【摘 要】
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本文选择我国社会消费品零售总额月度数据为研究对象,首先建立多元线性回归模型、季节指数预测模型和引入虚拟变量季节波动预测模型,在此基础上建立以误差平方和最小为最优准
【机 构】
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安徽财经大学财务处,蚌埠233030安徽财经大学数量经济研究所,蚌埠233030;
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本文选择我国社会消费品零售总额月度数据为研究对象,首先建立多元线性回归模型、季节指数预测模型和引入虚拟变量季节波动预测模型,在此基础上建立以误差平方和最小为最优准则的诱导有序加权算术平均(IOWA)组合预测模型,对2020年上半年我国社会消费品零售总额进行预测.预测结果表明:受新冠肺炎疫情的影响,2020年1-2月份社会消费品零售总额比正常年份下降了25.30％;3月份下降了21.71％,降幅明显收窄;第一季度下降了24.13％.4-6月份社会消费品零售总额比正常年份降幅持续收窄,5月份已接近上一年同期水平,6月份已达到或超过上一年同期水平.
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