中国木质家具国内外市场需求趋势研究——基于差分整合自回归移动平均模型的应用

中国作为全世界最大的木质家具制造国,多年以来,木质家具业却处于全球家具制造产业链的底端。虽然中国木质家具产业规模在不断扩大,但整个行业的收入与利润增长率却呈下降的趋势,整个产业正面临转型。在转型期木质家具业国内外市场需求如何变化,是行业监管部门、从业者乃至投资者都需要了解的问题。文章通过收集中国木质家具业2001～2017年年度销售额、出口额及进口额等时间序列数据,在本领域首次利用差分整合自回归移动平均(ARIMA)模型建立预测模型,根据相关模型预测未来国内外市场需求的变化趋势,并进行了综合分析。研究预测,未来几年木质家具国内外市场需求都将保持增长,到2023年中国木质家具产业年度总销售额、出口额与进口额将分别达到1299.23亿美元、429.86亿美元与25.89亿美元。其中总销售额增速较为稳定,出口额增长速度逐年加快,进口额增速有所降低。木质家具国际市场未来依旧保持出口导向,且随着产业规模的进一步扩大与国家"一带一路"倡议的实施,国际市场份额将进一步增大。未来中国木质家具国内市场份额将呈现下降的趋势,预计到2023年国内市场销售额将达到928.53亿美元,国内市场份额将下降到71.47%。这预示着国内市场需求增速将放缓,受人口因素、上下游产业的影响效果正在显现。文章研究结论对于木质家具企业在不确定的市场环境中把握市场导向具有重要意义。基于研究结论,从市场开发、产业转型、政策调控三个方面提出相关建议。     

预测经济和金融时间序列:ARIMA与LSTM模型的比较

预测时间序列数据是经济学、商业和金融学中的一个重要主题。ARIMA模型在预测下一个时间序列滞后的精度和准确性方面表现出色。随着计算机计算能力的发展,产生了基于深度学习的新算法来预测时间序列数据,如长短期记忆(LSTM)。通过实证研究,基于深度学习的算法(如LSTM)优于传统算法,与ARIMA相比,LSTM获得的错误率平均降低在84%~87%之间,表明了LSTM对ARIMA的优越性。     

湖南省财政支出与收入关联性及预测分析

本文采用线性回归分析方法,对湖南省财政收入和财政支出之间的长期关系进行分析研究,并运用SPSS时间序列中的ARIMA模型对湖南省2015~2020年的财政收支进行预测。结果显示:湖南省地方财政收支之间存在着显著的线性关系,而ARIMA(1,1,3)模型预测的有关结果可供相关机构研究参考。     

差分自回归移动平均模型在中国粮食产量预测中的应用

中国是个人口大国,每年对粮食的需求非常大,粮食产量能不能满足需求显得至关重要。因此对国内每年粮食产量的研究及其对未来几年粮食产量的预测也就显得尤为重要。探讨了时间序列分析建模的方法,应用差分自回归移动平均(ARIMA)模型对历年粮食产量系列进行建模分析,确定了粮食产量系列的ARIMA(1,1,1)模型,并且用该模型预测结果。     

中国家具产业对外贸易与技术最优路径分析

中国家具产业遵循比较优势理论,产业规模膨胀,出口额快速增加,成为世界第一家具出口大国。然而,家具产业并没有在"出口学习"中实现自身竞争力的提升,技术能力和创新能力呈现出下降的趋势。文章通过建立中国家具产业动态系统模型并利用最优控制理论,验证家具中技术与对外贸易的相互关系,分析家具产业对外贸易与技术路径形成的原因,并预测在现有模式下的发展趋势。     

基于IOWGA算子的山东省第三产业增加值组合预测

分别使用双指数平滑模型、ARIMA(1,1,0)、GM(1,1)与NAR神经网络4种单项预测模型,对山东省1990-2018年第三产业增加值数据进行预测。利用灰色关联度指标和有效度指标对单一预测方法进行筛选,将筛选后的单项预测模型用于构建结合决策理论中的IOWGA算子的组合预测模型。分析各项预测结果可以看出,新构建的组合预测模型具有较高的预测精度,其预测效果优于单项预测模型。     

基于ARIMA模型的中国玉米单产潜力分析

在中国玉米单产的AEZ(农业生态区划)模型潜力基础上,运用ARIMA(自回归单整移动平均)模型,基于1949—2018年数据预测2023年前中国玉米单产.结果表明:2019、2020、2021、2022和2023年中国玉米单产分别为6293、6458、6627、6801和6979 kg/hm2,分别是AEZ模型潜力上限...     

我国家具产业集群竞争力现状

本文运用波特的＂钻石＂模型,从生产要素、需求条件、相关支撑产业、企业战略、结构和竞争、机遇、政府角色等方面,对我国家具产业集群竞争力现状进行分析,最后为我国家具产业集群竞争力发展提供有参考价值的对策建议。     

基于ARIMA模型浅析世界玉米供需态势

为给中国玉米外贸提供决策参考信息,本文基于1961-2019年数据、运用ARIMA(自回归单整移动平均)模型预测分析2024年前世界及中美玉米人均量,以此间接反映产品供需态势.结果表明:2020-2024年世界玉米人均量分别为152、154、157、159和161 kg,同期中国玉米人均量分别为188、194、201、...     

基于组合模型的我国马铃薯价格预测分析

目的 马铃薯是粮菜饲多用途作物,在贫困地区农民增产增收、推进农业供给侧结构性改革和保障国家粮食安全方面发挥着重要作用。对马铃薯价格进行预测分析,对于保障马铃薯生产者利益、稳定马铃薯生产和促进马铃薯产业健康发展具有重要意义。方法 文章利用2005—2019年共15年的马铃薯批发市场价格数据,运用ARIMA预测模型、GM（1,1）预测模型和组合预测模型对2020年马铃薯批发市场价格进行预测。结果 （1）ARIMA预测模型预测精度较高,平均绝对百分比误差在10%以内,可以利用该模型对马铃薯批发市场价格价格进行预测;（2）建立的GM（1,1）预测模型预测效果较好,模型精度为1级,可运用该模型进行价格预测;（3）建立的组合模型预测效果较好,预测精度和稳定性均优于两种单一模型;（4）利用组合预测模型对2020年马铃薯批发市场价格进行预测,结果表明,在2020年马铃薯批发市场价格从高位逐渐回落。结论 2020年马铃薯批发市场价格的下滑态势会对马铃薯市场产生不利影响,马铃薯生产者应根据预测结果主动调整生产策略,控制生产规模,提前制定替代种植计划,以规避价格下滑带来的经济损失。组合预测模型能更好地发挥各单一模型的优势,使预测误差最小化,并可以提供稳定的预测性能,长期预测效果较好。预测模型应根据实际需要不断调整参数和优化模型结构,以实现精准预测。     

家具产业集群式供应链绩效评价研究——以顺德家具产业集群为例

依据集群式供应链的研究,将家具产业集群与供应链进行耦合,发展出一种新的家具产业模式,引入多级动态模糊综合评价模型开展家具产业集群式供应链绩效评价,以顺德家具产业集群供应链为例,根据其绩效评价结果,从多个层面阐述了家具产业集群供应链绩效的保障措施,以提高家具产业集群供应链运作效率。     

家具产业集聚均衡性的实证分析——基于家具相关子产业省级角度的多个滞后期的研究

选取与家具相关的5个子产业,即木质家具业、塑料家具业、金属家具业、竹藤家具业、其他家具业,结合产业组织理论结构主义学派和芝加哥学派的观点,确认决定长期家具产业集聚水平包括规模经济、行业增长、资本需求、产品差异4个因素。采集了2000～2008年的相关数据,模型建立中采用移动窗口的分析法,使用了Stepwise的回归方法,分别采用滞后期为3～7年的数据来进行实证分析。结论表明在长期的家具产业均衡性的影响因素中,规模经济对产业集聚的影响权数更大,对家具产业集聚的均衡性影响很大,超过产品差异化、行业增长、资本需求等要素的影响;滞后期短的模型也对表征规模经济的变量也有较高的回归系数,但行业增长、资本需求等因素对产业集聚的影响也显示出一定的影响力。实证结果表明家具产业集聚已近均衡,说明省级的区域家具产业集聚转移已经显现。     

中国木质家具出口动因分析及对策建议

采用2002~2007年中国木质家具出口美国、香港、日本、英国和韩国的相关数据,运用CMS模型对中国木质家具出口数据进行测算。结果表明:中国木质家具具有较强的竞争力,目标市场进口规模对中国木质家具出口产生正效应,而产品结构的变化对中国木质家具出口产生负效应。同时,提出中国木质家具企业适应国际技术标准和出口需求的变化,调整产品结构,开拓多元化的海外市场等对策建议。     

中蒙俄经济走廊视域下中国木质家具贸易潜力测度

基于1997—2016年间中国木质家具出口蒙古和俄罗斯的贸易时间序列数据,运用引力模型分析影响中国木质家具出口蒙古和俄罗斯的主要因素,并进一步测算其出口潜力。结果表明:中国木质家具对蒙古和俄罗斯的出口均有不足。因此,应加快中蒙俄经济走廊建设,提高中国木质家具的竞争力水平,加大中国木质家具对蒙古和俄罗斯的出口。     

家具产业集聚外部驱动因素的实证研究——来自1988～2008数据的PCA与Granger检验分析

通过分析获取了产业集聚外部动因有效的变量,采集1988～2008年家具产业两位数的相关数据,研究家具产业基尼系数、家具产业国内消费量、出口量、全国固定投资额、居民消费水平5个变量的关系,以家具产业基尼系数为被解释变量建立PCA模型,并提取方差进行回归分析,并对变量间进行了格兰杰因果关系检验。结论表明投资与家具产业集聚是双向因果的关系,国内家具消费与家具产业集聚是弱的双向因果关系,家具出口则是单向因果关系。揭示出家具产业长期以来的低附加值生产方式,在没有或外部需求出现较强波动时,可能会造成多米诺骨牌效应,从而加快产业集聚反向替代的进程。     

中国家具产业发展的地区差异与演化路径研究——基于泰尔指数的测度

为测度中国家具产业的地区差异并探寻中国家具产业的路径演变,基于2004—2015年中国28个省级行政区域家具产业发展的纵向数据,采用泰尔指数方法测度了全国家具产业的区域差异,探讨了中国家具产业发展的地区差异程度的域内差异和域间差异及其地理维度上的演变路径。研究发现:2004—2015年中国家具产业的整体差异呈现出逐步缩小的趋势;2004—2008年总体差异由区域间差异主导,2009—2015年则为区域内差异主导;2004—2015年中国家具产业经历"萌芽期""发展期"和"多元发展期"其对应的区域转移为"北移""中聚"和"西拓"。因此,缩小中国家具产业区域差异的重点是域内差异,同时要施行多方向演变共同发展的战略方针。     

基于影响因素层级划分的消费者网购家具意愿研究

在哈尔滨市家具卖场问卷调查的基础上,从人口统计变量、服务品质、价格权衡、感知风险、社会认同、心流体验、期望绩效7方面设计调查问卷,运用描述性统计分析方法和关联性统计分析方法对影响消费者网购家具意愿的因素进行识别和筛选,并通过解释结构分析模型(ISM),进一步分解出影响因素之间的结构性分布及其逻辑性关联。研究结果表明,影响消费者网购家具意愿的因素共17个,且处于不同的层次和级别,即相互影响又独立发挥作用,被划分为表层直接影响因素、中层间接影响因素和深层根源影响因素。     

Apriori算法中国家具出口产品结构分析

选取2002—2016年的中国家具产品出口数据,利用关联规则挖掘中的Apriori算法,从不同家具种类层次上对家具产品出口量与出口种类之间的关联进行挖掘。分析结果表明:不同种类之间的家具产品在出口量上存在明显的关联。材质层中,其他材料制家具与竹藤家具、塑料家具与金属家具之间有较强的关联规则;用途层中,办公家具与其他用途家具、家具零件与其他用途家具之间有较强的关联规则。底层结果细化反映了材质层与用途层的挖掘结果,也突出了特殊用途家具之间的强关联规则。因此,应该及时掌握国际市场对中国家具产品出口量的潜在需求,对家具出口产品结构进行调整和优化:推出家具出口销售优惠套餐包、促进中小家具出口企业抱团合作和增强家具产业链信息交互。     

电商家具产业集群形成机理研究——基于苏北淘宝村调研

以无资源基础的苏北电商家具产业淘宝村产业集群为研究对象,根据调研结果,构建电商家具产业集群形成机理模型,明星网商是电商家具产业集群的源点;电商平台是电商家具产业集群形成载体;政策引导是产业集群发展壮大推动力。三者是苏北电商家具产业集群形成的基本力量。对东风村、大众村和兴国村开展问卷调查,使用结构方程方法进行计算,结果表明:产业集群成长与电商平台服务的回归系数为0.233,产业集群成长与政策扶持效力的回归系数为0.186,电商平台服务与政策扶持效力的回归系数为0.438,两者之间存在较高的相互影响。