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基于组合分析模型的市场销量预测

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单宇翔郁钢陆海良高扬华

摘要：由于烟草市场发展面临新的诸多挑战，为了保持烟草行业的可持续发展，对未来卷烟销量的预测很有必要。首先建立定性分析模型，从宏观经济变量、人口增长、收入变化等因素对卷烟销量的影响定性分析预测。其次利用时间序列分析、H-P滤波分析形成未来卷烟批发销售总量和销售总金额预测。在上述模型基础上，以杭州卷烟市场为例，进行预测分析。该模型分析方法严谨，定量与定性分析结果相近，模型可信，有助于烟草公司的工作人员准确把握烟草市场的发展趋势，制定有效的发展规划和决策。

关键词：杭州卷烟销量预测时间序列 H-P滤波分析组合分析模型

中图分类号：F49 文献标識码：A 文章编号：2096-0298（2019）01（b）-004-02

近几年，国内卷烟批发销售量较稳定的增长，同时面临诸多挑战。为了保持可持续发展，烟草工业公司将在保持销量适度增长的同时，努力实现结构平稳提升，通过对未来卷烟销量的预测能把握市场的发展趋势，实现精准营销。

1 相关研究

卷烟销量预测在烟草行业内得到了高度关注，已经有不少学者对这方面作了研究。杨林[1]应用SQL Server2010软件设计了相应的数据库，通过Eviews工具等对样本数据进行在年度、月度销量及卷烟结构销量方面计算预测、分析。蒋兴恒[2]采用改进的BP神经网络Levenberg-Marquardl算法对卷烟销量数据进行归一化处理，建立卷烟销量神经网络预测模型。由于这些研究都过于强调单一的量化分析方法，卷烟销量预测不够合理和准确。

2 烟草销量预测分析模型及杭州市场实例分析

烟草市场的发展受到众多的经济变量影响。从目前多个方面因素综合数据来看，国内卷烟市场处于一个渐成熟、低增长阶段，在对卷烟销量预测时，不仅需要量化预测分析，也要结合宏观条件下定性分析。

2.1 烟草市场发展趋势的定性分析

众多的经济变量影响着卷烟消费。宏观经济变量、吸烟人口变化、国家、省局调控政策、营销网络和流通体制建设、女性吸烟、消费方式和消费者吸烟口味变化和“控烟”运动方面对卷烟销量进行预测。GDP增长、零售网点增加、吸烟人口增加等因素都成为卷烟销售市场扩大，卷烟销售额增加的重要推动力量；而国家对卷烟批发销量的计划控制以及“控烟”运动的实施等因素将在一定程度上限制卷烟销售市场的发展。但由于卷烟这种产品的特殊消费成瘾性，所以消费需求等影响卷烟消费的内生变量在短期内不会发生很大变化，加上收入水平的逐年增长，因而在未来的卷烟需求量上会缓慢提高。

以杭州烟草市场的销量为例分析，如表1所示。

2.2 卷烟批发销量的定量预测

2.2.1卷烟批发销量的时间序列模型预测

ARMA方法是目前最好的单一变量随机时序预测法[3]。在模型中，卷烟销售量序列经过合理的函数变换后都可以被认为是由四个部分叠加而成的，即趋势成分、季节成分、周期成分和剩余或“不规则”成分。以杭州卷烟销量为例，杭州市卷烟销售量分解模式为：

2.3 组合模型综合预测结果

由于以上量化分析算法的特点不同，将时间序列分析、H-P滤波分析方法的预测结果进行加权求和，作为组合模型的预测值，最后与定性因素预测值进行比较。

在杭州卷烟销量组合预测模型分析时，首先将起始年份（2017年）的数据进行修正，分别用时间序列分析、H-P滤波分析方法进行销量预测，在权重均为1/2的条件下计算组合模型的预测值，预测的卷烟批发销量和卷烟销售额如表4和表5所示，组合模型的预测值与定性因素预测非常接近。

3 结语

本文首先分析宏观经济变量、人口增长、收入变化等因素对卷烟销量的影响，建立定性分析模型，对未来卷烟批发销售总量、销售总金额进行预测。然后建立以时间序列分析、H-P滤波分析方法等权重的组合分析模型对销量和销售额进行卷烟销量预测。以杭州的市场销量数据为例进行分析，实验通过Eviews6.0软件[5]实现，实验结果中定性分析与定量分析结果接近。该模型可以帮助杭州烟草公司的工作人员烟草市场的发展趋势，实施精准营销。

参考文献

[1] 杨林.基于Eviews的卷烟销量预测模型研究[D].中南大学， 2013.

[2] 蒋兴恒.基于Levenberg-Marquardt算法改进BP神经网络的卷烟销量预测模型研究[J].中国烟草学报，2011（5）.

[3] 王振龙.时间序列分析[M].北京：中国统计出版社，2000.

[4] 高祥宝.数据分析与SPSS应用[M].北京：清华大学出版社， 2007.

[5] 李敏，陈胜可，李嫣怡，等.EViews统计分析与应用[M].北京：电子工业出版社，2013.

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