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    基于組合模型的卷煙市場需求預測研究

    2017-01-03 22:25:10朱峰高林
    合作經(jīng)濟與科技 2017年1期
    關鍵詞:多元線性回歸

    朱峰 高林

    [提要] 本文立足于卷煙營銷實際,綜合運用多元線性回歸、ARIMA、GM等預測模型,對卷煙市場需求量進行預測分析。

    關鍵詞:市場需求預測;多元線性回歸;ARIMA;GM

    中圖分類號:F713.54 文獻標識碼:A

    收錄日期:2016年11月29日

    一、前言

    隨著煙草行業(yè)市場化取向改革的逐漸縱深,科學合理預測卷煙市場需求越來越受到重視,如何更好地發(fā)揮需求預測的導向作用,提高市場把握能力,已成為市場化改革的重要課題。

    李鋮瀚(2014)針對目前煙草企業(yè)全國銷售數(shù)據(jù)來源多、數(shù)據(jù)規(guī)模龐大等特點,在分析Hadoop平臺的可行性之后,對各省市各規(guī)格卷煙的銷售數(shù)據(jù)進行處理,建立符合卷煙市場特征的時間序列銷量預測模型。寧旭(2014)以西雙版納州煙草公司為例,在對原始數(shù)據(jù)如銷售數(shù)據(jù)、庫存測算數(shù)據(jù)等進行分析的基礎上,構(gòu)建預測模型,并對將卷煙需求預測的數(shù)據(jù)快速應用到卷煙投放工作進行實證研究。梁紅梅(2015)采用“多元回歸模型”和“二次指數(shù)平滑法”對云煙銷售情況進行預測,并通過兩種不同預測方法結(jié)果的比較,綜合選定預測模型。熊瑩(2015)通過對市場需求預測工作和貨源供應和投放的探索,為準確把握消費者真實需求,穩(wěn)定卷煙市場提供參考依據(jù)。魯萍(2016)以當前的供給側(cè)改革為背景,對現(xiàn)在煙草真實的需求市場,以及如何通過采取一系列的措施建立起完善煙草市場需求體系,最后為煙草市場實現(xiàn)供給側(cè)改革提供保障。

    上述研究通過各種方式對卷煙市場展開預測,但仍難以形成市場的精準判斷,預測結(jié)果的實際指導價值也大打折扣。本文以組合預測思想為基礎,經(jīng)過實際經(jīng)營數(shù)據(jù)的分析,找出最優(yōu)的市場需求預測方法,以期實現(xiàn)市場需求的精準把握。

    二、預測方法

    (一)多元線性回歸分析。在現(xiàn)實問題研究中,因變量的變化往往受幾個重要因素的影響,此時就需要用這些影響因素作為自變量來解釋因變量的變化,這就是多元回歸亦稱多重回歸。當多個自變量與因變量之間是線性關系時,所進行的回歸分析就是多元性回歸。

    (二)ARIMA。ARIMA模型,是指將非平穩(wěn)時間序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時間序列,然后將因變量僅對它的滯后值以及隨機誤差項的現(xiàn)值和滯后值進行回歸所建立的模型。其中,ARIMA(p,d,q)稱為差分自回歸移動平均模型,AR是自回歸,p為自回歸項;MA為移動平均,q為移動平均項數(shù),d為時間序列成為平穩(wěn)時所做的差分次數(shù)。ARIMA模型根據(jù)原序列是否平穩(wěn)以及回歸中所含部分的不同,包括移動平均過程(MA)、自回歸過程(AR)、自回歸移動平均過程(ARMA)以及ARIMA過程。

    (三)GM?;疑P停℅M模型),是指通過少量的、不完全的信息,建立灰色微分預測模型,對事物發(fā)展規(guī)律作出模糊性的長期描述的一種預測方法。GM模型的基本思想是用原始數(shù)據(jù)組成原始序列(0),經(jīng)累加生成法生成序列(1),它可以弱化原始數(shù)據(jù)的隨機性,使其呈現(xiàn)出較為明顯的特征規(guī)律。然后對生成變換后的序列(1)建立微分方程型的模型,即GM模型。GM模型最常見的形式為GM(1,1),表示1階的、1個變量的微分方程模型。

    三、模型的構(gòu)建

    本文以青島市年度數(shù)據(jù)為例,對預測模型進行構(gòu)建。

    (一)多元線性回歸模型。卷煙銷售不但受其自身歷史銷售數(shù)據(jù)的影響,還容易受到經(jīng)濟、社會、人口等相關因素的影響。為考察卷煙銷售受歷史影響的期數(shù)及受經(jīng)濟、社會、人口等因素的影響指標,我們首先進行相關性檢驗。

    1、相關性檢驗。利用SPSS軟件進行相關性檢驗,結(jié)果可知:(1)銷量主要受到其前兩期數(shù)據(jù)影響,又由于前兩期數(shù)據(jù)之間的相關性較高,因此可以僅選前一期作為影響滯后數(shù)據(jù)序列;(2)卷煙銷售與經(jīng)濟、社會、人口等方面指標均表現(xiàn)出負相關效應,其中GDP、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、城鎮(zhèn)居民人均消費支出、社會從業(yè)人員、社會消費品零售總額等指標與卷煙銷售的負相關性表現(xiàn)相對明顯,相關系數(shù)絕對值在0.5以上,其他指標相對較小。因此,選擇的指標為:GDP、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、城鎮(zhèn)居民人均消費支出、社會從業(yè)人員、社會消費品零售總額。從指標之間的獨立性分析,所選取的各指標之間相關性盡管較大,超過0.9,沒達到1,因此可以認為他們之間不具有線性關系,具有獨立性。

    2、多元線性回歸預測模型的構(gòu)建。針對相關性檢驗結(jié)果可知,影響因變量卷煙銷量的主要因素為:滯后一期的卷煙銷量、GDP、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、城鎮(zhèn)居民人均消費支出、社會從業(yè)人員、社會消費品零售總額。據(jù)此,利用SPSS軟件進行回歸分析,可得如下結(jié)果:

    卷煙銷量(萬箱)=41.03+0.04×Y1+6161.437×GDP-64178.185×社會從業(yè)人數(shù)-8782.487×社會消費品零售總額

    (二)ARIMA模型。針對卷煙銷售數(shù)據(jù),通過SPSS軟件進行ARIMA預測分析,結(jié)果如下:

    1、數(shù)據(jù)序列平穩(wěn)性分析。首先,我們構(gòu)建數(shù)據(jù)序列圖,可以看出,銷量序列不具有明顯的周期性和季節(jié)性,但表現(xiàn)出較為明顯的平穩(wěn)增長趨勢,這表明該序列無利群點和缺失值。進一步從直方圖來看,樣本的平均值為86,467,560.875條(約34.59萬箱),標準差為3,708,012.95302,樣本容量為8。

    2、數(shù)據(jù)序列自相關性檢驗。對數(shù)據(jù)序列進行自相關性分析,結(jié)果如表1、圖1所示。(表1、圖1)由圖1可知,該時間序列的自相關系數(shù)按一定的衰減趨勢收斂到零,該序列是平穩(wěn)時間序列。由圖2可知,在SPSS給出了不同滯后期的樣本自相關系數(shù)值、樣本自相關系數(shù)的標準誤差以及Box-Ljung統(tǒng)計資料,都可以說明該序列不是白噪聲,是具有自相關性的時間序列,可以建立模型。(表2、圖2)

    3、ARIMA建模。針對上述數(shù)據(jù)序列,運用SPSS進行ARIMA建模,結(jié)果如表3、表4所示。(表3、表4)由表3、表4可知,模型的擬合優(yōu)度BIC的值為32.183,并且模型的參數(shù)估計中常數(shù)項為85,315,898.67條(約34.13萬箱),對數(shù)據(jù)的分析比較恰當。

    (三)GM模型

    1、數(shù)據(jù)預處理。對上述銷量數(shù)據(jù),以2007年為基期,進行標準化處理,結(jié)果如表5所示。(表5)

    2、級比檢驗。對銷量標準化數(shù)據(jù),通過級比檢驗公式可以計算出?滓(k):

    3、建模。根據(jù)銷量標準化數(shù)據(jù),利用matlab編程分析,可以估算出估計參數(shù):

    從而在以2007年為基期情況下(即2007年為第1年,k=1),第k+1年銷量的GM預測模型為:

    銷量(k+1)=32×{(1-exp(-0.0146))×(1+1.0226/0.0146)×exp(0.0146×k)}

    四、預測結(jié)果比較

    根據(jù)以上構(gòu)建的三種預測模型,分別對2015年的銷量進行預測,結(jié)果如表6所示。(表6)

    針對表6展示的三種模型預測結(jié)果,專家組可以根據(jù)三種結(jié)果進行比較分析,推測2015年的卷煙銷量值。假如專家組采用均值法,則2015年的卷煙銷量預測值為:37.65萬箱。結(jié)合2015年實際卷煙營銷數(shù)據(jù)進行比對,預測數(shù)據(jù)較為合理。

    卷煙需求預測是在新形勢下,煙草公司需要按照一定的工作程序和預測方法,對一段時期內(nèi)的卷煙需求所做出的推測和判斷。它是卷煙企業(yè)了解市場真實需求并按照市場真實需求組織貨源的一個關鍵環(huán)節(jié)。預測是否準確決定了貨源的組織能否滿足市場消費需求,也在一定程度上決定了企業(yè)的經(jīng)營利潤,反映了煙草商業(yè)企業(yè)的經(jīng)營能力。

    需求預測的方法很多,要非常熟練掌握這些預測方法,同時針對不同情況準確選取預測方法更為重要。卷煙市場需求量的變化不單單是隨著時間的變化而變化,還會受到其他很多因素的影響,為此在進行卷煙市場需求量預測時,盡量選用貼近現(xiàn)實的需求預測模型,可以為準確的預測出卷煙市場的需求量提供有力幫助。

    主要參考文獻:

    [1]李鋮瀚.基于海量數(shù)據(jù)的銷售預測研究與實現(xiàn)[J].浙江理工大學,2014.

    [2]寧旭.地市級局卷煙需求預測模型的構(gòu)建與應用研究[J].昆明理工大學,2014.

    [3]梁紅梅.組合預測方法在云產(chǎn)卷煙需求預測中的應用研究[J].昆明理工大學,2015.

    [4]熊瑩.如何尋求卷煙市場需求與貨源組織和供應的基本平衡點[J].中國煙草學會2015年度優(yōu)秀論文匯編,2015.

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