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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

目的：在当前经济形势下，扩大消费需求已经成为促进经济增长的关键，社会消费品零售总额作为反映消费需求状况的重要指标，它的增长情况以及变化趋势越来越受到重视。通过对我国社会消费品零售总额的时间序列分析，得到最能反映数据变化的数学模型，从而能够理解和把握社会消费品零售总额的意义和价值，利用模型对社会消费品零售总额进行预测，进一步把握市场信息和人们的消费需求。

意义：时间序列分析是一种动态数据处理的统计方法。该方法基于随机过程理论和数理统计学方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题。时间序列分析利用按时间顺序排列的一组数字序列，应用数理统计方法加以处理，以预测未来事物的发展。它的基本原理：一是承认事物发展的延续性。应用过去数据，就能推测事物的发展趋势。二是考虑到事物发展的随机性。社会消费品零售总额所计量的是各种经济类型的商业由于经济的发展和社会的进步，特别是社会主义市场经济的建立。

国内外研究现状

社会消费品零售总额是我国特有的统计指标，目前尚无国外文献对其进行了研究。我国对社会消费品零售总额的研究主要有两方面，一方面是对社会消费品零售总额数据认定与统计的看法，另一方面是对我国社会消费品零售总额因素的模型分析。

2. 研究的基本内容

采用SPSS和SAS统计分析软件，运用ARIMA模型、残差自回归模型、乘积ARIMA模型等，对选取的2007年1月至2016年11月我国社会消费品零售总额进行确定性和随机性分析并建立模型，最后利用建立的模型对2017年我国社会消费品零售总额进行预测，通过将预测结果与真实结果进行对比来检验模型拟合效果，并进行相应的分析和建议。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：从国家统计局网站查找2007年1月至2016年11月我国社会消费品零售总额数据，从中国期刊全文数据库（cnki）查阅参考文献，从scie数据库查阅外文文献，从学校图书馆借阅纸质参考文献，利用spss和sas统计分析软件对数据进行建模，利用建立的模型对研究对象进行预测，并由此得出相应结论。

进度安排：一月份完成任务书，一月到二月完成开题报告，三月到四月完成外文文献翻译，五月份论文初稿定型，六月份答辩。

预期效果：建立的模型基本正确，能够实现论文的研究目的，为理解和把握社会消费品零售总额的意义和价值，以及进一步把握市场信息和人们的消费需求提供合理建议。

4. 参考文献

[1]王燕.应用时间序列分析[m].北京: 中国人民大学出版社，2005.

[2]张晓峰，李博．arima模型在社会消费品零售总额预测中的应用［j］．商业研究，2007，（11）：55-56．

[3]黄彦.基于arima模型的我国社会消费品零售总额实证分析［j］.经济论坛，2011，(11)：31-37.