基于乘积季节模型的社会消费品零售总额分析

社会消费品零售总额是反映人们消费水平的重要度量指标,也是国民经济体系中的一个重要评价指标.因此,分析研究社会消费品零售总额发展趋势对于转型期的中国经济高质量发展具有重要意义.基于乘积季节模型对2001年至2020年的社会消费品零售总额数据进行时间序列分析,经过差分、单位根检验、模型识别与拟合等过程,确定最终模型为ARIMA(1,1,1)(1,1,0)12,结果表明,社会消费品零售总额数据具有明显的线性趋势和季节性特征,并进一步得出其波峰和波谷到达的时间,另外,该模型对社会消费品零售总额有非常好的拟合效果,且有较高的预测精度.