單宇翔 郁鋼 陸海良 高揚華

摘 要：由于煙草市場發(fā)展面臨新的諸多挑戰(zhàn)，為了保持煙草行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，對未來卷煙銷量的預(yù)測很有必要。首先建立定性分析模型，從宏觀經(jīng)濟(jì)變量、人口增長、收入變化等因素對卷煙銷量的影響定性分析預(yù)測。其次利用時間序列分析、H-P濾波分析形成未來卷煙批發(fā)銷售總量和銷售總金額預(yù)測。在上述模型基礎(chǔ)上，以杭州卷煙市場為例，進(jìn)行預(yù)測分析。該模型分析方法嚴(yán)謹(jǐn)，定量與定性分析結(jié)果相近，模型可信，有助于煙草公司的工作人員準(zhǔn)確把握煙草市場的發(fā)展趨勢，制定有效的發(fā)展規(guī)劃和決策。

關(guān)鍵詞：杭州卷煙 銷量預(yù)測 時間序列 H-P濾波分析 組合分析模型

中圖分類號：F49 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-0298（2019）01（b）-004-02

近幾年，國內(nèi)卷煙批發(fā)銷售量較穩(wěn)定的增長，同時面臨諸多挑戰(zhàn)。為了保持可持續(xù)發(fā)展，煙草工業(yè)公司將在保持銷量適度增長的同時，努力實現(xiàn)結(jié)構(gòu)平穩(wěn)提升，通過對未來卷煙銷量的預(yù)測能把握市場的發(fā)展趨勢，實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。

1 相關(guān)研究

卷煙銷量預(yù)測在煙草行業(yè)內(nèi)得到了高度關(guān)注，已經(jīng)有不少學(xué)者對這方面作了研究。楊林[1]應(yīng)用SQL Server2010軟件設(shè)計了相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫，通過Eviews工具等對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行在年度、月度銷量及卷煙結(jié)構(gòu)銷量方面計算預(yù)測、分析。蔣興恒[2]采用改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Levenberg-Marquardl算法對卷煙銷量數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，建立卷煙銷量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。由于這些研究都過于強調(diào)單一的量化分析方法，卷煙銷量預(yù)測不夠合理和準(zhǔn)確。

2 煙草銷量預(yù)測分析模型及杭州市場實例分析

煙草市場的發(fā)展受到眾多的經(jīng)濟(jì)變量影響。從目前多個方面因素綜合數(shù)據(jù)來看，國內(nèi)卷煙市場處于一個漸成熟、低增長階段，在對卷煙銷量預(yù)測時，不僅需要量化預(yù)測分析，也要結(jié)合宏觀條件下定性分析。

2.1 煙草市場發(fā)展趨勢的定性分析

眾多的經(jīng)濟(jì)變量影響著卷煙消費。宏觀經(jīng)濟(jì)變量、吸煙人口變化、國家、省局調(diào)控政策、營銷網(wǎng)絡(luò)和流通體制建設(shè)、女性吸煙、消費方式和消費者吸煙口味變化和“控?zé)煛边\動方面對卷煙銷量進(jìn)行預(yù)測。GDP增長、零售網(wǎng)點增加、吸煙人口增加等因素都成為卷煙銷售市場擴(kuò)大，卷煙銷售額增加的重要推動力量；而國家對卷煙批發(fā)銷量的計劃控制以及“控?zé)煛边\動的實施等因素將在一定程度上限制卷煙銷售市場的發(fā)展。但由于卷煙這種產(chǎn)品的特殊消費成癮性，所以消費需求等影響卷煙消費的內(nèi)生變量在短期內(nèi)不會發(fā)生很大變化，加上收入水平的逐年增長，因而在未來的卷煙需求量上會緩慢提高。

以杭州煙草市場的銷量為例分析，如表1所示。

2.2 卷煙批發(fā)銷量的定量預(yù)測

2.2.1卷煙批發(fā)銷量的時間序列模型預(yù)測

ARMA方法是目前最好的單一變量隨機時序預(yù)測法[3]。在模型中，卷煙銷售量序列經(jīng)過合理的函數(shù)變換后都可以被認(rèn)為是由四個部分疊加而成的，即趨勢成分、季節(jié)成分、周期成分和剩余或“不規(guī)則”成分。以杭州卷煙銷量為例，杭州市卷煙銷售量分解模式為：

2.3 組合模型綜合預(yù)測結(jié)果

由于以上量化分析算法的特點不同，將時間序列分析、H-P濾波分析方法的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行加權(quán)求和，作為組合模型的預(yù)測值，最后與定性因素預(yù)測值進(jìn)行比較。

在杭州卷煙銷量組合預(yù)測模型分析時，首先將起始年份（2017年）的數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，分別用時間序列分析、H-P濾波分析方法進(jìn)行銷量預(yù)測，在權(quán)重均為1/2的條件下計算組合模型的預(yù)測值，預(yù)測的卷煙批發(fā)銷量和卷煙銷售額如表4和表5所示，組合模型的預(yù)測值與定性因素預(yù)測非常接近。

3 結(jié)語

本文首先分析宏觀經(jīng)濟(jì)變量、人口增長、收入變化等因素對卷煙銷量的影響，建立定性分析模型，對未來卷煙批發(fā)銷售總量、銷售總金額進(jìn)行預(yù)測。然后建立以時間序列分析、H-P濾波分析方法等權(quán)重的組合分析模型對銷量和銷售額進(jìn)行卷煙銷量預(yù)測。以杭州的市場銷量數(shù)據(jù)為例進(jìn)行分析，實驗通過Eviews6.0軟件[5]實現(xiàn)，實驗結(jié)果中定性分析與定量分析結(jié)果接近。該模型可以幫助杭州煙草公司的工作人員煙草市場的發(fā)展趨勢，實施精準(zhǔn)營銷。

參考文獻(xiàn)

[1] 楊林.基于Eviews的卷煙銷量預(yù)測模型研究[D].中南大學(xué)， 2013.

[2] 蔣興恒.基于Levenberg-Marquardt算法改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷煙銷量預(yù)測模型研究[J].中國煙草學(xué)報，2011（5）.

[3] 王振龍.時間序列分析[M].北京：中國統(tǒng)計出版社，2000.

[4] 高祥寶.數(shù)據(jù)分析與SPSS應(yīng)用[M].北京：清華大學(xué)出版社， 2007.

[5] 李敏，陳勝可，李嫣怡，等.EViews統(tǒng)計分析與應(yīng)用[M].北京：電子工業(yè)出版社，2013.