我国社会消费品零售额ARIMA预测模型

After analyzing monthly Chinese total retail sales of consumer goods from 1978 to 2005,the author establishes ARIMA model.The model provides excellent forecasting when evaluating in terms of MAPE.Secondly,the article forecasts Chinese total retail sales of consumer goods are RMB 7892 billion Yuan in 2006 and RMB 9269 billion Yuan in 2007.Total retail sales of consumer goods in countries are 1/4 of that in cities,so we should improve peasants’expense.

基于岭回归的江苏省社会消费品零售额影响因素分析

研究社会消费品零售额影响因素,对制定宏观经济政策、保持市场供需平衡、维护经济平稳发展等具有重要意义。岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,是对最小二乘估计法的改良。文章运用岭回归原理和方法分析了江苏省社会消费品零售额与城镇居民收入、农村居民收入、城镇化率、全省总人口的关系。研究表明,对江苏省社会消费品零售额影响最大的是农村居民收入,最小的是人口数量,城镇居民收入对社会消费品零售额影响也很显著。由于江苏省人口变动幅度不大,对社会消费品零售额影响不太明显。

上海社会消费品零售额的ARIMA模型预测研究

本文根据2003年2月-2009年9月的上海社会消费品零售额数据,运用ARIMA模型进行预测,其研究结果表明:ARIMA模型能提供较准确的预测效果,可用于上海社会消费品零售额未来的预测,并为上海市政府的宏观决策提供可靠依据。

四川省社会消费品零售额的ARIMA预测模型

通过分析四川省2008年至2009年每月的社会消费品零售额,建立了ARIMA模型。借助于MAPE(平均绝对百分比误差)度量了模型的预测能力。其次,文章利用所建模型对四川省2010年每月的社会消费品零售额进行预测,并与其实际值进行比较。结果表明,模型的预测精确度非常高,适合于四川省社会消费品零售额的预测。最后,提出了一些相应的政策建议。

基于ARIMA模型对江苏省社会消费品零售额的预测

本文以江苏省2003～2010年社会消费品零售额的月度数据为基础,通过建立ARIMA模型对江苏省2011年的社会消费品零售额进行了预测,并在全面分析的基础上提出了一些对策建议,对政府部门制定相关经济政策具有很大的现实指导意义。

基于卡尔曼滤波的四川省社会消费品零售额预测

卡尔曼滤波算法是一种最优线性递推估计方法,受数据分布特点影响小,适应范围广,建模简单,适合于对各种复杂时间序列的预测,效果显著。鉴于四川省社会消费品零售额数据分布不光滑,运用卡尔曼滤波算法对之进行了预测,取得了很好的效果,平均预测误差仅0.772406%,比ARMA模型的平均预测误差2.1323%减小了63.7756%。由模型预测得到2019年四川省社会消费品零售额为21570.26亿元。

我国社会消费品零售额影响因素分析——基于岭回归

由于影响我国社会消费品零售额的一些因素数据之间存在共线性,采用最小二乘法回归得到的参数不能客观反映解释变量与被解释变量的关系,岭回归可以克服这一缺点,回归的参数能准确反映自变量对因变量的影响程度。运用岭回归分析农村居民消费支出、城镇居民消费支出、人口数量、城镇化率对我国社会消费品零售额的影响程度,其从大到小依次为:农村居民消费支出、城镇居民消费支出、城镇化率、人口数量。

基于岭回归的合肥市社会消费品零售额影响因素分析

运用岭回归原理和方法分析合肥市社会消费品零售额与农村居民收入、城镇居民收入、城镇化率、人口数量的关系。研究表明:对合肥市社会消费品零售额影响最大的是农村居民收入,最小的是城镇化率。这主要是因为农村居民收入增幅大于城镇居民收入增幅,农村消费基础薄弱,农民对社会消费品的刚性需求量大。城镇居民已有较好的消费基础,目前主要是以改善型、享受型消费为主,对社会消费品零售额影响没有农村居民大。

基于岭回归的上海市社会消费品零售额影响因素分析

运用岭回归分析了上海市社会消费品零售额与城镇居民收入、农村居民收入、城镇居民人均消费、农村居民人均生活开支的关系。结果表明:对上海市社会消费品零售额影响最大的是城镇居民人均消费,最小的是农村居民人均生活开支。上海市城镇化率高,城镇居民人均消费比重高,对社会消费品零售额贡献最大。

基于NAR神经网络的湖北省社会消费品零售额预测

科学预测地区社会消费品零售额,对该省制定区域宏观经济调控政策,有效配置资源,改善供给质量,促进消费发展,确保国民经济长久发展具有重要意义.动态神经网络主要通过系统之前的信息预报系统未来的变化发展趋势,具有反馈和记忆功能,能进行长时段预测.运用动态神经网络对湖北省社会消费品零售额进行了预测,模型的拟合误差为0.96041%,预测得到了2020-2026年湖北省社会消费品零售额数值.

基于卡尔曼滤波的江苏省社会消费品零售额预测

鉴于江苏省社会消费品零售额数据分布不光滑,运用卡尔曼滤波算法对之进行了预测.预测结果表明:模型的平均预测误差仅0.73824%,比ARMA模型的平均预测误差1.74927%减小了57.7973%,2019年江苏省社会消费品零售额为35929.00亿元.

北京市社会消费品零售额变动趋势分析

社会消费品零售总额的高低将直接影响社会经济的增长，在刺激消费、拉动经济增长的大环境下，对北京市社会消费品零售额变动规律及其发展趋势进行了简要分析．首先，对北京市改革开放20年来社会消费品零售总额的发展变化规律，用相应的数学模型──二次抛物线给以表达；其次，采用三次指数平滑法计算出模型中的未知参数，确定了模型；然后，通过检测说明模型拟合效果的好坏；最后，从相关方面提出了北京市社会消费品零售总额的发展趋势．

社会消费品零售额:从京沪差距看北京增速原因

社会消费品零售额是衡量某地区经济发展水平的重要指标之一。通过对北京、上海2001-2010年间社会消费品零售总额、人均消费水平、消费结构进行对比分析,发现北京增速很快,分别高于上海,对GDP的贡献度也大;从消费结构来看,"用、烧"的方面消费比上海高,而"吃、穿"比上海少。从收入、消费政策、社会保障体系、消费结构等方面分析,北京10年来消费水平不断提高的原因是:收入增速快,消费支出多;社保体系逐步完善,增强了居民消费信心;消费结构升级,消费热点增多;消费环境优化,消费意愿增加。

SARIMA模型在我国社会消费品零售额预测中的应用

本文依据1980年1月至2006年10月我国社会消费品零售额的月度数据资料进行建模。结果表明:SARIMA(2,1,2)×(0,1,0)12+ARCH(2)模型能够提供较为准确的预测结果,从而为我国社会消费品的销售提供比较可靠的依据。

1985～2000年全国社会消费品零售额的构成

介绍对应分析的基本原理,利用SPSS软件,对1985～2000年我国社会消费品零售额的构成的统计资料进行了分析.通过对应分析图,可直观地看出这些年份以及某年的全国社会消费品零售额的构成情况,以期发现特点和规律,为经济的发展计划提供参考.

山东省社会消费品零售额的影响因素分析——基于Lasso回归模型

分析社会消费品零售额的相关影响因素,有助于建立平稳的经济发展系统。Lasso回归模型是通过构造惩罚函数和压缩回归系数构建模型,对多重共线性有良好的改进作用,能够对最小二乘法进行有效改良,并消除相关性不高的因素。本文运用Lasso回归对城镇居民人均可支配收入、农村居民人均可支配收入等因素进行分析,结果发现:农村居民人均可支配收入对山东省社会消费品零售额影响最大,影响较小的因素是城镇化率,而城镇居民人均可支配收入对其影响呈负相关性。

基于GIOWA算子的社会消费品零售额组合预测

基于1989-2019年的社会消费品零售额数据,在建立多元线性回归模型、Holt-Winters非季节指数平滑和多项式拟合三种单项预测模型的基础上,将广义诱导因子引入,分别选取不同参数值的GIOWA算子,以最小误差平方和为最优性准则建立组合预测模型。结果显示,基于GIOWA算子的组合预测模型的预测效果高于三种单项预测模型。通过建立的组合预测模型预测了未来5年我国的社会消费品零售额。

2007年北京社会消费品零售额突破3800亿元

2007年，在宏观经济环境向好、居民收入持续增长等因素的综合作用下，全市消费需求活跃。全年实现社会消费品零售额3800．2亿元．比上年增长16％．增幅为近10年来最高水平，企业经济效益明显改善。预计2008年全市消费规模将继续扩大．