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社会消费品零售总额预测——基于ARIMA与BP神经网络集成理论
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摘要
现运用ARIMA模型、BP神经网络模型以及构建的组合预测模型,对1985-2018年我国社会消费品零售总额进行分析。研究发现预测误差平方和倒数模型预测为最优模型,预测精度高达98.65%,预测结果显示2019-2021年我国社会消费品零售总额分别为405106.5653、426571.6308、446393.2806亿元,总体呈现增长趋势。
作者
刘娜
机构地区
西安财经大学
出处
《北方经贸》
2020年第5期36-38,共3页
Northern Economy and Trade
关键词
社会消费品零售总额
ARIMA模型
BP神经网络模型
组合预测
分类号
F740 [经济管理—国际贸易]
引文网络
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吕艳丽,陈兵建.
基于ARMA模型的城乡居民收入差距分析与预测——以甘肃为例[J]
.商业经济研究,2017(2):204-206.
被引量：3
2
刘海萍,王海涛,王洪利,李东艳,郭凯强.
基于BP神经网络的CPI预测模型[J]
.山东交通学院学报,2009,17(3):83-86.
被引量：5
3
肖学培.
季节性ARIMA模型对社会消费品零售总额的建模和预报[J]
.科技经济市场,2019(4):63-65.
被引量：2
4
李庭辉,许涤龙.
基于匹配性的社会消费品零售总额数据质量评估研究[J]
.统计与决策,2012,28(8):24-27.
被引量：6
5
桂梅,刘莲花.
基于ARIMA模型对海南省社会消费品零售总额的预测[J]
.数学的实践与认识,2017,47(3):25-30.
被引量：17
6
崔博.
神经网络在GDP预测中的应用[J]
.信息技术,2011,35(2):103-105.
被引量：5
二级参考文献
13
1
肖健华.
区域经济发展智能预测方法[J]
.经济数学,2005,22(1):57-63.
被引量：5
2
Harrison G.Gough.CPI人格素质测评V3.0[M/CD].北京:北京大学出版社,2007.
3
Frank R J, Davey N, Hunt S P. Time Series Prediction and Neural Networks[ J ]. Journal of Intelligent and Robotic Systems, 2001,31 (1):91 -103.
4
Homik, Stineheombe M, White H. Multi-layered feed-forward neu- ral networks are universal approximations [ J ]. Neural networks, 1990, 2(3) :359 -366.
5
刘洪,黄燕.
基于经典计量模型的统计数据质量评估方法[J]
.统计研究,2009,26(3):91-96.
被引量：39
6
白云,冯晓宁.
基于ARMA模型对“十二五”期间河北省城乡居民收入及其差距的预测[J]
.开发研究,2011(5):15-18.
被引量：7
7
孟连,王小鲁.
对中国经济增长统计数据可信度的估计[J]
.经济研究,2000,35(10):3-13.
被引量：140
8
郜奕钧,何林芮.
社会消费品零售总额影响因素探讨[J]
.商业时代,2014(7):8-9.
被引量：6
9
王志坚,王斌会.
基于ARMA模型的社会消费品零售总额预测[J]
.统计与决策,2014,30(11):77-79.
被引量：22
10
龚承刚,王梦,谢航.
基于ARIMA模型的湖北省城乡居民收入差距的预测[J]
.统计与决策,2014,30(15):94-97.
被引量：12
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32
1
罗森,张孟璇.
基于多元回归模型的社会消费品零售总额预测[J]
.现代商业,2020,0(1):3-7.
被引量：3
2
李玮玲.
基于BP神经网络模型的中国原材料购进价格指数定量分析[J]
.安庆师范学院学报（自然科学版）,2011,17(4):41-43.
3
郭庆春,何振芳.
基于BP人工神经网络的高锰酸盐指数预测模型[J]
.信息技术,2012,36(12):65-67.
4
王亚敏,朱胜,谷峰.
四川省社会消费品零售总额数据可靠性评估——基于VEC模型[J]
.统计与管理,2014(9):36-37.
5
阿不都艾尼.阿不都肉素力.
基于物联网信息系统的零售业供应链订货策略研究[J]
.物流技术,2014,33(10):438-440.
6
潘冬,石常峰.
我国社会消费品零售总额预测方法与应用[J]
.统计与决策,2015,31(13):96-98.
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7
王琪,乔红宇.
基于GA-BP神经网络的船舶压载水微生物数量预测[J]
.江苏科技大学学报（自然科学版）,2016,30(6):529-537.
被引量：6
8
洪志敏,郝慧,房祥忠,肖革新,魏利东.
ARIMA模型在京津冀区域手足口病发病趋势预测中的应用[J]
.数理统计与管理,2018,37(2):191-197.
被引量：15
9
魏丙刚,胡志刚.
基于BP神经网络的大学生心理健康状况预测与分析[J]
.科技致富向导,2010,0(3X):78-81.
被引量：4
10
赵文英,袁赫.
基于改进logistic模型的中国社会消费品零售总额预测[J]
.牡丹江师范学院学报（自然科学版）,2018,44(4):15-18.
被引量：7
1
罗森,张孟璇.
基于多元回归模型的社会消费品零售总额预测[J]
.现代商业,2020,0(1):3-7.
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沈斌,温涛.
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.统计与决策,2020,36(7):37-40.
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尤玉玲,李娟,高孙玉洁,卢耀勤.
ARIMA模型和SVM模型联合在感染性腹泻发病预测中的应用[J]
.医学动物防制,2020,36(5):432-435.
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左喜梅,刘文翠.
基于混频数据的宏观经济组合预测模型与实证[J]
.统计与决策,2020,36(7):132-136.
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徐翔燕,侯瑞环.
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.计算机科学,2020,47(S01):485-487.
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.硅酸盐学报,2020,48(5):718-722.
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.职业与健康,2020,36(5):634-637.
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