CN102324082A - 基于多元线性回归分析的卷烟市场价格预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于多元线性回归分析的卷烟市场价格预测方法，首先获取一卷烟品牌在一地域范围及一历史时间段内的市场历史数据，然后将所述数据中的前期市场价格、社会库存、及零售户需求量定义为变量，将各该变量进行差分处理，并将社会库存差分及零售户需求量差分进行多个周期的递延处理；接着，计算出前期市场价格差分与递延后的社会库存差分、零售户需求量差分之间的回归系数，以建立价格预测模型；最后依据所述价格预测模型的模型表达式预测出该卷烟品牌的后期市场价格，以此准确地预测卷烟的市场价格，进而帮助管理者更好地去调控卷烟市场。
Description
技术领域
本发明涉及一种卷烟市场价格预测方法，特别是涉及一种基于多元线性回归分析的卷烟市场价格预测方法。
背景技术
卷烟市场价格指各区域市场上具有一定规模的卷烟交易价格或从非主渠道进货的价格，其反映了市场供需的状况。目前对于卷烟市场需求的预测研究较多，但对于市场价格的分析研究相对较少，卷烟市场价格预测模型将对市场价格的分析作一步的探索。
近年来，受到国际金融危机的影响，国内市场卷烟市场价格也经受了严峻的考验，尤其是高档卷烟市场一度持续出现价格倒挂的现象。随着国内各项经济刺激政策，2009年下半年国内经济度过了难关，例如中华牌等卷烟市场价格也出现久违的井喷上升态势，并创下四年内的新高。但是市场价格大起大落不利于品牌长期的可持续发展。因而，如何提供一种基于多元线性回归分析的卷烟市场价格预测方法，以能较为准确的预测卷烟的市场价格，进而帮助管理者更好地去调控卷烟市场，已成为本领域从业者亟待解决的技术问题。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于多元线性回归分析的卷烟市场价格预测方法，用以解决现有技术中尚不能对后期卷烟市场价格进行准确预测的技术问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种基于多元线性回归分析的卷烟市场价格预测方法，所述方法至少包括以下步骤：1)获取一卷烟品牌在一地域范围及一历史时间段内的市场历史数据，该历史数据中包括前期市场价格、社会库存、及零售户需求量；2)将所述前期市场价格、社会库存、及零售户需求量定义为变量；3)将各该变量进行差分处理，并将社会库存差分及零售户需求量差分进行多个周期的递延处理；4)计算出前期市场价格差分与递延后的社会库存差分、零售户需求量差分之间的回归系数，以分别作为社会库存差分系数与零售户需求量差分系数，以建立价格预测模型；以及5)依据所述价格预测模型的模型表达式预测出该卷烟品牌的后期市场价格。
本发明的卷烟市场价格预测方法中，所述地域范围为全国、省、市、或区县。所述历史时间段为年、月、或周。
在本发明的卷烟市场价格预测方法的步骤3)中，系将社会库存差分及零售户需求量差分进行三个周期的递延处理。
在本发明的卷烟市场价格预测方法的步骤5)中，所述价格预测模型的模型表达式为：y＝b0+b1x1+b2x2；其中，y为后期市场价格，b0为前期市场价格，x1为递延后的社会库存差分，b1社会库存差分系数，x2为递延后的零售户需求量差分，b2为零售户需求量差分系数。
如上所述，本发明的基于多元线性回归分析的卷烟市场价格预测方法，能通过对已知一些历史数据的分析，较为准确的预测出未来1至2周的卷烟市场价格，并通过模型数据，反映出卷烟的市场价格与一些商业数据之间的数学关系。以此准确地预测卷烟的市场价格，为更好的调控卷烟市场提供参考，进而帮助管理者更好地去调控卷烟市场。
附图说明
图1显示为本发明基于多元线性回归分析的卷烟市场价格预测方法的流程图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在不背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。
请参阅图1，显示为本发明基于多元线性回归分析的卷烟市场价格预测方法的流程图。如图所示，本发明提供一种基于多元线性回归分析的卷烟市场价格预测方法，应用于藉由多个零售端和服务端组建的网络系统中，于实际的实施方式中，实施网络系统可例如为因特网(Internet)、企业内部网络系统(intranet)、企业外部网络系统(extranet)、局域网络系统(Local Area Network，LAN)、广域网络系统(Wide Area Network，LAN)或虚拟私人网络系统(Virtual Private Network，VPN)。于本实施例中，所述服务端具有多元线性回归分析模块，用以对所述服务端通过网络获取的各零售端的市场历史数据进行分析，寻找出市场价格与部分关键商业因素之间的数学关系，建立数学模型，并结合最新的商业数据，预测出未来后期市场价格。具体地，所述基于多元线性回归分析的卷烟市场价格预测方法包括以下步骤：
首先执行步骤S1，获取一卷烟品牌在一地域范围及一历史时间段内的市场历史数据，该历史数据中包括前期市场价格、社会库存、及零售户需求量。具体地，所述地域范围为全国、省、市、或区县。所述历史时间段为年、月、或周。在本实施例中，所述地域范围例如为上海市，所述历史时间段例如为1年。所述卷烟品牌例如为中华牌卷烟。假设本周为2011年第一周，首先取得上海2010年全年数据作为历史数据，所述历史数据请参阅表1：
表1
在步骤S2中，将所述前期市场价格、社会库存、及零售户需求量定义为变量。
在步骤S3中，将各该变量进行差分处理，并将社会库存差分及零售户需求量差分进行多个周期的递延处理，具体地，在实际的商业活动中，价格所受的影响往往滞后于一些商业行为。例如，本期投放的卷烟需经过很多物流环节才能实际影响到卷烟市场价格。考虑到这点，需对社会库存差分与零售户需求量差分做一定时间量的递延。在本实施例中，系将社会库存差分及零售户需求量差分进行三个周期的递延处理以提高模型精度。经过对实际数据的对比分析，发现对因变量做三期的递延的模型的预测效果是最好的。
在本实施例中，对数据做差分及递延处理后，得到如下数据，请参阅表2：
表2
在步骤S4中，计算出前期市场价格差分与递延后的社会库存差分、零售户需求量差分之间的回归系数，以分别作为社会库存差分系数与零售户需求量差分系数，以建立价格预测模型。
在步骤S5中，依据所述价格预测模型的模型表达式预测出该卷烟品牌的后期市场价格。在本实施例中，所述价格预测模型的模型表达式为：
y＝b0+b1x1+b2x2；
其中，y为后期市场价格，b0为前期市场价格，x1为递延后的社会库存差分，b1社会库存差分系数，x2为递延后的零售户需求量差分，b2为零售户需求量差分系数。
具体地，在本实施例中，该中华牌卷烟的后期市场价格＝前期市场价格+(递延三期后的社会库存差分×社会库存差分系数)+(递延三期后的零售户需求量差分×零售户需求量差分系数)
其中：
社会库存差分系数为：-0.002000
零售户需求量差分系数为：0.000051
则，该中华牌卷烟的后期市场价格＝前期市场价格+(递延三期后的社会库存差分×-0.002000)+(递延三期后的零售户需求量差分×0.000051)
换言之，上海地区的社会库存每增加1万支，中华的市场价格会降低0.002元，而上海地区的零售户需求量增加1万支，中华的市场价格会增加0.000051元。
藉由上述价格预测模型的模型表达式，取2011年第一，二周市场历史数据，并取相应的差分、递延后的数据(分二期预测)：
社会库存差分为：-38、-18.75
零售户需求量差分为：337、-483.674
2010年最后一期的市场价格为：418
则，预测得出的中华牌卷烟的一期价格＝418+(-38)×(-0.002)+(0.000051)×337＝418.093(元/条)
则，预测得出的中华牌卷烟的一期价格＝418.093(预测一期价格)+(-18.75)×(-0.002)+(0.000051)×(-483.674)＝418.1058(元/条)
综上所述，本发明的基于多元线性回归分析的卷烟市场价格预测方法，能通过对已知一些历史数据的分析，较为准确的预测出未来1至2周的卷烟市场价格，并通过模型数据，反映出卷烟的市场价格与一些商业数据之间的数学关系。以此准确地预测卷烟的市场价格，为更好的调控卷烟市场提供参考，进而帮助管理者更好地去调控卷烟市场。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。
Claims (5)
1.一种基于多元线性回归分析的卷烟市场价格预测方法，其特征在于，所述方法至少包括以下步骤：
1)获取一卷烟品牌在一地域范围及一历史时间段内的市场历史数据，该历史数据中包括前期市场价格、社会库存、及零售户需求量；
2)将所述前期市场价格、社会库存、及零售户需求量定义为变量；
3)将各该变量进行差分处理，并将社会库存差分及零售户需求量差分进行多个周期的递延处理；
4)计算出前期市场价格差分与递延后的社会库存差分、零售户需求量差分之间的回归系数，以分别作为社会库存差分系数与零售户需求量差分系数，以建立价格预测模型；以及
5)依据所述价格预测模型的模型表达式预测出该卷烟品牌的后期市场价格。
2.根据权利要求1所述的基于多元线性回归分析的卷烟市场价格预测方法，其特征在于：所述地域范围为全国、省、市、或区县。
3.根据权利要求1所述的基于多元线性回归分析的卷烟市场价格预测方法，其特征在于：所述历史时间段为年、月、或周。
4.根据权利要求1所述的基于多元线性回归分析的卷烟市场价格预测方法，其特征在于：于步骤3)中，系将社会库存差分及零售户需求量差分进行三个周期的递延处理。
5.根据权利要求1所述的基于多元线性回归分析的卷烟市场价格预测方法，其特征在于：所述价格预测模型的模型表达式为：
y＝b0+b1x1+b2x2；
其中，y为后期市场价格，b0为前期市场价格，x1为递延后的社会库存差分，b1社会库存差分系数，x2为递延后的零售户需求量差分，b2为零售户需求量差分系数。
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