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时间序列与机器学习模型在中国社会消费品零售总额预测中的应用比较
摘要
在当前的宏观经济学研究中，对社会消费品零售总额的准确预测显得尤为重要。
作为衡量消费市场规模和增长趋势的关键指标，社会消费品零售总额的预测对于揭示
经济活力和预测经济走势具有显著意义。因此，在数据选取方面，本文选取与社会消
费品零售总额尽可能相关的宏观经济数据作为变量并分别使用时间序列模型、传统机
器学习模型和深度学习模型来进行社会消费品零售总额的预测分析。
本文首先对数据进行述性统计分析，包括趋
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