在着惯性。通过对这种惯性的分析,可以由时间序列的当前值对其未来值进行估计。本文以1978年到2007年上海市社会消费品零售总额数据为研究对象,将这些数据平稳化并做分析,发现ARIMA(1,1,1)模型能较好的对上海市社会消费品零售总额进行时间序列分析和预测。     

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。     

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。     

上海社会消费品零售额的ARIMA模型预测研究

本文根据2003年2月-2009年9月的上海社会消费品零售额数据,运用ARIMA模型进行预测,其研究结果表明:ARIMA模型能提供较准确的预测效果,可用于上海社会消费品零售额未来的预测,并为上海市政府的宏观决策提供可靠依据.     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

上海社会消费品零售总额上半年增长因素及下半年预测

今年上半年。上海消费品市场在全市经济平稳、健康发展的大环境下，实现了时间、任务“双过半”，社会消费品零售总额持续三年保持了两位数增长，消费拉动需求的作用进一步增强。     

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。     

基于ARIMA模型的甘肃省GDP的分析与预测

文章基于甘肃省1992—2021年GDP数据,通过对数据的ADF检验、模型参数识别与检验、模型检验等综合分析,确立了ARIMA(0,2,1)模型,得出甘肃省未来两年GDP分别为10938.502亿元和11658.45亿元,该模型具有简单实用、预测精度高的特点,能恰当描述甘肃省GDP状况,可用来做短期预测,为政府部门制订宏观经济计划提供依据和参考。     

基于ARIMA模型的比特币价格预测研究

比特币是一种由开源的P2P软件产生的电子货币,是一种网络虚拟货币,是目前世界上应用最广泛的加密电子货币。比特币的价格波动非常大,近期也是处于一个高波动期。由于比特币主要用作资产而非货币,比特币市场投机性强,波动性更大,同时,与其他投资市场相比,比特币市场效率低下。故对于比特币价格的预测与分析的研究具有重要意义。本文主要选用了2013年10月到2019年4月的比特币收盘价进行分析,采用了ARIMA模型,首先对原始数据的序列进行平稳性检验,数据不稳定时,对数据进行平稳化处理并进行单位根检验。序列平稳时,对比各参数,建立合理的ARIMA模型,同时,与自动生成的ARIMA模型进行比较,选择较为优良的模型进行价格的短期预测。     

基于ARIMA模型对销售总额的预测分析

在自然科学和社会科学各研究领域中,大量决策问题都离不开预测,预测是决策的基础。近年来,ARIMA模型得到了极大的发展,越来越多的应用在各个领域的分析中,本文我们对某公司2000年1月到2008年12月的8种商品的销售总额的数据作为分析的样本进行分析,建模,预测未来三期的值。为了验证预测的准确性,我们去掉了后三期的数据,作为预测目标,以便对真实值与预测值进行有效的对比,结果预测基本准确,最终我们得出预测五期的增量。     

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。