经济序列的趋势分析——基于时间序列的混合模型  

作　　者：徐晓[1] 

机构地区：[1]南京理工大学理学院,江苏南京210094

出　　处：《科技风》2016年第9期105-106,共2页

摘　　要：社会消费品零售总额代表着宏观经济的发展现状,对其历史数据分析对我国宏观经济未来的发展具有重要意义。本文选取了1997~2014年的我国月度社会消费品零售总额的时间序列数据,通过乘法加法和乘积季节的混合模型来对该序列进行拟合分析,不仅能提取数据之间的相关性,还能够很精确的拟合序列趋势,预测效果显著。

关 键 词：经济时间序列 ARIMA模型 混合模型 

分 类 号：F123.16[经济管理—世界经济]