上证综合指数的非趋势化处理和谱检验研究

对上证综合指数每日收盘数据进行非趋势化处理,并对经过处理后的股票指数数据进行了功率谱检验,找出具有混沌功率谱特征的时间序列所对应的去趋势化方法,为后续计算股票指数的关联维数和李雅普诺夫指数等提供了有效的数据处理平台,以便对股市进行有效的预测和研究。     

基于ARIMA模型的饮品销售预测

本文旨在用时间序列分析方法对某上市饮品公司近六年的月度销售量数据进行分析预测.作者根据样本数据自身特点,采取了时间序列分析方法,并结合统计软件Eviews6运用ARIMA建模方法对该组时间序列进行分析,建立最优计量模型,得到了合理的预测结果.     

时间序列在销售量预测中的应用分析

在企业的营销预测分析中,时间序列的运用越来越广泛,本文通过销售量受到长期变动趋势、季节循环变动趋势和随机变动趋势的影响,进一步提出在销售量预测的时候应该首先剔除随机变动的影响,在考虑长期趋势的基础上计算季节指数,进行销售量的预测.     

时间序列在销售量预测中的应用分析

在企业的营销预测分析中,时间序列的运用越来越广泛,本文通过销售量受到长期变动趋势、季节循环变动趋势和随机变动趋势的影响,进一步提出在销售量预测的时候应该首先剔除随机变动的影响,在考虑长期趋势的基础上计算季节指数,进行销售量的预测。     

基于商圈环境特征下的男装经营研究——以重庆百盛南坪商场为例

商圈的环境特征及商场位置影响着商品的销售量,深入分析商圈的特征对提高商场商品销售有着重要影响。本文从分析商圈入手,对重庆百盛南坪商场进行SWOT分析,从而提出男装经营存在的问题,最后给出解决男装经营问题的对策,以供参考。     

时间序列在销售量预测中的应用分析

在企业的营销预测分析中，时间序列的运用越来越广泛，本文通过销售量受到长期变动趋势、季节循环变动趋势和随机变动趋势的影响，进一步提出在销售量预测的时候应该首先剔除随机变动的影响，在考虑长期趋势的基础上计算季节指数，进行销售量的预测。     

中国农产品期货价格的非线性与复杂性特征研究

采用BDS检验、关联维检验并对李雅普诺夫指数及赫斯特指数的计算，对中国10种主要农产品期货日度价格数据的非线性与复杂性特征进行实证分析。结果显示：BDS检验说明，中国农产品期货价格具有“尖峰厚尾”的非线性特征；关联维检验和李雅普诺夫指数估计结果说明，中国农产品期货价格序列具有内在随机性和初值敏感性的混沌特征，是一个具有分形特征的混沌系统；赫斯特指数估计结果说明，菜籽粕、豆粕、鸡蛋等3种期货价格具有反持久性和均值回复的特点，棉花、白砂糖、菜籽油等7种农产品期货价格具有持久性和长记忆性。这些研究结论为农产品期货市场投资者的投资决策、监管机构的风险管理及危机干预提供了理论依据。     

基于混沌理论的房地产价格短期预测

本文应用混沌理论对房地产价格进行分析预测,在重构相空间的基础上,计算关联维和最大Lyapunov指数,实证房地产价格时间序列的混沌性。运用RBF神经网络对重构时间序列进行混沌预测,并得出相关结论。     

家电产品市场销售的预测方法研究

以家电产品销售量常用的预测模型——灰度理论GM(1,1)模型为参照蓝本,根据1996—2009年家电产品年销售数据,探讨修正威布尔模型在家电产品市场销售量的预测作用。根据家电产品销售市场的变化规律,以威布尔累计概率为基础,提出修正威布尔预测模型。通过对1996—2009年家电产品年销售数据的拟合,建立家电销产品年销售量的修正威布尔预测模型,与灰度理论的GM(1,1)模型对比,分析两种预测模型的优劣,分析修正威布尔预测模型在家电产品市场销售量预测的适用性和准确性,为家电销产品售量预测提供全新的预测模型。     

基于GM(1,1)——斯坦福估算模型的电子废弃量预测研究

以彩色电视机、洗衣机、空调器、电冰箱、家用电脑和移动电话等6类电子产品为研究对象,根据2000—2012年广西电子产品的销售量,应用灰色序列GM(1,1)等维灰数递补动态预测方法预测了2013—2022年的销售量,应用斯坦福估算模型预测了2013—2022年的电子废弃量。预测结果表明,6类电子产品的销售总量从2013年的646.05万台增长到到2022年2005.1万台,增长率为210.40%;电子产品废弃量从2013年的199.31万台增长到2022年的674.44万台,增长率为238.38%。预测结果可以为广西电子产品废弃物回收利用体系的构建提供科学依据,为电子产品废弃物回收处理相关政策的制订提供决策借鉴。     

民营企业生产-销售的数据分析

本文结合民营企业湖北鑫宇冶金公司生产、销售的2013²014年的月度数据,基于灰关联分析方法,解析了各生产原料的用料量对产品销售量的影响程度。以反映产品销售的主要原料的用料作为输入变量,以产品的销售量作为输出数据,采用三层网络结构,建立BP网络的产品的销售量预测模型。结果表明:灰关联分析表达了生产原料的用料量与产品销售量的潜在关系;BP网络模型有良好的预测结果,为湖北鑫宇冶金公司准确预测销售、合理安排进料、最优化生产提供了有效方法。     

论商场在联营模式下商品促销的会计与税务处理

商场为了招揽顾客,扩大销售量,增加销售额,通常采用各种各样的促销行为销售产品.本文主要分析商场在联营模式下商业折扣及返券销售两种商品促销方式的会计与税务处理原则,并通过案例来探讨两种促销活动的会计与税务处理方法.     

基于概率模型的商场进购量预测问题

商场进购货物数量的预测问题.商场根据需求量确定购货量,根据给出的当周食品预计销售量建立需求量的概率模型.根据商场的利润最大化原则,求解周平均收入的一阶导数,就得到了平均收入最大时候的购进量的预测模型.得到本周预计购进各类食品的数量.由于各类食品的实际销售价格没有给定,所以我们对实际销售价格在保证商场赢利的条件下分情况进行了讨论.在实际销售价格为进货期望价格的15%时,我们得到了四类食品进货量.     

基于混沌神经网络的区域物流量预测

本文根据区域物流量的特性,建立了基于混沌神经网络的区域物流量预测模型.首先利用相空间重构技术对物流量进行混沌特性的判断,得出正的李雅普洛夫指数和关联维数,证明区域物流量具有混沌特性,然后在混沌判别的基础上建立神经网络预测模型.     

应用Logistic模型和Compertz模型预测和分析变频空调的销售

本文采用1 998～2004年我国变频空调的销售数据,应用Logistic模型和Compertz模型对变频空调的销售情况进行定量分析和预测.预测结果表明1998～2015年变频空调的销售量将递增,2015年后销售量将有所下降,进而本文分析了制约变频空调销售的主要影响因素,并对变频空调的销售提出对策和建议.     

小波包与混沌和神经网络相结合的人民币汇率预测研究

为了更精确地预测人民币汇率,基于小波包与混沌和神经网络相结合提出一个三阶段时间序列预测方法。首先对汇率序列进行小波包分解,并对分解后所得到的各子序列作混沌分析与判定;然后,基于混沌理论与神经网络相结合分别构建各子序列的混沌-神经网络预测模型;最后,将各个序列的预测结果进行重构,得到最终预测结果。实证结果表明,该方法具有较高的预测精度,可以为人民币汇率提供更加准确的预测。     

应用Logistic模型和Compertz模型预测和分析变频空调的销售

本文采用1998～2004年我国变频空调的销售数据,应用Logistic模型和Compertz模型对变频空调的销售情况进行定量分析和预测。预测结果表明1998～2015年变频空调的销售量将递增,2015年后销售量将有所下降,进而本文分析了制约变频空调销售的主要影响因素,并对变频空调的销售提出对策和建议。     

商品换季降价促销的经济学分析

合理的商品降价促销可以扩大企业或商场的商品销售量,增加利润。但是商品降价幅度太大将使企业或商场的利润减少,从而对企业或商场的发展后劲产生影响;商品降价幅度太小也不利于企业或商场的商品促销,利用数学分析方法计算了商品合理的降价幅度及最大可能降价幅度,以供决策者参考。     

应用Logistic模型和Compertz模裂预测和分析变频空调的销售

本文采用1998～2004年我国变频空调的销售数据，应用LogisIic模型和Compertz模型对变频空调的销售情况进行定量分析和预测。预测结果表明1998-2015年变频空调的销售量将递增，2015年后销售量将有所下降，进而本文分析了制约变频空调销售的主要影响因素，并对变频空调的销售提出对策和建议。     

商场售后服务的量化诊断

<正> 商场售后服务是商场营销战略的重要内容之一。商场的市场地位的高低和市场份额的大小,很大程度上取决于售后服务的质量和效率。尤其是耐用消费品的销售量,售后服务的决定性作用更为突出。本文拟从售后服务的消费者利益点分析入手,探讨把握和分析售后服务关键因素的方法和提高售后服务质量和效率的手段。