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基于arimax模型和公域表现的私域销量预测研究

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基于ARIMAX模型和公域表现的私域销量预测研究

作者：梁艺议北京外国语大学

学位级别：硕士

私域流量是一种跟随着品牌或个人自主拥有的、可以让品牌或个人自由控制的、免费的、可多次利用的流量。相对的公域流量则是不属于品牌和个人,不可以让品牌或个人自主控制的、收费的、单次利用的流量。私域流量建立在公域流量的基础上,... 详细信息

私域流量是一种跟随着品牌或个人自主拥有的、可以让品牌或个人自由控制的、免费的、可多次利用的流量。相对的公域流量则是不属于品牌和个人,不可以让品牌或个人自主控制的、收费的、单次利用的流量。私域流量建立在公域流量的基础上,为企业可持续发展提供了客户群体保障。然而,当前研究较少关注公域因素对企业私域销量的影响。同时,现有研究很少能够在公域流量的基础上讨论私域流量管理销售的预测作用。因此,本文为了实现私域流量管理的可预测性,为企业私域运营提供参考工具,本研究通过利用公域表现指数,以国内某新锐护肤品品牌企业为研究对象,建立了包含天猫销量、抖音销量、抖音每日点赞量和小红书每日阅读量4个公域表现数据的私域销量预测模型。随后通过P值分析公域表现数据和私域销量的关系,研究结果发现:(1)私域销量与天猫销量以及抖音销量存在显著关系;(2)剔除了抖音每日点赞量和小红书每日阅读量的优化模型拟合度更高。讨论认为是天猫、抖音和私域销售三个渠道的用户人群画像和大促时间节点大致相同,且因产品组合不一致不易形成流量竞争关系。而小红书和抖音的内容并不是每一则都与渠道销量挂钩,相应地对于私域销量影响也不大。下一步措施可以考虑将公域销量数据再进一步细分,和引进更多公域销量数据优化模型。通过此预测模型可以方便美妆护肤企业评估私域运营策略的优劣以及合理安排下一个阶段的生产、物流、营销和售后。本研究结果有效预测了美妆品牌私域销量内容,为企业运营管理及可持续性发展提供思路,在企业私域流量管理和人力资源投入中具有实践意义。

关键词：公域表现私域销量 arimax模型护肤品牌

基于变量选择和arimax模型的中国税收收入预测研究

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基于变量选择和ARIMAX模型的中国税收收入预测研究

作者：张迷大连理工大学

学位级别：硕士

1978年改革开放至今,四十多年以来,我国税收收入实现逐年增长,与税收收入相关的国家税收政策日渐完善.税收收入不仅影响着居民的可支配收入和企业的财务状况,而且影响着国家的财政收支等经济指标.税收收入是国家宏观调控体系最主要的组... 详细信息

1978年改革开放至今,四十多年以来,我国税收收入实现逐年增长,与税收收入相关的国家税收政策日渐完善.税收收入不仅影响着居民的可支配收入和企业的财务状况,而且影响着国家的财政收支等经济指标.税收收入是国家宏观调控体系最主要的组成部分,是经济发展的主要影响因素.税收政策的制定和实施对我国市场经济的发展起着决定性作用.国家各级税务机关不仅要保证征收征管质量和效率,而且要密切关注研究税收的预测分析.因此,构建关于我国税收收入的科学预测体系,对财政预算、中国税收计划的制定和中国经济的发展都具有非常重要的意义.本文选取1978-2017年中国税收收入以及12个与其密切相关的经济指标作为样本数据.首先,对税收收入建立一元时间序列ARIMA模型.其次,对选取的12个影响税收收入的经济指标,运用Lasso方法进行变量选择,筛选出第二产业增加值、财政支出、全社会固定资产投资总额和进出口总额四个显著性变量.再次,将筛选出的变量与税收收入进行同阶单整检验和协整检验,剔除未通过检验的全社会固定资产投资总额.随后,将税收收入作为响应变量,第二产业增加值、财政支出和进出口总额作为解释变量,建立多元时间序列模型—arimax模型.然后,利用ARIMA模型和arimax模型分别得到2018-2020年税收收入预测值,计算两个模型预测值与真实值的相对误差(RE)和平均绝对百分比误差(MAPE).与ARIMA模型相比,arimax模型误差更小,精度更高,预测更准确.最后,基于最优的arimax模型预测了2021-2023年中国税收收入.

关键词： arimax模型 ARIMA模型 Lasso 税收收入预测时间序列

arimax模型在居民储蓄存款预测中的应用

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财经问题研究 2001年第1期 70-72页

作者：胡学锋广东商学院统计学系广东广州510320

本文将arimax模型应用于居民储蓄存款预测的研究 ,通过与传统趋势模型的比较 ,说明arimax模型是居民储蓄存款预测中的一种有效、实用的方法。

关键词： arimax模型居民储蓄存款预测储蓄业务

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考虑电力行业碳排放的全国碳价预测

中国电力 2024年第5期57卷 79-87页

作者：王一蓉陈浩林林立身唐进国家电网有限公司大数据中心北京100052 北京中创碳投科技有限公司北京100007

为更好预测全国碳价走势,基于带有外生变量的自回归差分移动平均模型(autoregressive integrated moving average with exogenous variable model,arimax),分履约期和非履约期使用不同的外生变量分别构建了全国碳价预测模型。首先,基于... 详细信息

为更好预测全国碳价走势,基于带有外生变量的自回归差分移动平均模型(autoregressive integrated moving average with exogenous variable model,arimax),分履约期和非履约期使用不同的外生变量分别构建了全国碳价预测模型。首先,基于对全国碳市场制度规则研究和交易特征分析,识别出全国碳价在非履约期主要受参与者预期的影响,在履约期碳价主要受企业履约需求驱动;其次,在模型训练方面,采用一种自回归差分移动平均模型,在不同阶段引入不同的外生变量来提升碳价预测效果;最后,基于全国碳市场第一履约期真实价格数据验证结果表明,所提的全国碳价预测模型在准确性方面优于基准模型。

关键词：电力行业碳排放碳配额价格预测全国碳市场 arimax模型

基于Haar小波与arimax模型进行短期负荷预测

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上海理工大学学报 2019年第1期41卷 64-70页

作者：党亚峥徐腾飞高岩上海理工大学管理学院上海200093

为了提高对非稳态负荷的预测精度,提出了基于Haar小波分析和arimax模型的短期负荷预测方案。首先,通过Haar小波将高频信息序列与低频信息序列分别从电价与负荷序列中分解出来;其次,分别利用电价序列的高、低频序列对负荷序列的高、低频... 详细信息

为了提高对非稳态负荷的预测精度,提出了基于Haar小波分析和arimax模型的短期负荷预测方案。首先,通过Haar小波将高频信息序列与低频信息序列分别从电价与负荷序列中分解出来;其次,分别利用电价序列的高、低频序列对负荷序列的高、低频序列进行arimax模型构建和预测;最后,将含有电价信息的高、低频负荷预测值进行Haar小波重构,得到负荷序列的预测值。通过实例验证表明,本文采用arimax模型添加的电价信息,弥补了多次预测产生的误差,对短期负荷的预测精度高于传统时间序列方法。

关键词： Haar小波 arimax模型电价信息负荷短期负荷预测

基于arimax模型的夏季短期电力负荷预测

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电力系统保护与控制 2015年第4期43卷 108-114页

作者：崔和瑞彭旭华北电力大学经济管理系河北保定071003

夏季城市的短期电力负荷预测不仅与过去的电力负荷数据有关,并且受温度、风力、降水量等因素影响明显,存在明显的突变结构。为了对夏季城市的短期电力负荷进行预测,根据协整理论采用SAS软件建立起电力负荷序列与输入序列"温度"之间的ARI... 详细信息

夏季城市的短期电力负荷预测不仅与过去的电力负荷数据有关,并且受温度、风力、降水量等因素影响明显,存在明显的突变结构。为了对夏季城市的短期电力负荷进行预测,根据协整理论采用SAS软件建立起电力负荷序列与输入序列"温度"之间的arimax模型,充分挖掘序列的内部自相关信息以及序列与序列之间的相关关系。采取最小信息量准则"AIC-SBC"进行比较可知,arimax模型比经典时间序列ARMA模型的信息量要小,相对误差更小,拟合结果更为精确,在存在突变结构且具有显著影响因素的短期电力负荷预测领域具有很高的应用价值。

关键词：短期电力负荷预测时间序列:协整理论 arimax模型突变结构

基于arimax模型的华南台风直接经济损失的预测模型

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中国新技术新产品 2022年第3期 11-14页

作者：倪增华南宁学院通识教育学院广西南宁530200

该文利用1984—2015年登陆的华南台风的直接经济损失、登录时长、登录时最大风速及降雨极值数据构建了基于arimax模型的华南台风直接经济损失的多元预测模型,并用该模型预测了2016年登陆华南的2个台风的直接经济损失。通过将2016年2个... 详细信息

该文利用1984—2015年登陆的华南台风的直接经济损失、登录时长、登录时最大风速及降雨极值数据构建了基于arimax模型的华南台风直接经济损失的多元预测模型,并用该模型预测了2016年登陆华南的2个台风的直接经济损失。通过将2016年2个台风的直接经济损失的arimax预测值分别与真实值及ARIMA模型的预测值进行对比可以得出以下2个结论 :1) arimax模型在华南台风直接经济损失的预测上有较好的应用效果。2)arimax模型预测的最小信息量准则(AIC值)以及平均相对误差值都比ARIMA模型小,arimax模型的预测精度更高。

关键词：时间序列 arimax模型直接经济损失华南台风

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多元平稳时间序列arimax模型的应用

统计与决策 2007年第18期23卷 132-135页

作者：汪远征徐雅静郑州轻工业学院信息与计算科学系郑州450002

本文介绍多元平稳时间序列arimax模型的建立方法,并将arimax模型应用于我国第三产业产值、固定资产投资和GDP数据的分析与预测,得到较为满意的结果。

关键词： arimax模型时间序列预测

基于arimax模型的海西州地区高血压月发病率预测

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中国老年学杂志 2011年第22期31卷 4428-4431页

作者：党红刚马亮亮天水师范学院数学与统计学院甘肃天水741001 攀枝花学院计算机学院

目的探讨arimax模型在时间序列资料中的应用,建立海西州地区高血压月发病率的预测模型。方法利用时间序列分析方法对海西州地区2001年1月至2007年12月高血压月发病率数据进行了分析。利用主成分分析法分析出了气象因素中对高血压月发病... 详细信息

目的探讨arimax模型在时间序列资料中的应用,建立海西州地区高血压月发病率的预测模型。方法利用时间序列分析方法对海西州地区2001年1月至2007年12月高血压月发病率数据进行了分析。利用主成分分析法分析出了气象因素中对高血压月发病率影响最大的两个因素:月平均气温和月平均气压,并将这两个因素作为引入ARIMA模型中的回归项。经过数据平稳化、模型识别确立了15种ARIMA模型和15种arimax模型,并借助于AIC和SC准则,选出了最佳模型ARIMA(4,1,5和arimax(4,1,5)。最后,对两个模型进行了模型诊断检验,并选出了最优模型arimax(4,1,5),通过模型预测,确保了所建arimax(4,1,5)模型的合理性。结果与传统的趋势模型和ARIMA模型相比,arimax模型的拟合效果更佳,arimax(4,1,5)模型预测值的动态趋势和实际情况基本一致,整体效果不错,实际值都落入了预测值的可信区间范围,结果比较理想。结论 arimax(4,1,5)模型可作为海西州地区高血压月发病率的预测模型,且通过此模型可帮助了解高血压月发病率的发展趋势,有重点地对高血压进行健康防治工作,有效地降低高血压对人们的危害,保障生活质量。

关键词： ARIMA模型 arimax模型主成分分析模型识别残差独立性检验高血压