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社会消费品零售总额的预测——基于季节ARIMA模型

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社会消费品零售总额是研究人民生活、社会消费品购买力、货币流通等问题的重要指标,社会消费品零售总额能够反映消费的主要情况,使用不同年份的数据能够更好的发现消费的成长性和趋势变化,帮助我国制定宏观经济政策提供有力帮助.本文基于2006年1月至2017年11月的我国社会消费品零售总额时间序列数据,构建了ARIMA(0,1,1)×(0,1,2)12模型,并对2017年12月至2018年12月的社会消费品零售总额进行外推预测,以此对我国未来一年的消费水平有一个整体了解,从宏观层面把握我国未来经济运行状况.

王镱乔

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曲阜师范大学,山东 曲阜 273100

社会消费品零售总额 季节ARIMA模型 预测

2018

时代金融(下旬)
《时代金融》杂志社

时代金融(下旬)

影响因子:0.242
ISSN:1672-8661
年,卷(期):2018.(8)
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