SARIMA模型在社会消费品零售预测中的应用与验证

随机性分析预测-时间序列分析ARIMA是统计学中一种重要的预测技术，用于处理具有随机波动但可能存在趋势、季节性和周期性的时间序列数据。在本文中，作者应用这种方法对某地区的社会消费品零售总额进行了深入研究。 首先，时间序列分析是对按照时间顺序排列的数据集进行观察和预测的一种统计工具。它主要分为确定性时间和随机性时间序列两类。确定性时间序列分析假设数据中的随机扰动可以消除，剩余部分可以用明确的时间函数表达，如加法模型、乘法模型和混合模型。其中，混合模型结合了趋势项(T)和循环项(C)，用于捕捉长期趋势和周期性变化。 文章选取了2003年1月至2008年8月的社会消费品零售总额数据，并利用EXCEL和EVIEWS软件进行预处理。确定性因素分解方法被用来分解数据，将其拆分为趋势波动（T+C）、季节项(S)和随机项(I)。混合模型在此处被选择来进行分析，因为其能有效地捕捉序列中的长期趋势和季节性模式。 在验证模型的预测性能方面，作者选取了2008年1月至8月的数据作为评估期，通过计算该时间段的平均绝对百分比误差(MAPE)来衡量模型的准确度，结果表明MAPE值为3.3218，显示模型的预测效果良好且具有较高的可信度。 此外，具体的数据展示表明了模型在不同月份的预测表现，例如2008年1月至8月的实际值与预测值之间的误差值和拟合值，这些数值进一步证实了模型的有效性。通过对未来几个月的预测，如2008年9月至2009年12月，模型能够帮助政策制定者和商业决策者提前了解市场动态，以便于宏观经济调控和战略规划。 总结来说，随机性分析预测-时间序列分析ARIMA在本文中被成功应用于社会消费品零售总额的预测，展示了其在时间序列数据分析中的实用价值，特别是对于理解和预测经济活动趋势以及进行相关决策的重要性。通过使用混合模型和确定性因素分解，研究人员能够更精确地把握数据背后的规律，为未来的经济预测提供了有力支持。