内容摘要：社会消费品零售总额不仅是揭露国内消费需求最直接的数据，也是体现国内消费市场变化状况、反映经济水平好坏的重要指标，从而有必要性对社会消费品零售总额进行预测。

时间序列分析被广泛应用于经济预测领域，它可通过对时间序列的研究找出相应的最优拟合模型，并用来预测其未来短期趋势的变化，具有很强的现实意义。

广东省经济保持平稳增长，所以打算通过对广东省社会消费品零售总额分析与预测, 由此来了解国内消费需求基本情况，从而反映国内经济发展状况。该研究将对2000-2020年广东省社会消费品零售总额的月度数据进行分析和预测，运用RStudio软件搭建相应的ARIMA模型，并以该模型预测未来一年广东省社会消费品零售总额，为政府制定政策提供可靠的依据。

关键词：社会消费品零售总额；预测；ARIMA模型

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 研究背景及意义-1

1.2 研究现状-1

1.2.1 国内外研究现状-1

1.2.2 文献述评-2

1.3 研究思路-3

2 相关理论概述-3

2.1 时间序列分析理论-3

2.1.1 时间序列的定义-3

2.1.2 时间序列的基本概念-3

2.2 平稳时间序列模型-4

2.2.1  AR(p)模型-4

2.2.2  MA(q)模型-4

2.2.3  ARMA(p,q)模型-5

2.3 非平稳时间序列模型-5

2.3.1  ARIMA模型的基本理论-5

2.3.2  ARIMA模型的建立步骤-6

3 广东省社会消费品零售总额的定量分析-7

3.1 数据的取样与探索分析-7

3.2 数据的预处理-9

3.2.1 数据的平稳性检验-9

3.2.2 数据的纯随机性检验-11

3.3  ARIMA模型的建立-12

3.3.1 模型的识别与建立-12

3.3.2 模型的检验-14

3.3.3 模型的预测-14

3.3.4 模型的应用-15

3.4 模型的评价-16

4 广东省社会消费品零售总额的预测分析-16

4.1 模型预测值与真实值的对比-16

4.2 广东省社会消费品零售总额的预测与趋势分析-17

5 广东省社会消费品零售总额短期趋势的定性分析-17

5.1 研究总结-17

5.2 建议与展望-18

参考文献-19

致谢