宋憲捷　周建軍　鹿士凱　劉鳳坤

摘要： 科學(xué)、準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)服裝銷售量，對(duì)服裝企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、配送、銷售等流程起到至關(guān)重要的作用。為此，文章采用貝葉斯一元回歸方法，借助貝葉斯極大似然估計(jì)的優(yōu)勢(shì)，并結(jié)合時(shí)間序列移動(dòng)平均法構(gòu)建了服裝銷售量預(yù)測(cè)模型。該模型首先引入客流量的概念，以此作為服裝銷售預(yù)測(cè)的中間轉(zhuǎn)化量，采用時(shí)間序列的移動(dòng)平均法構(gòu)建季節(jié)因子，屏蔽季節(jié)影響因素，用以預(yù)測(cè)客流量；然后依據(jù)客流量預(yù)測(cè)值通過(guò)貝葉斯一元回歸方法預(yù)測(cè)服裝銷售量；最后利用案例驗(yàn)證了貝葉斯回歸服裝銷售量預(yù)測(cè)的有效性和準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞： 服裝；銷售預(yù)測(cè)；時(shí)間序列；貝葉斯回歸；客流量

中圖分類號(hào)： TS941.1文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號(hào)： 10017003（2018）04004405引用頁(yè)碼： 041108

Abstract： Scientific and accurate prediction of clothing sales is of vital importance to the development， production， distribution and sales of clothing enterprises. Therefore，clothing sales forecast model was constructed by applying Bayesian monadic regression method， taking advantage of the Bayesian maximum likelihood estimation and combining moving average method of time series. The model first introduced the concept of passenger flow as the middle transformation quantity of clothing sales forecast. Besides， the moving average method of time series was used to construct seasonal factors，shieldseasonal influencing factorsand predict passenger flow. Then， the clothing salesvolume was predicted by Bayesian monadic regression method according to the predicted value of passenger flow. Finally， the validity and accuracy of Bayesian regression model were verified by cases.

Key words： clothing； sales forecast； time series； Bayesian regression； passenger flow

科學(xué)、準(zhǔn)確的銷售預(yù)測(cè)可以節(jié)省可觀的人力、財(cái)力，避免斷貨，減少庫(kù)存，減少資金占用，為企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策提供有力的支持[1]。因此，服裝銷售的預(yù)測(cè)對(duì)企業(yè)的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、物流、銷售等起到舉足輕重的作用。服裝銷售很大程度上會(huì)受到天氣、地域、人為等因素的影響，呈現(xiàn)出季節(jié)性、周期性、趨勢(shì)性和隨機(jī)性[2]，情況較為復(fù)雜和特殊，且主觀性較強(qiáng)。

目前所建立的銷售模型包括時(shí)間序列的馬爾科夫鏈模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、決策樹等其他模型[35]。池可等[6]對(duì)多種服裝銷售預(yù)測(cè)方法進(jìn)行了定量比較，結(jié)果顯示：移動(dòng)平均法和指數(shù)平滑法在基本固定型的服裝銷售中預(yù)測(cè)精度較好；季節(jié)指數(shù)法較適用流行趨勢(shì)型，多元回歸法較適用于季節(jié)因果型服裝銷售，一元回歸法較適用于流行趨勢(shì)型。相比之下，基于貝葉斯原理的回歸模型在預(yù)測(cè)過(guò)程中不僅利用了前期的數(shù)據(jù)信息，還加入了決策者的經(jīng)驗(yàn)和判斷等信息，并將客觀因素和主觀因素結(jié)合起來(lái)，對(duì)異常情況的發(fā)生具有較多的靈活性[7]。

結(jié)合以上研究，本文提出基于客流量的貝葉斯回歸法預(yù)測(cè)服裝銷售。首先，引入客流量為中間轉(zhuǎn)換量，應(yīng)用時(shí)間序列移動(dòng)平均法對(duì)客流量進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后以客流量預(yù)測(cè)值作為依據(jù)，采用貝葉斯回歸方法預(yù)測(cè)銷售量，得到最大概率的區(qū)間范圍，最后用區(qū)間中位數(shù)來(lái)作為最終的預(yù)測(cè)值。

1基于客流量的貝葉斯回歸服裝銷售

預(yù)測(cè)方法的構(gòu)建1.1服裝銷售影響因素

服裝，一種具有季節(jié)性和趨勢(shì)性等特性的產(chǎn)品，其銷售量受到諸多復(fù)雜因素的影響，除包括季節(jié)等客觀影響因素之外，還包括消費(fèi)者的購(gòu)買觀念等主觀影響因素。因此，對(duì)于服裝銷售量的預(yù)測(cè)既需要感性也需要理性。由于貝葉斯一元回歸法需要選取觀測(cè)值，因此本文引入客流量作為預(yù)測(cè)的中間轉(zhuǎn)換量?？土髁?，作為經(jīng)營(yíng)轉(zhuǎn)化最基本的指標(biāo)[8]，是影響服裝銷售量的直接原因。天氣、促銷、季節(jié)、地域、產(chǎn)品等因素是影響服裝銷售的主要原因。本文給出服裝銷售影響因素的關(guān)系圖，如圖1所示。由于時(shí)間序列作為經(jīng)典的預(yù)測(cè)模型，因此客流量的預(yù)測(cè)引用此方法。

1.2基于客流量的貝葉斯回歸的服裝銷售預(yù)測(cè)

流程基于服裝銷售的主要影響因素，本文將時(shí)間序列和貝葉斯回歸兩種方法有效結(jié)合，提出了一種更完善的服裝銷售預(yù)測(cè)模型，該模型能夠?qū)Ψb銷售復(fù)雜特征進(jìn)行最大程度的有效分析。如圖2所示為服裝銷售預(yù)測(cè)流程圖。

具體操作如下：

1）收集近三年各季節(jié)的客流量數(shù)據(jù)；

2）確定季節(jié)因子：每一季度的季節(jié)因子等于本月的客流量除以上下相鄰客流量的移動(dòng)平均值；

3）利用季節(jié)因子修正各季度的客流量值，并建立時(shí)間與客流量之間的時(shí)間序列回歸方程；

4）利用回歸方程和季節(jié)因子，預(yù)測(cè)下個(gè)季度的客流量預(yù)測(cè)值；

5）建立貝葉斯回歸模型；

6）根據(jù)近年的各季度的客流量和銷售量數(shù)據(jù)，確定似然函數(shù)，求出極大似然估計(jì)量；

7）根據(jù)4）得到的客流量預(yù)測(cè)值，利用貝葉斯回歸的區(qū)間預(yù)測(cè)公式和可信概率求得銷售值的預(yù)測(cè)區(qū)間，并取中間值作為銷售預(yù)測(cè)最終值。

3結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)客流量作為中間轉(zhuǎn)化量，相繼運(yùn)用時(shí)間序列和貝葉斯回歸方法，進(jìn)而對(duì)服裝銷售量進(jìn)行預(yù)測(cè)。貝葉斯回歸預(yù)測(cè)充分利用了以往數(shù)據(jù)提供的信息，提高了預(yù)測(cè)值的合理性和精確性，并且還給出了預(yù)測(cè)值最可能出現(xiàn)的分布區(qū)間，增加了預(yù)測(cè)結(jié)果的可信度，最后通過(guò)評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)精度公式分析可知，該預(yù)測(cè)方法具有較高的科學(xué)性。總之，本文所提方法可在其適用范圍或個(gè)性化服裝企業(yè)預(yù)測(cè)銷售時(shí)根據(jù)實(shí)際情況對(duì)其進(jìn)行修正，以期達(dá)到更高的預(yù)測(cè)精度。

參考文獻(xiàn)：

[1]鳳德偉，張忠能，凌君逸.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期銷售預(yù)測(cè)[J].計(jì)算機(jī)工程，2004，30（S1）：363364，390.

FENG Dewei， ZHANG Zhongneng ， LING Junyi. The short term sales forecasting based on neural network [J]. Computer Engineering， 2004，30（S1）：363364，390.

[2]萬(wàn)艷敏，陳勝，戴淑嬌.基于時(shí)間序列和PERT的服裝銷售預(yù)測(cè)方法研究[J].絲綢，2006（11）：6063.

WAN Yanmin， CHEN Sheng， DAI Shujiao. Study on forecast method for garment sales baesd on time series and PERT [J].Journal ofSilk， 2006（11）：6063.

[3]沈岳.基于時(shí)間序列馬爾可夫鏈的服裝銷售預(yù)測(cè)[J].絲綢，2009（11）：3234.

SHEN Yue. Prediction of clothing sales based on time series markov chain [J]. Journal of Silk， 2009（11）：3234.

[4]羅戎蕾，劉紹華，蘇晨.基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)服裝銷售預(yù)測(cè)方法[J].北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)，2014，37（4）：3943.

LUO Ronglei， LIU Shaohua， SU Chen. Garment sales forecast method based on genetic algorithm and BP neural network [J]. Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications， 2014，37（4）：3943.

[5]高融，楊以雄，史曉云.服裝品牌產(chǎn)品銷售預(yù)測(cè)[J].東華大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2014，40（5）：651657.

GAO Rong， YANG Yixiong， SHI Xiaoyun. Research on product sales forecasting of clothing brands [J]. Journal of Donghua University （Natural Science），2014，40（5）：651657.

[6]池可，陳雁.基于對(duì)象信息的服裝銷售預(yù)測(cè)方法選擇[J].紡織學(xué)報(bào)，2009，30（10）：139142.

CHI Ke， CHEN Yan. Forecast method for garment sales based on object information [J]. Journal of Textile Research， 2009，30（10）：139142.

[7]陳鎮(zhèn)坤，劉金山.基于MCMC的貝葉斯時(shí)間序列CPI預(yù)測(cè)模型[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2015（3）：6567.

CHEN Zhenkun， LIU Jinshan. Based on MCMCs bayesian time series CPI prediction model [J]. Statistics and Decision， 2015（3）：6567.

[8]宋建萍.從客流量看兩商場(chǎng)的經(jīng)營(yíng)態(tài)勢(shì)[J].中國(guó)統(tǒng)計(jì)，2007（9）：5556.

SONG Jianping. The business situation of the two malls from the passenger flow [J]. China Statistics， 2007（9）：5556.

[9]S·詹姆士·普雷斯.貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)：原理、模型及應(yīng)用[M].北京：中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，1992：127132.

PRES S James. Bayesian Statistics∶Principles， Models and Applications [M]. Beijing： China Statistical Publishing House， 1992：127132.

[10]楊以雄.服裝市場(chǎng)營(yíng)銷[M].上海：東華大學(xué)出版社，2007：151154.

YANG Yixiong.Clothing Marketing [M]. Shanghai： Donghua University Press， 2007：151154.

[11]王玉榮.商務(wù)預(yù)測(cè)方法[M].北京：對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)出版社，2003：1112.

WANG Yurong.Business Forecasting Method [M]. Beijing： University of Foreign Economics and Trade Press， 2003：1112.