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      淺析電子商務(wù)影響因素的模型
      ——以天貓“雙十一”為例

      2018-08-13 10:54:52歐雄輝劉洋
      消費(fèi)導(dǎo)刊 2018年11期
      關(guān)鍵詞:雙十一交易額商城

      歐雄輝 劉洋

      廣東海洋大學(xué)數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)學(xué)院

      2009年11月11日,天貓(原淘寶商城)出于讓大眾記住淘寶商城和網(wǎng)上促銷活動能不能吸引消費(fèi)者進(jìn)行消費(fèi)的目的,在“雙十一”這一天做了一個屬于“淘寶商城”的節(jié)日,可未曾想到大獲成功。從2009年只有27個品牌參加,銷售額只有5000萬元到如今高達(dá)1000多個品牌參加,銷售額達(dá)到1682億元,短短八年時間銷售額翻了三千多倍[1]。本文以天貓“雙十一購物狂歡節(jié)”(下文簡稱“雙十一”)銷售額增長的原因?yàn)槔?,采用廣義線性模型、多元回歸模型與曲線估計(jì)進(jìn)行組合分析,提出了一個新的模型。

      一、數(shù)學(xué)方法

      廣義線性模型[2]由三部分組成:

      (1) 系統(tǒng)參數(shù),即線性預(yù)測量:

      (2) 隨機(jī)變量yi是滿足廣義線性模型的指數(shù)分布族的隨機(jī)樣本。

      (3) 連接函數(shù):

      隨機(jī)變量y與相關(guān)變量xi之間的概率模型為[3]:

      其中y-被解釋變量,xi-解釋變量,ε-隨機(jī)誤差項(xiàng),βi-回歸系數(shù)。

      二、實(shí)例分析

      W--“-雙十一”交易額;

      X1---社會物流總費(fèi)用;

      X2---社會物流總額;

      X3---手機(jī)網(wǎng)民的數(shù)量;

      X4---教育投入;

      X5---城鄉(xiāng)差距。

      表1 歷年“雙十一”交易額與手機(jī)網(wǎng)民數(shù)量

      表2 社會物流相關(guān)數(shù)據(jù)

      表3 城鄉(xiāng)差距

      運(yùn)用單一樣本K-S檢驗(yàn)對被解釋變量W的正態(tài)性進(jìn)行檢驗(yàn),得到漸進(jìn)顯著性P值為0.2,大于所設(shè)定的顯著性水平0.05,可以認(rèn)為W這組數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布。

      為了減少數(shù)據(jù)造成的不可觀測的誤差,對數(shù)據(jù)進(jìn)行Box-Cox變換。然后對變換后的W與X1,X2,X3,X4,X5這5個因素進(jìn)行多元逐步線性回歸,得到X4與X5的t值的絕對值分別為9.334和3.726,sig值為0和0.01,它們的sig值均小于0.05,表示它們與轉(zhuǎn)換后的W差異顯著;R值、R平方、調(diào)整后的R平方分別為0.999、0.998和0.998,擬合優(yōu)度非常高。故得出的模型為:

      由于W服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,所以σ2=1,故W的概率密度為:

      連接函數(shù)為:

      因?yàn)閃i服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,所以服從線性回歸模型:

      所以得到的廣義線性模型為:

      而社會物流費(fèi)用率與交易額的指數(shù)型曲線回歸模型為:

      綜合(4)(6)(7)得交易額模型:

      以上為城鄉(xiāng)差距、物流、教育投入與手機(jī)網(wǎng)民數(shù)量對“雙十一”交易額的影響模型。

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