【摘 要】
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商品批发与零售业销售价格是影响人们生活水平的重要因素之一,因此对商品批发和零售业销售总额进行预测有着积极的意义,时间序列分析提供了一套具有科学依据的动态数据处理方
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商品批发与零售业销售价格是影响人们生活水平的重要因素之一,因此对商品批发和零售业销售总额进行预测有着积极的意义,时间序列分析提供了一套具有科学依据的动态数据处理方法,就是通过对模型的分析研究去了解数据的内在结构和复杂特性,从而达到预测其发展趋势并进行必要的控制的目的。本文利用Box-Jenkins法的ARIMA模型,对1979~2014年山东省批发和零售业销售总额数据序列进行分析,建立了1979~2014年山东省批发和零售业销售总额的自回归移动平均模型ARIMA(0,1,6)。检验结果显示,ARIMA(0
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