社会消费品零售总额模型预测实证研究

以河南省月度社会消费品零售总额为研究对象,构建ARIMA、SARIMA和SARIMAX三种预测模型,对2023年1月至11月的社会消费品零售总额进行预测。结果显示,SARIMAX模型的预测值与实际值的相对误差最小,误差率控制在3.0%左右,且相较于其他两种模型具有明显优势。以MAPE指标为例,SARIMAX模型的预测精度分别比ARIMA和SARIMA模型高51.7%和39.1%。因此,SARIMAX预测模型可为政府事先掌握消费市场动向、采取正确的应对措施提供重要的决策参考。

基于VMD-DE-LSSVM误差校正的社会消费品零售总额组合预测模型

社会消费品零售总额具有非线性、非平稳性特点,单一模型很难准确预测。此外,预测误差中蕴含着有价值信息,而现有预测方法往往忽略这些重要信息。为此,本文遵循“先分解后集成”建模思路,并引入误差校正方法,构建了基于VMD-DE-LSSVM误差校正组合预测模型。首先通过变分模态分解(VMD)将原序列分解,再利用差分进化算法(DE)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)对分解得到的子序列分别预测,并将预测结果集成得到初步预测值;然后利用VMD-DE-LSSVM模型对初步预测误差进行同步预测;最后通过误差预测值对初步预测值进行校正。实验结果表明该模型预测精度显著优于其它对照模型,不仅能有效解决社会消费品零售总额的非线性和非平稳性,还能充分利用误差序列中蕴含的有价值信息。

南通市社会消费品零售总额的预测模型对比分析

基于2010—2021年南通市社会消费品零售总额月度数据,本文采用因素分解模型对南通市社会消费品零售总额进行因素分解,从数据中提取的趋势效应与季节效应均能从现实出发得到合理解释。本文分别用Holt-Winters三参数指数平滑预测与SARIMA模型ARIMA(1,1,2)×(2,1,0)12对南通市社会消费品零售额当期值进行预测分析。通过比较相对误差发现,SARIMA模型比因素分解模型预测的误差小。从预测结果来看,南通市未来短时间内的社会消费品零售总额仍将保持高速增长。

曲靖市社会消费品零售总额对GDP影响研究——基于回归分析视角

社会消费品零售总额是衡量消费情况的重要指标之一。而消费又是拉动经济增长的“三架马车”之一,特别是后疫情时代,消费成为促进经济高质量发展的重要“引擎”。因此,关注社会消费品零售总额与经济增长之间的关系就显得尤为重要。以曲靖市2000-2022年的的社会消费品零售总额和GDP时间序列数据为基础,应用Eviews软件对其进行了相关分析和回归分析,结果表明二者呈高度正相关关系;回归分析结果还表明,社会消费品零售总额每增加1亿元,GDP将平均增加2.925亿元,说明曲靖市社会消费品总额确实会对GDP产生重要影响。最后,根据研究结论,给出以下政策建议,即曲靖市政府应多措并举提高居民收入,促进消费需求;优化产业结构,促进产业协同发展;完善政策措施,促进电商发展。

提高社会消费品零售总额数据质量的研究——以内蒙古自治区鄂尔多斯市为基础

社会消费品零售总额是实物消费总额的重要组成部分,社会消费总额数据以月度为单位,有效反映了我国消费品市场的分布与规模,以及消费者对于商品供给的需求与变化情况,也是政府掌握经济发展情形的重要统计数据。目前,我国居民生活水平不断提高,受到网络时代的影响,各项娱乐、虚拟支出增加,非实物经济所占比重逐步增多,社会消费品零售总额占最终消费总额的比重受到这类服务型经济的冲击,不能完全与消费品市场总体变化形式保持一致,因此,社会消费品零售总额数据的质量对于市场经济的把控起到关键作用,如何提高社会消费品零售总额数据质量从而对经济水平有较为准确的把控有着十分重要的作用。本文以内蒙古自治区鄂尔多斯市为基础,分析目前数据统计存在的问题,提出相关解决措施。

基于GA-XGBoost模型对社会消费品零售总额的影响因素分析

随着我国经济转变为高质量发展,社会消费品零售总额作为体现我国当前内需的关键指标,研究其影响因素及未来趋势依旧是消费领域的关键问题。本文以社会消费品零售总额为因变量,从消费需求、商品供给、货币金融、消费环境和交通运输五大方面选取12个指标作为研究自变量,构建XGBoost回归与SHAP模型对因变量进行分析,以及GA-XGBoost回归模型进行预测。研究发现:(1)货币和准货币供应量期末值、国内生产总值、货币供应量期末值、固定资产投资额累计增长率、国家财政收入、国家财政支出等对社会消费品零售总额影响最大;(2)除了固定资产投资额累计增长率对社会消费品零售额是负向影响外,其他五个均对社会消费品零售额是正向影响。本文以机器学习、遗传算法、可解释方法等理论模型解释了影响社会消费品零售总额的几大因素,为研究经济领域影响因素拓展了新的模型研究方法,并根据实证分析为我国经济发展提供了相应的建议,以供参考。

基于半参数广义可加模型的社会消费品零售总额影响因素研究

基于半参数广义可加模型的思想,对全国社会消费品零售总额的影响因素进行了研究。首先运用灰色关联分析和单变量分析筛选出2个非线性因素和3个线性因素,发现两个非线性项之间存在交互效应,最终建立含有交互项的半参数广义可加模型,且模型的R^(2)达到97.7%,说明模型具有极高的解释能力。结果表明,M1、GDP和农村家庭居民人均可支配收入对全国社会消费品零售总额具有正线性影响;M2和全国人均可支配收入具有非线性影响;人均可支配收入较低时,M2越大会使得社会消费品零售总额越低。

基于小波分析的全国社会消费品零售总额时间序列预测

选取2003年1月到2010年3月的全国社会消费品零售总额数据,运用小波分析及Mat-lab,SPSS软件,分析了中国近几年社会消费品发展的变化趋势,用小波方法对原始数据进行消噪、阈值化处理后进行重构,使得消噪后数据更能反映其本质及变化规律,用AR IMA时间序列模型进行建模预测,并作出了实证分析.

基于ARMA模型的社会消费品零售总额预测

文章利用R统计软件对我国1953年到2010年社会消费品零售总额年度数据进行ARMA建模,并用该模型预测2011年和2012年与未来三年我国社会消费品零售总额,发现2011年和2012年预测值与实际值相对误差很小,模型拟合效果良好;同时预测结果显示未来三年我国社会消费品零售总额继续呈现增长态势。

中国社会消费品零售总额的预测分析

文章以我国1990～2010年的社会消费品零售总额的数据为样本建立指数平滑法模型,并利用该模型对2011～2013年进行预测分析,通过分析发现该模型预测误差很小,拟合效果能达到预期的目的.预测结果表明2011～2013年我国社会消费品零售总额总体上将持续增长,这反映了消费品市场在快速发展中的连续性和稳定性,可以为政府的宏观决策提供依据。

我国社会消费品零售总额预测方法与应用

经济系统存在的随机干扰冲击使基于概率统计的预测方法面临巨大挑战,尤其是社会消费品零售总额之类的宏观时序变量。文章脱离以往基于统计规律的分析框架,从灰色系统观念入手,采用残差尾段修正的GM(1,1)预测方法对社会消费品零售总额进行预测,并对于残差序列进行BP神经网络滚动误差模拟,以使拟合精度达到最高,最后对未来社会消费品零售总额进行了预测。

消费品零售总额与GDP的长期均衡及因果关系——基于中国改革开放30年数据的实证研究

消费与经济增长之间的因果关系在理论和实践中存在着争论,选取中国改革开放30年来(1979～2008)的统计数据进行实证研究,以社会消费品零售总额作为指标变量与GDP的增长关系进行长期均衡检验。首先利用E-G两步法对变量平稳性考察,综合趋势项与截距项的三种模型结果,建立ECM模型,然后应用Granger因果检验对变量之间的因果关系进行经验性研究。结果表明,样本区间内SRG和GDP之间存在长期均衡关系,且GDP的增长是SRG增长的格兰杰原因,但反向因果关系并不成立。进而针对目前国内SRG和GDP增长之间的互动关系提出一系列建议。

基于状态空间建模法的社会消费品零售总额预测

文章以状态空间和卡尔曼滤波为基础,对社会消费品零售总额,商品零售物价指数与居民家庭人均可支配收入建模,并在此基础上预测了未来12个月的社会消费品零售总额。将此结果与ARIMA模型的预测结果想比较,得出状态空间建模法的相对误差较小,预测效果更好。

基于匹配性的社会消费品零售总额数据质量评估研究

文章在数据质量评估与管理文献梳理的基础上,从社会消费品零售总额数据质量内涵出发,分析基于匹配性的社会消费品零售总额的数据质量评估要素;基于社会消费品零售总额自身数据特点和城镇家庭居民人均可支配收入相匹配的核心要素,构建自回归动态滞后模型;采集2002年第一季度至2011年第一季度的数据,从匹配性的角度,利用构建的模型对社会消费品零售总额进行数据质量评估。评估结果发现,中国社会消费品零售总额数据误差总体在允许的5%范围以内,但误差的变动在近年有扩大趋势。

基于传递函数模型的我国社会消费品零售总额预测

文章研究我国国民收入与社会消费之间的动态影响机制。通过对我国1978~2008年的国民总收入和社会消费品零售总额数据序列进行分析,建立了传递函数模型,结果显示该模型比单变量的ARIMA时间序列模型具有更好的拟合与预测效果,可以为我国宏观经济发展的监管与决策提供参考。

福建省社会消费品零售总额的预测

以2004年1月至2010年12月福建省社会消费品零售总额月度数据为样本,建立了时间序列季节模型和单整自回归移动平均(ARIMA)模型,并分别应用它们对2011年各月的指标值进行了预测。在此基础上进行组合预测,得出了2011年1-12月福建省社会消费品零售总额的预测值。预测结果对更好地引导消费具有重要作用,模型建立的过程和方法能为相关研究提供借鉴。

ARIMA模型在社会消费品零售总额预测中的应用

运用时间序列分析方法之一的单整自回归移动平均模型(ARIMA)法,对中国社会消费品零售总额进行时间序列分析。分析显示,ARIMA模型可以提供比较准确的短期预测效果,可以为中国社会消费品零售总额的预测提供一定的依据。

中国社会消费品零售总额的预测模型

用自回归、移动平均、自回归移动平均模型（ARIMA）拟合分析2002年1月到2008年8月中国社会消费品零售总额,建立预测消费品零售总额的疏系数乘积季节模型,并用该模型预测2008年6-10月的社会消费品零售总额和2009年月度消费品零售总额.模型预测误差率都在0.03以内,估计值与真实值吻合,拟合效果能达到预期的目的.

基于Gm—Markov修正模型的社会消费品零售总额预测

文章根据1990年1月-2013年4月我国社会消费品零售总额的数据，在GM（1，1）预测基础上采用马尔科夫链方法对预测结果进行了修正，结论显示修正模型能够较好的降低预测误差，提高精度，并且预测了2014年底社会消费品零售总额将达到23759．27亿元，居民消费潜力巨大。

基于X12-ARIMA模型对我国社会消费品零售总额研究

社会消费品零售总额是衡量我国人民消费水平的综合指标,分析预测社会消费品零售总额的波动趋势对我国国民经济的发展具有重要的研究价值.收集2006年1月-2015年12月我国社会消费品零售总额的月度数据,运用基于X12-ARIMA季节调整下的时间序列模型,辅以Eviews软件,探究季节效应、长期趋势和不规则变动等因素对社会消费品零售总额的影响.并分别针对季节效应、长期趋势和不规则变动因素进行预测,综合分析未来我国社会消费品零售总额的发展趋势,为相关部门提出建设性意见提供理论依据.