中国农村居民网购支出预测模型的构建
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  • 英文篇名:Construction of Prediction Model for Online Shopping Expenditure of Rural Residents in China
  • 作者:王灿
  • 英文作者:WANG Can;School of Mathematics,Chengdu Normal University;
  • 关键词:农民网购 ; 指数平滑模型 ; 灰色系统 ; 组合预测
  • 英文关键词:online shopping of rural residents;;exponential smoothing model;;grey system;;combination prediction
  • 中文刊名:SJXB
  • 英文刊名:Journal of Chengdu Normal University
  • 机构:成都师范学院数学学院;
  • 出版日期:2019-03-30
  • 出版单位:成都师范学院学报
  • 年:2019
  • 期:v.35;No.313
  • 基金:四川省教育厅项目“四川省非川籍高校毕业生就业区域流向及影响因素研究”(16ZB0380)
  • 语种:中文;
  • 页:SJXB201903022
  • 页数:6
  • CN:03
  • ISSN:51-1748/G4
  • 分类号:118-123
摘要
为把我国农村居民网购的问题由定性研究转向定量研究,先后建立二次曲线指数平滑模型、灰色GM(1,1)模型和基于二者的组合预测模型,并应用一种新方法确定了权重系数。结合2010-2017年我国农村居民网购支出的数据,利用SPSS等相关软件检验和运用所建立的三个模型,结果显示组合模型的预测数据更加稳定,最后对未来三年的农村居民网购支出数额进行了预测与分析,并对相关数据标准及规范的管理提出了建议。
        In order to change the problem of online shopping of rural residents from qualitative research to quantitative research, a quadratic curve exponential smoothing model, a grey GM(1,1) model and a combined forecasting model based on the two are established, and a new method is used to determine the weight coefficient. Combining the data of online shopping expenditure of rural residents in China from 2010 to 2017, applying the three models established by the use and test of the relevant software such as SPSS, this paper finds out that the forecast data of the combined model is more stable. Finally, the author forecasts and analyzes the amount of online shopping expenditure of rural residents in the next three years, and puts forward some suggestions on the management of relevant data standards and norms.
引文
[1] 靳雅芝,胡妮.农村网购市场特征及发展对策实证研究[J].商业经济研究,2015(26):72-73.
    [2] 李伟,傅嘉熙,孙亮.县域农村居民网上购物行为及特点分析[J].商业经济研究,2016(9):142-143.
    [3] 雷兵.农村电子商务发展与地方经济的关系-基于中国1870个县数据[J].当代经济管理,2018(2):41-47.
    [4] 顾丽萍,我国农村网购消费的洞察:特征、短板及优化策略[J].改革与战略,2016(12):115-117.
    [5] 徐国祥.统计预测与决策[M].上海:上海财经大学出版社,2012.
    [6] 李佩,彭斯俊.一种新的组合权重在组合预测模型中的应用[J].河南科技大学学报(自然科学版),2018(2):87-93.
    [7] 高红冰.阿里研究院中国淘宝村研究报告[EB/OL].(2017-12-9)[2018-08-21].http://www.aliresearch.com/Circle/index/domain/cate/7.html.
    (1) 本文数据来源于阿里研究院涉农基础数据及报告。
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