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。