张亮亮，张家伟，薛 震，郭靖燕，冷 强

（中北大学理学院，山西 太原 030051）

2020-01，突如其来的新冠疫情对中国经济产生了严重影响，同时也催生了“宅经济”，以“互联网+”及平台经济为代表的数字经济新业态快速崛起[1]。为定量研究新冠疫情对网络消费的影响，本文通过建立改进的干预模型，分析和预测了山西省网络零售额的发展走势。

1 数据来源及特征

新冠疫情对不同地区、不同类型经济均产生了较大影响，为分析对山西省网络零售额的影响，从国家统计局和山西省统计局数据库中收集了2018-01—2020-10的数据进行定量研究，其时序图如图1所示。

图1 山西省网络零售额时序图

由图1可知，零售额整体上呈现较强的周期性和上升趋势，但在2020-02因受新冠疫情的影响突然下降，使用时间序列、因果分析、灰色预测、神经网络等经济预测分析方法[2-5]会使模型误差较大，因此需要将新冠疫情作为干预事件，建立干预模型进行分析和预测。

2 传统干预分析模型的建立

2.1 建立单变量时间序列模型

传统干预分析模型[6]是与时间序列模型相结合的，选取2018-01—2020-01新冠疫情干预事件发生前的数据，发现其具有线性趋势且季节效应不随时间变化，符合温特斯加法模型[7]特征，可通过SPSS建立模型，预测出无新冠疫情时的数据，模型的参数如表1所示。

表1 温特斯加法模型参数

由表1可知，模型的显著性P值为0.02，小于0.05，表明模型中解释的变异占总变异的比例较高，通过模型的显著性检验。正态化BIC为4.824，数值较小，表明该模型对数据解释力较强，可信度较高。……