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基于灰色模型和ARMA模型的我国社会消费品零售总额的研究

作　者: 万丽娟
导　师: 侯振挺
学　校: 中南大学
专　业: 概率论与数理统计
关键词: 灰色关联分析 GM(1，N)模型 ARMA模型自相关函数偏自相关函数
分类号: F126
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 319次
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内容摘要

在当前经济形势下,扩大消费需求已经成为促进经济增长的关键,社会消费品零售总额作为反映消费需求状况的重要指标,它的增长情况以及变化趋势越来越受到重视。本文首先基于灰色理论,以有关变量近十年数据为样本,在灰色关联分析的结果上,建立社会消费品零售总额的灰色GM(1,N)模型来对其进行影响因素分析,并得到以下结论：我国社会消费品零售总额主要与国内生产总值,居民可支配收入,居民消费水平密切相关,而与物价指数,人口数量,恩格尔系数关系不大,农村居民可支配收入对我国消费品市场的进一步活跃的正向推动作用还欠显著等。结合实际环境,根据影响因素分析的有关结果,本文总结归纳并提出了扩大消费需求的有关对策建议。然后,本文介绍了社会消费品零售总额预测的基本原则和步骤,并根据时间序列分析的理论,分别以1952年-2008年的年度数据和1980年1月-2009年8月的月度数据为样本,采用Box-Jenkins等多种方法进行模型定阶,建立了最优ARMA预测模型,且预测的相对误差基本上小于5%,预测精度较高,预测效果不错。运用最优模型,本文还分别对未来五年和2009年9月至2010年12月的社会消费品零售总额进行了预测,并对预测结果进行了分析。本文的研究结果能够为政府制定恰当的经济政策和进行有效的宏观调控提供依据,具有一定的实际应用价值。

全文目录

摘要  3-5
ABSTRACT  5-9
第一章绪论  9-12
  1.1 问题提出的背景与研究现状  9-11
  1.2 论文的主要内容和结构  11-12
第二章社会消费品零售总额的影响因素分析  12-23
  2.1 灰色理论基础  12-16
    2.1.1 灰色系统理论概述  12-13
    2.1.2 灰色关联分析的原理及步骤  13-14
    2.1.3 多维灰色GM(1,N)模型  14-16
  2.2 影响因素分析  16-20
    2.2.1 各项因素的确定  16-17
    2.2.2 灰色关联分析  17
    2.2.3 GM(1,N)模型的建立  17-19
    2.2.4 结果分析  19-20
  2.3 对策与建议  20-22
  2.4 本章小结  22-23
第三章社会消费品零售总额的预测  23-70
  3.1 预测基本理论  23-25
    3.1.1 预测的分类  23
    3.1.2 预测的基本原则  23-24
    3.1.3 预测的步骤  24-25
  3.2 时间序列分析概述  25-26
    3.2.1 时间序列的定义  25
    3.2.2 时间序列的基本概念  25-26
  3.3 平稳时间序列分析  26-42
    3.3.1 ARMA模型的基本理论  26-27
    3.3.2 ARMA模型的基本类型  27-28
    3.3.3 ARMA模型的特性分析  28-30
    3.3.4 ARMA模型的建立  30-39
    3.3.5 ARMA模型的预测  39-42
  3.4 非平稳时间序列分析  42-44
    3.4.1 非季节性ARIMA(p,d,q)模型  43-44
    3.4.2 季节性ARIMA(P,D,Q)_s模型  44
    3.4.3 ARIMA季节乘积模型  44
  3.5 基于年度数据的预测模型  44-56
    3.5.1 数据的分析及预处理  45-50
    3.5.2 模型的建立  50-55
    3.5.3 模型的预测  55-56
    3.5.4 结果分析  56
  3.6 基于月度数据的预测模型  56-69
    3.6.1 数据的分析及预处理  56-63
    3.6.2 模型的建立  63-67
    3.6.3 模型的预测  67-69
    3.6.4 结果分析  69
  3.7 本章小结  69-70
第四章总结与展望  70-72
参考文献  72-76
附录1:数据资料  76-79
附录2:matlab程序  79-80
附录3:Eviews输出结果及分析  80-84
致谢  84-85
攻读硕士期间主要成果  85

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