内容摘要：2020年初，国内新冠状肺炎疫情的爆发给社会经济带来了巨大的冲击，其中零售业首当其冲。如何准确预测地区、国家零售总额变化趋势，给国家、政府提前制定相关宏观政策和应对措施提供最有力的依据，能够让经济快速调整，稳定人民生活水平。本文选取2014年2月-2020年12月上海社会消费品零售总额数据，分成包含和不包含疫情因素影响的两种序列分别建立季节性ARIMA模型，研究发现疫情因素对模型建立存在影响，最终选取季节ARIMA（1,1,1）×（0,1,1）[11]模型预测2020年不受疫情影响的社会消费品零售总额。预测结果证明疫情对上海2月零售业影响最为严重。最后预测2021年2、3月份的社会消费品零售总额应为1115，1213亿元。

关键词：社会消费品零售总额、ARIMA模型、疫情影响

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Abstract

内容摘要

一、绪论-1

1.1研究背景-1

1.2研究意义和目的-1

1.2.1意义-2

1.2.2目的-2

1.3文献综述-2

1.4研究方法与内容-3

1.4.1研究方法概述-4

1.4.2研究内容概述-5

1.5论文的主要创新点-5

二、数据来源及处理-7

2.1数据来源和处理-8

2.2描述性统计分析-9

三、ARIMA模型的建立-10

3.1平稳性检验-10

3.2模型参数估计-14

3.2.1模型（一）-14

3.2.2模型（二）-15

3.3 模型的诊断和校验-16

3.4模型的预测分析-16

四、研究结论与展望-18

4.1研究结论-18

4,2展望-19

参考文献-20

致谢