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本文运用时间序列分析方法中的季节时间序列模型(SARIMA),对我国社会消费品零售总额进行时间序列模型分析。分析结果显示,SARIMA模型较好地消除了时间序列的季节因素影响和趋势的变动,且通过模型对社会消费品零售总额做了预测,该模型可以提供较为准确的短期预测效果。
我国社会消费品零售总额时间序列模型及预测
【摘 要】
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本文运用时间序列分析方法中的季节时间序列模型(SARIMA),对我国社会消费品零售总额进行时间序列模型分析。分析结果显示,SARIMA模型较好地消除了时间序列的季节因素影响和趋
【机 构】
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首都经济贸易大学经济学院
【出 处】
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经济论坛
【发表日期】
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2011年06期
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