基于卡尔曼滤波的四川省社会消费品零售额预测

卡尔曼滤波算法是一种最优线性递推估计方法,受数据分布特点影响小,适应范围广,建模简单,适合于对各种复杂时间序列的预测,效果显著。鉴于四川省社会消费品零售额数据分布不光滑,运用卡尔曼滤波算法对之进行了预测,取得了很好的效果,平均预测误差仅0.772406%,比ARMA模型的平均预测误差2.1323%减小了63.7756%。由模型预测得到2019年四川省社会消费品零售额为21570.26亿元。     

基于残差修正GM(1,N)的成都市社会消费品零售额预测

通过介绍灰色GM(1,N)模型基本原理和改进措施,提出残差修正GM(1,N)模型。运用残差修正GM(1,N)模型对成都市社会消费品零售额进行预测。平均预测误差为10. 66997%,比非残差修正的灰色GM(1,N)模型的平均预测误差14. 60739%减小了26. 95499%,近期预测误差更小,2017年预测误差仅为1. 76773%。研究还发现,对成都市社会消费品零售额影响由大到小的因素为城镇化率、城镇居民人均可支配收入、地区人口数量、农村居民人均纯收入。     

1985～2000年全国社会消费品零售额的构成

介绍对应分析的基本原理,利用SPSS软件,对1985～2000年我国社会消费品零售额的构成的统计资料进行了分析．通过对应分析图,可直观地看出这些年份以及某年的全国社会消费品零售额的构成情况,以期发现特点和规律,为经济的发展计划提供参考．     

基于社会消费品零售总额的时间序列分析

社会消费品零售总额反映一定时期内人民物质文化生活水平的提高情况．以及零售市场的规模状况,是衡量国家经济发展的重要指标。本文以社会消费品零售总额的预测为背景．利用时间序列有关知识对我国2002--2010年的社会消费品零售总额建立了ARIMA模型,该模型较好地消除了时间序列趋势的变动和季节的影响,较好地刻画了序列的变化．并利用该模型对未来序列值作出了短期预测。结果表明,利用该模型对社会消费品零售总额做出的预测在短期内具有较高的准确性和有效性。     

数据

17.2%国家统计局数据显示,我国7月份社会消费品零售总额14408亿元,同比增长17.2%。其中,增幅最高的商品类别为金银珠宝,同比增长45.0%。1至7月,我国社会消费品零售总额100241亿元,同比增长16.8%。从环比看,7月份社会消费品零售总额增长1.26%。按经营单位所在地分,7月份,城镇消费品零售额12490亿元,同比增长17.3%;乡村消费品零售额1919亿元,增长16.4%。     

区域经济形势分析与预测（二）

社会消费品零售总额是反映经济形势状况的一个重要指标,对某市该经济指标进行了形势分析并利用灰色预测理论对该市２０００年社会消费品零售总额进行了预测。     

区域经济形势分析与预测(二)

社会消费品零售总额是反映经济形势状况的一个重要指标 ,对某市该经济指标进行了形势分析并利用灰色预测理论对该市 2 0 0 0年社会消费品零售总额进行了预测     

私营经济的地位和作用

探讨了私营经济在我国现阶段的地位和作用,其中主要总结私营经济对工业总产值,社会消费品零售额,固定资产投资,就业的贡献。     

本溪市耐用消费品拥有量的预测模型

利用Logistic模型,研究了本溪市耐用消费品的社会拥有量(以彩电为例)的发展趋势,并对未来几年内本溪地区的耐用消费品的需求量作出了预测.     

城市公交客运量预测的线性测量误差模型

现有城市公交客运量的预测方法并没有考虑到原始数据的测量误差,为了弥补这种缺陷,以某市1998～2007年城市公交年客运量及该市的职工人数、居民零售额和职工收入作为原始数据,建立了城市公交客运量预测的线性测量误差模型,并对该市2008年、2009年、2010年的公交客运量进行了预测.通过与实际值的对比,结果表明,线性测量误差模型的预测精度相对较高,其预测结果可以为城市公交客运量规划提供依据.     

ARIMA模型在居民消费价格指数预测中的应用

将ARIMA模型应用于居民消费价格指数的拟合和短期预测中,采用2001年1月至2013年10月中国居民消费价格指数的月度数据,借助EViews 6.0软件对数据进行拟合分析,建立了乘积季节ARIMA（5,0,6）（1,1,0）12模型,并讨论了模型的准确性,对未来中国居民消费价格指数进行了预测,该模型具有较高的理论与实际价值。     

我国新能源汽车月度销售量预测模型研究

在新能源汽车可缓解未来一系列环境、资源问题的重要背景下,对新能源汽车销售量准确预测有助于加速新能源汽车市场推广,降低相关生产研发企业运营成本。提取8个关键影响因素,应用灰色关联分析（GRA）验证各因素影响能力,然后构建基于果蝇算法优化灰色神经网络（FOA-GNN）预测模型的新能源汽车月度销售量预测模型。通过预测结果对比检验,验证该预测模型在预测新能源汽车销售量上有较高的预测精度。应用该模型对我国新能源汽车2019年月度销售量进行预测,结果表明,我国新能源汽车发展在2019年度依然可保持良好的增长态势。     

西部七省经济综合竞争力比较及重庆市优势分析

本文选取了7个有代表性的经济综合竞争力评价指标,包括财政收入、GDP、农民人均纯收入、社会消费品零售总额占工农业产值比重、第二产业人员比重、城镇居民人均收入、实际FDI增长率,对西部七省进行了对比分析．并着重强调了重庆市的优势地位及战略选择。     

耐用商品销售模型

本根据某种耐用商品的销售统计量，推导出其销售模型，并利用数学软件Mathematica提供的操作平台给出模型的求解过程，给出实际值和预测值的变化图形及对应数值表。该模型可作为一种较准确的预测工具，为预测耐用商品的生产和销售提供重要参考。     

基于消费税视域下的会计核算

消费税是以消费品的流转额作为课税对象的各种税收统称,是企业在日常经营过程中需要缴纳的一个主要税种。纳税人在对外销售应税消费品、委托加工应税消费品、自产自用应税消费品、进口应税消费品等各项业务中都会发生消费税纳税义务。国家对上述业务中的消费税在计税方法和税收征管等方面有不同的规定。文章主要解析了消费税的会计处理方法,以期对消费税的正确核算有所启示。     

回归技术在超市商品销售趋势预测模型中的应用

回归预测是通过数据库或数据仓库中的历史数据进行数据分析,建立回归模型,进行参数估计,利用模型对所研究的对象进行预测和分析,为经济决策提供依据。以某超市某类商品12个时间段内销售情况表为实例,确定预测模型,使用Maflab软件对模型进行求解,对其预测性能进行评价。     

基于多元回归的四川区域高等教育规模预测

利用四川统计年鉴1978-2011共34年的数据,研究了四川区域高等教育在校学生数与地区总人口、地区生产总值和城市化率之间的相关关系,并建立了四川区域高等教育规模预测的多元回归模型．将该模型的计算结果与实际数据进行对比验证,模型的计算值与实际值的偏差很小,可用于四川区域高等教育规模的估计,为制定四川区域高等教育发展战略规划提供参考．     

基于RBF和ARIMA模型的区域高等教育规模预测研究

结合RBF网络模型和ARIMA模型预测的优点,构建基于RBF网络模型和ARIMA模型的混合模型,对四川省高等教育规模预测问题进行研究。采用构建ARIMA模型得出的预测值对RBF网络模型的预测值进行修正,提高了区域高等教育规模预测的精度。     

企业感性经营策略

随着小康社会的实现，人们的消费也从理性消费进入感性消费阶段。这首先已在享受类和舒适类消费品中得到体现，并呈加速发展的趋势。我国企业应因势利导，开发感性商品，提供感性服务并采取感性销售措施，方能赢得消费的好感，取得市场竞争的有利地位。