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基于ARIMA模型對社會消費品零售總額的預(yù)測分析——以甘肅省隴南市各縣為例

發(fā)布時間:2022-01-03 15:23
  隨著扶貧攻堅戰(zhàn)接近尾聲,甘肅省隴南市各縣區(qū)貧困人口陸續(xù)大量退出,人民生活水平明顯提高,文中選取1978年至2019年42個年度的隴南市各縣區(qū)社會消費品零售總額數(shù)據(jù),研究人民生活水平、社會消費品購買力等問題,通過建立能有效擬合其變化規(guī)律的ARIMA模型,給出隴南市各縣區(qū)社會消費品零售總額的發(fā)展態(tài)勢,為有關(guān)部門做出正確的決策提供理論依據(jù). 

【文章來源】:通化師范學(xué)院學(xué)報. 2020,41(08)

【文章頁數(shù)】:6 頁

【部分圖文】:

基于ARIMA模型對社會消費品零售總額的預(yù)測分析——以甘肅省隴南市各縣為例


隴南市社會消費品零售總額曲線圖

曲線圖,社會消費,隴南,總額


隴南市各縣區(qū)社會消費品零售總額曲線圖

序列,序列,時間序列,相關(guān)函數(shù)


依據(jù)獲取時間序列樣本對模型進(jìn)行形式上的識別,繪制時間序列{D2LXt}的自相關(guān)(AC)圖和偏相關(guān)(PAC)圖,序列{D2LX0}的自相關(guān)圖和偏相關(guān)圖如圖3所示(t=1,…,9)時的圖形趨勢和t=0時一樣,不再逐一給出,下同).從圖3可以看出,時間序列{D2LX0}的相關(guān)函數(shù)和偏相關(guān)函數(shù)都是拖尾的,因此判斷時間序列組適合于ARIMA(p,d,q)模型.

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于ARIMA和馬氏鏈模型的上證指數(shù)預(yù)測[J]. 侯甜甜,馬福強(qiáng),王英賢.  通化師范學(xué)院學(xué)報. 2020(02)
[2]我國社會消費品零售總額的時間序列分析與預(yù)測[J]. 樊亮.  甘肅高師學(xué)報. 2018(02)
[3]基于ARIMA模型與GM(1,1)模型的居民消費價格指數(shù)預(yù)測對比分析[J]. 潘靜,張穎,劉璐.  統(tǒng)計與決策. 2017(20)
[4]中國社會消費品零售總額的預(yù)測分析[J]. 羅中德,賴美艷.  統(tǒng)計與決策. 2013(02)
[5]ARIMA模型在社會消費品零售總額預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 張曉峰,李博.  商場現(xiàn)代化. 2007(32)
[6]ARIMA模型在廣西全社會固定資產(chǎn)投資預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 蔣燕.  數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2006(05)



本文編號:3566506

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