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摘要
以1995年至2016年22个年度的社会消费品零售总额数据为例,结合Eviews软件通过识别、估计、诊断等过程实证分析这些数据的变化情况,建立能有效拟合其变化规律的时间序列预测模型,对未来几年的社会消费品零售总额进行预测,最终得到误差较小,短期预测较为准确的满意结果.
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以1995年至2016年22个年度的社会消费品零售总额数据为例,结合Eviews软件通过识别、估计、诊断等过程实证分析这些数据的变化情况,建立能有效拟合其变化规律的时间序列预测模型,对未来几年的社会消费品零售总额进行预测,最终得到误差较小,短期预测较为准确的满意结果.
