長短期記憶模型在低頻數據預測中的應用——以新冠肺炎疫情對北京市社會消費品零售總額的影響測算為例

作者：賀菁偉,楊東諭

摘要：新冠肺炎疫情對中國經濟社會發展帶來嚴重沖擊,科學構建預測模型評估疫情影響顯得尤為重要。本文以北京市社會消費品零售總額(以下簡稱社零額)為研究對象,分別構建單變量SARIMA模型和單變量LSTM模型,同時引入常住人口規模、城鎮居民人均可支配收入和居民消費價格指數3個影響社零額的變量,構建多變量LSTM模型擬合社零額時間序列數據,為低頻時間序列數據的預測方法提供思路。結合模型預測效果,選取多變量LSTM模型,對非疫情影響的2020年北京市社零額進行預測,通過實際值和預測值的對比,探討新冠肺炎疫情對北京市社零額的影響。

發文機構：北京市統計應用研究所 北京市商業經濟調查總隊

關鍵詞：北京市新冠肺炎疫情社會消費品零售總額LSTM模型

分類號： C81[社會學—統計學]