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首先对X-12-ARIMA模型和操作步骤进行说明;然后利用X-12-ARIMA模型对中国社会消费品零售总额进行成分分解,从数据中分离出季节成分、趋势成分、不规则成分,发现经过调整后的序列拟合效果较好;最后运用Holt-Winters加法模型对中国社会消费品零售总额进行短期预测。
中国社会消费品零售总额的成分分解及预测——基于X-12-ARIMA模型的应用
【摘 要】
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首先对X-12-ARIMA模型和操作步骤进行说明;然后利用X-12-ARIMA模型对中国社会消费品零售总额进行成分分解,从数据中分离出季节成分、趋势成分、不规则成分,发现经过调整后的
【机 构】
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三亚学院财经学院
【出 处】
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经济研究导刊
【发表日期】
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2020年17期
【基金项目】
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海南省工商管理省级特色重点学科建设项目阶段性成果,海南省哲学社会科学2019年规划课题成果(HNSK(QN)19-62)
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