引入虚拟变量的时间序列分解法在卷烟销量预测中的应用

季节ARIMA模型在企业销售量预测中的应用——以卷烟销售为例程幸福;陈厚铭;樊红【摘要】为预测贵州省各地、市、州烟草公司2016年卷烟季度营销情况,本文收集了贵州省各地、市、州烟草公司2006年~2015年卷烟季度销量数据,建立了季节ARIMA模型（Auto-Regressive Integrated Moving Average Model,整合自回归移动平均模型）。

为了提高卷烟销量预测的准确性,本文把异常值加入模型,经过实证分析,以六盘水市卷烟销售为例,该模型很好地模拟了该市卷烟销售量的变化规律,并且有效地预测了该市卷烟季度的销量。

【期刊名称】《中国商论》【年(卷),期】2016(000)023【总页数】2页(P167-168)【关键词】ARIMA模型卷烟销售季节预测贵州省【作者】程幸福;陈厚铭;樊红【作者单位】[1]武汉大学数学与统计学院;[2]中国烟草总公司贵州省公司;[3]武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室【正文语种】中文【中图分类】F272卷烟销售量受到很多方面因素的影响，如该市的卷烟市场、经济水平、季节、人口数量、政策等［1］，卷烟季度销售量呈现二重趋势的规律性变化，其特点是观察值排列顺序的重要性和前后观察值及其同期比之间的相关性，即预测点与其相距较近的观察点的相关性较强，而与其相距较远的观察点相关性较弱。

二重趋势预测通常的方法有线性回归法、神经网络、时间序列分析法等［2］。

对于单一变量随机时序的预测，Box-Jenkens等人提出的ARMA方法是公认的最好的预测方法。

孟玲清等人把季节ARIMA模型应用于对某地区一口井的地下水埋深的预测［1］；何建先对数据取自然对数以减小数据方差的变化，再用季节ARIAM模型模拟并预报网络流量［4］；罗艳辉等人基于ARMA建立卷烟月度预测模型，再用计划评审技术PERT得到月预测经验期望值，最后设定加权系数得到月预测销售量［2］。

但ARIMA模型在贵州省各地、市、州烟草公司季度卷烟营销的研究还不够充分，缺少实用化的模型。

卷烟销售量预测暨目标任务分解方案一、实施本项目的背景及目的中国的烟草行业具有行政上的专卖性和生产上的计划性，是我国有别于其他行业的一类特殊行业。

随着我国加入WTO后，于外烟关税的降低和其他有关开放烟草行业条款的逐步兑现，我国烟草行业面对的竞争日益激烈。

自20XX年以来，我国烟草行业实行“按订单组织货源”的工作，虽取得了成效，但仍存在市场需求信息预测的不准确、考虑需求变动情况相对滞后等问题，出现所辖机构面对目标任务及分解暗自叫苦的现象。

如何根据市场需求安排生产、仓储、销售等营销活动需了解卷烟市场未来的销售量，通过对卷烟销量预测模型研究有助于主管部门制定政策、合理安排生产、仓储、销售等经营活动具有指导意义和应用价值，有利于公司据此合理安排生产销售计划，提高经营效率，节约各类经济成本。

在对XXX 烟草公司ＸＸ年销量预测的基础上，提出科学合理的卷烟销售目标任务分解方案，供市公司将销售任务科学合理地分解到所辖分公司。

二、文献综述在国内，有关卷烟销量预测模型的研究有很多，不同的研究人员提出了不同的预测模型。

大量文献研究表明，卷烟销售的时间序1列具有整体趋势变动性和季节波动性的二重趋势变化特点。

向美英、何利力的趋势比率模型：在基于卷烟销售时间序列特点的基础上，以湖南烟草营销系统中的20XX-20XX年芙蓉王品牌销售季度数据为例，采用趋势比率模型对卷烟销售量进行预测，结果表明对既有趋势，又有季节因素及随机因素的卷烟销售时间序列，趋势比率模型能很好的对企业卷烟销量进行科学的预测，而且对于波动不大，趋势线近似直线的时间序列，预测精度比较高。

但此模型是有缺点的，其一般适用于时间序列波动不大、趋势线近似直线的数据序列。

罗彪、闫维维、万亮(20XX)的乘法模型：以某省20XX-20XX年卷烟销量月度数据为例，引入虚拟变量，把对卷烟销售量有着重要影响的农历传统节日进行虚拟化，采用时间序列分解法中的乘法模型进行预测，结果表明引入虚拟变量的时间序列分解模型更能贴切地拟合卷烟月销量变化的规律和趋势, 并能具体测量出传统节日对卷烟销量的影响程度，而且能够显著地提高预测的准确性。

基于组合分析模型的市场销量预测——以卷烟厂为例单宇翔;郁钢;陆海良;高扬华【摘要】由于烟草市场发展面临新的诸多挑战,为了保持烟草行业的可持续发展,对未来卷烟销量的预测很有必要。

首先建立定性分析模型,从宏观经济变量、人口增长、收入变化等因素对卷烟销量的影响定性分析预测。

其次利用时间序列分析、H-P滤波分析形成未来卷烟批发销售总量和销售总金额预测。

在上述模型基础上,以杭州卷烟市场为例,进行预测分析。

该模型分析方法严谨,定量与定性分析结果相近,模型可信,有助于烟草公司的工作人员准确把握烟草市场的发展趋势,制定有效的发展规划和决策。

【期刊名称】《中国商论》【年(卷),期】2019(000)002【总页数】2页(P4-5)【关键词】杭州卷烟;销量预测;时间序列;H-P滤波分析;组合分析模型【作者】单宇翔;郁钢;陆海良;高扬华【作者单位】[1]浙江中烟工业有限责任公司;[1]浙江中烟工业有限责任公司;[1]浙江中烟工业有限责任公司;[1]浙江中烟工业有限责任公司【正文语种】中文【中图分类】F49近几年，国内卷烟批发销售量较稳定的增长，同时面临诸多挑战。

为了保持可持续发展，烟草工业公司将在保持销量适度增长的同时，努力实现结构平稳提升，通过对未来卷烟销量的预测能把握市场的发展趋势，实现精准营销。

1 相关研究卷烟销量预测在烟草行业内得到了高度关注，已经有不少学者对这方面作了研究。

杨林[1]应用SQL Server2010软件设计了相应的数据库，通过Eviews工具等对样本数据进行在年度、月度销量及卷烟结构销量方面计算预测、分析。

蒋兴恒[2]采用改进的BP神经网络Levenberg-Marquardl算法对卷烟销量数据进行归一化处理，建立卷烟销量神经网络预测模型。

由于这些研究都过于强调单一的量化分析方法，卷烟销量预测不够合理和准确。

2 烟草销量预测分析模型及杭州市场实例分析烟草市场的发展受到众多的经济变量影响。

从目前多个方面因素综合数据来看，国内卷烟市场处于一个渐成熟、低增长阶段，在对卷烟销量预测时，不仅需要量化预测分析，也要结合宏观条件下定性分析。

城市预测卷烟销售分析及销量预测模型研究近年来，中国的卷烟市场呈现出快速扩张的趋势，而城市作为消费需求集中的地区，卷烟销售情况对于烟草企业来说至关重要。

因此，对城市卷烟销售分析及销量预测模型的研究具有重要的实际意义。

本文将对城市预测卷烟销售进行深入分析，并提出相应的销量预测模型。

一、城市卷烟销售分析1. 城市卷烟消费特征分析要进行城市卷烟销售分析，首先需要了解城市卷烟消费的特征。

城市卷烟消费特征包括消费人群的年龄、性别、收入水平等方面的分布情况，以及地区特点、消费习惯等因素对卷烟销售的影响。

通过对这些特征的分析，可以为烟草企业制定更加精准的销售策略提供参考。

2. 城市卷烟销售数据分析城市卷烟销售数据是进行销售分析的重要基础。

通过对城市卷烟销售数据的分析，可以掌握卷烟市场的规模、增长趋势、销售额及销售渠道等信息。

此外，还可以通过挖掘数据背后的规律，发现销售增长的驱动因素，为销售预测模型的构建提供依据。

3. 城市卷烟销售影响因素分析城市卷烟销售受到众多因素的影响，如消费者的收入水平、价格因素、产品品质及吸烟习惯等因素。

对这些因素的分析，可以帮助烟草企业制定合理的销售策略和产品定位。

二、销量预测模型研究1. 时间序列分析模型时间序列分析模型是一种常用的销量预测模型。

通过对历史销售数据的分析，可以识别出销售的季节性、趋势性和周期性规律，并将这些规律应用于未来的销量预测中。

常见的时间序列分析模型包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。

2. 回归分析模型回归分析模型是另一种常用的销量预测模型。

它通过对销售量与各种影响因素的关系进行建模，并利用历史数据拟合出回归方程，从而预测未来销量。

在城市卷烟销售中，可以考虑的影响因素包括消费者收入水平、城市人口规模、相关政策变化等。

3. 机器学习算法模型随着人工智能技术的不断发展，机器学习算法在销量预测中得到了广泛应用。

机器学习算法可以通过分析大量的历史销售数据，并结合其他的影响因素进行模型训练和预测。

基于零售终端数据的卷烟消费需求预测方法研究与探索摘要：卷烟消费需求预测对于零售行业具有重要意义。

随着卷烟市场的竞争日益激烈，零售商需要准确地了解消费者的购买需求和趋势，以制定合理的进货计划和销售策略。

因此，通过研究和探索基于零售终端数据的卷烟消费需求预测方法，可以帮助零售商提高营销效益和增强市场竞争力。

基于此，以下对基于零售终端数据的卷烟消费需求预测方法研究与探索进行了探讨，以供参考。

关键词：零售终端数据；卷烟消费需求；预测方法；研究与探索引言随着信息技术的快速发展，零售行业积累了大量的销售数据。

通过利用这些数据，结合合适的预测模型和算法，可以有效地分析卷烟消费的规律和趋势，从而进行精准的需求预测。

本研究旨在探索基于零售终端数据的卷烟消费需求预测方法，为零售商提供科学的决策依据和市场引导策略。

1卷烟消费需求预测的意义卷烟消费需求预测具有以下几个重要的意义：1.供应链管理优化：通过准确预测卷烟消费需求，零售商可以合理安排进货计划和库存管理，避免因过量或不足的进货而造成资源浪费或缺货问题。

这有助于提高供应链的效率和流畅性，降低运营成本。

2.销售策略制定：准确的卷烟消费需求预测能够帮助零售商制定精确的销售策略。

通过了解消费者购买行为和趋势，可以进行店铺布局优化、促销活动安排、定价策略优化等，从而提高销售额和市场份额。

3.产品开发与创新：卷烟消费需求的预测可以为卷烟生产企业提供重要参考。

通过分析消费者需求的变化趋势，企业可以根据市场需求调整产品结构、推出新品种或改进既有产品，提高产品的竞争力和市场吸引力。

4.营销效益提升：准确的卷烟消费需求预测可以帮助零售商优化营销活动的投入和效果。

根据预测结果，可以选择更合适的宣传渠道、时间和方式，提高广告投放的精准度和回报率，从而最大化营销效益。

5.顾客满意度提升：通过对卷烟消费需求的准确预测，零售商能够更好地满足消费者的需求和期望，提供个性化的购物体验。

这有助于增强顾客的满意度和忠诚度，促进顾客的长期消费行为和口碑传播。

时序预测是一种通过对历史数据进行分析和建模，以预测未来时间序列数据的方法。

在商业领域，时序预测被广泛应用于销售额预测，帮助企业进行生产和库存规划，优化营销策略，提高销售效率。

本文将围绕如何使用时序预测进行销售额预测展开讨论。

一、数据收集和清洗首先，进行销售额预测需要收集足够的历史销售数据。

这些数据可以包括每天、每周或每月的销售额，以及可能影响销售额的因素，比如促销活动、季节性变化等。

在收集数据后，需要对数据进行清洗和处理，确保数据的准确性和完整性。

这可能涉及到处理缺失值、异常值和重复值，以及进行数据转换和标准化，使数据适合用于建模分析。

二、特征工程在进行时序预测之前，需要对数据进行特征工程，提取出可能影响销售额的特征变量。

这些特征变量可以包括季节性趋势、历史销售额、促销活动等。

同时，也可以引入外部变量，比如天气、经济指标等，以提高预测的准确性。

特征工程的目标是构建一个有效的特征集，用于训练时序预测模型。

三、选择合适的模型时序预测可以使用多种模型进行建模分析，比如ARIMA模型、LSTM模型、Prophet模型等。

在选择模型时，需要考虑数据的特性、预测的精度和效率等因素。

比如，ARIMA模型适用于平稳的时间序列数据，LSTM模型适用于序列数据的长期依赖关系，Prophet模型适用于具有季节性和趋势性的数据。

根据数据的特点和预测的需求，选择最合适的模型进行建模分析。

四、模型训练和评估在选择模型后，需要对模型进行训练和评估。

训练模型可以使用历史销售数据进行参数估计和模型拟合。

在训练过程中，需要对模型进行调参和优化，以提高预测的准确性和稳定性。

模型评估可以使用交叉验证、均方根误差、平均绝对误差等指标进行评估，评估模型的预测效果和泛化能力。

五、预测和应用经过训练和评估后，可以使用训练好的模型进行销售额的预测。

预测结果可以用于制定生产计划、库存管理、营销策略等决策，帮助企业更好地应对市场变化和需求波动。

同时，也可以通过反馈预测结果，优化模型的性能，不断改进预测的准确性和稳定性。

时间序列分析方法在销售预测中的应用近年来，时间序列分析方法广泛应用于销售预测领域，成为各行业企业进行业务规划的重要工具。

时间序列分析方法主要用来研究某一现象在时间上的变化规律，并基于历史数据预测未来趋势。

下文将详细介绍时间序列分析方法在销售预测中的应用细节及其优势。

一、时间序列分析方法时间序列分析方法通常包括四个主要部分：建立模型，预测未来，模型选择和模型诊断。

建立模型一般需要选择合适的模型类型，并利用时间序列数据进行参数估计、模型优化等过程，构建出模型。

模型一般包括趋势、周期和季节成分。

预测未来：根据时间序列分析模型对未来的趋势或周期进行预测，这是时间序列分析的主要应用。

预测未来可以采用多种方法，如简单指数平滑法、加权平均法、ARIMA模型等。

模型选择：根据预测的精度、可靠性和应用场景来选择合适的模型，比如ARIMA、ETS、VAR等。

模型诊断：对已建立的时间序列模型进行检验，以判断该模型是否准确和可靠。

如果模型存在弱点，则可以进行优化和改进。

二、时间序列分析方法在销售预测中的应用1. 趋势预测销售预测中趋势预测是最基本的预测方法，主要预测未来市场的发展趋势。

基于时间序列分析的趋势预测方法主要有两种，即简单线性回归和多项式回归。

简单线性回归（SLR）主要是根据销售趋势拟合线性函数（y = a + bx），然后用此方程预测出未来的销售趋势。

多项式回归则是通过高级的数学方法来适应比SLR更复杂的趋势，并更准确地预测未来的销售趋势。

2. 季节性预测季节性预测是基于过去季节性销售模式来预测未来的销售趋势。

常见的方法有季节性自回归移动平均模型（Seasonal ARIMA）和季节性指数平滑法。

前者应用范围更广，可以适应更多的季节性变化，而后者适用范围比较窄，主要针对周期性明显的季节性变化，但对于仅有简单季节性的时间序列预测反而更准确。

3. 周期性预测周期性预测是通过分析周期性变化来预测未来的趋势，常见的方法有谐波分析与滤波、窗口函数和傅里叶变换等。

数学建模基于人工智能的卷烟销售数据分析与预测研究烟草行业在国基于数模决策的卷烟营销模式构架卷烟营销数据整合。

数据源是构建模型及决策分析的基础。

卷烟营销数据源可划分为终端资源数据、卷烟经营数据和消费群体数据，并构成了卷烟营销大数据。

终端资源数据是指卷烟零售终端的硬件、软件等资源所构成的数据。

根据终端资源特征，细化资源指标，将终端资源按逻辑排列整合为陈列、广告、体验、人力、信息五类资源。

卷烟经营数据一方面反映了零售终端的销售能力，另一方面则反映了卷烟品牌的培育情况。

消费群体数据是指由消费者、消费需求、消费环境等因素构成的数据指标，根据消费群体特征，可将消费群体数据划分为消费者数据、消费需求数据和消费环境数据三类。

构建系统模型。

搭建终端资源数据模型。

终端资源数据模型是量化和评估终端资源水平的系统模型，也是有效连接商业企业和零售终端的评价工具。

在搭建时，主要采取量化评估赋分的形式，通过量化各项资源指标，并配合权重系数，运用数理统计方式，以构建终端资源数据模型。

此类数据模型可用于对终端资源的分类评价定位，便于商业企业对终端的服务。

搭建卷烟经营数据模型。

卷烟经营数据模型是衡量终端销售能力和卷烟品牌培育能力的系统模型，可以为商业企业和工业企业的决策提供参考依据。

在建立系统模型时，考虑使用数据库存储方式，并设计可视化系统管理软件，有效对卷烟经营数据进行统计和分析。

此模型可用于商业企业和工业企业对品牌培育策略的制定，实现精准品牌定位。

搭建消费群体数据模型。

消费群体数据模型是评估消费需求和消费环境的系统模型，有利于工业企业制定产品策略及商业企业规划营销策略。

消费群体数据模型的基础是三类消费群体数据，相关数据考虑以数据库表单的形式存在，建立消费数据库，并配合信息化软件、硬件，制定相关消费采集及跟踪机制，以此综合构成消费群体数据模型。

此类模型可用于对消费需求和市场情况的评估，为制定品牌营销策略提供依据。

现代终端数模决策体系的应用下面以云南省昆明市烟草专卖局（公司）现代卷烟零售终端建设理念为例，结合大数据下数模决策营销方法论进行探讨。

６７《商场现代化》２００５年１０月（上）总第４４５期５．个体因素。

消费者的性别、年龄、个性的不同也会影响其在零售店中所作出的决策。

一般而言，男性较之女性购物更加理性；中年人较之年轻人有更多购买经验，更加理性；具有自信、爽快个性的消费者更容易产生冲动购买。

６．产品特征。

不同种类的产品对于激发消费者冲动购买的可能性存在较大差异。

调查显示，休闲食品、饮料、洗护用品、报刊、烟草、应急药品等最容易引发消费者的冲动购买行为，这些商品全都具有低值易耗、体积小、重量轻并易于储存等特点。

因此企业引发消费者冲动购买行为的重任应该主要放在这些商品上。

四、消费者店内逗留时间及零售营销策略已有的大量研究表明，消费者在零售店中逗留的时间与其购物的几率成正比，即逗留的时间越长，越有可能产生需求认知，因此，零售店应该尽可能的延长消费者在店内逗留的时间。

调查结果显示，购物氛围、店内环境、设施等都会影响消费者在店内逗留的时间。

也就是说，零售企业可以通过对零售环境的营造让消费者在零售店中逗留更多的时间，购买更多的商品。

１．宽敞的过道、轻松的购物氛围。

零售店的拥挤会引发消费者烦躁不安的情绪，加快消费者的购物节奏。

尽管零售店希望尽量利用其寸土存金的空间进行销售，然而保留适度的空间、适度的舒适给消费者也许同样重要。

２．适宜的温度、湿度。

在需要开空调的季节，零售店一定要将空调温度开的适宜，避免过高或过低而引起消费者的不适，从而影响其购物；同时也要保持零售店适宜的湿度。

３．适宜的音乐和气味。

具研究显示，消费者的购物节奏同零售店播放音乐的节奏是相关的，音乐节奏越快，则消费者购物的节奏也越快；反之则越慢。

零售店可以充分利用轻柔、舒缓的音乐延长消费者的店内购物时间。

同样，温馨的气味也会使消费者置身零售店中感到十分舒服，如淡淡的香水味道、甜美的面包香味，也会在不知不觉间延长消费者的店内逗留时间。

４．周到的服务和设施。

一些细致的服务环节的设计也会延长消费者的逗留时间，如轻盈的而不是笨重的购物车让消费者在购物当中轻松自如；休息椅让消费者累了可以坐下来休息一下，然后接着再逛；整洁卫生、易于寻找的洗手间让消费者免于尴尬。