基于社会消费品零售总额的时间序列分析

吴敏 吴健

社会消费品零售总额是指各种经济类型的批发零售贸易业、餐饮业、制造业和其他行业对城乡居民和社会集团的消费品零售额和农民对非农业居民零售额的总和。它是国民经济核算的重要指标之一，它反映了最终需求当中最重要、占比例最大的消费需求情况。由于目前消费需求已成为经济增长的重要组成部分，如何利用适当模型对其进行合理的分析和预测，对研究具有更好更重要的经济意义。对社会消费品零售总额合理的预测结果，一方面可以用于了解未来的经济发展势态。另一方面，把预测结果与现实的社会零售总额进行比较来评估当前的消费需求和经济的运行状况，可为决策提供可靠的依据。建立社会消费品零售总额的随机型时间序列分析法，是通过分析不同时刻变量的相关关系，揭示其相关结构，并利用这种相关结构对时间序列进行预测，基本可以避免解释变量难以选取、违背古典假设等经济分析中常见的问题的影响等问题。本文通过运用Excel及SAS软件建立ARIMA模型，对我国的社会消费零售总额的情况进行预测分析，并对模型的实用性进行探讨。