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铜川市卷烟需求集成预测
被引量:
11
1
作者
王诗豪
张晓妮
+1 位作者
张云
王开盛
《中国烟草学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期105-109,共5页
【目的】提高卷烟市场需求的预测准确率。【方法】通过建立ARIMA、VAR、 SVR以及习惯性消费下卷烟需求模型,分别对铜川市卷烟需求量进行了建模预测,基于集成方法的思想,将上述四个模型的预测结果进行集成分析。【结果】集成预测模型对20...
【目的】提高卷烟市场需求的预测准确率。【方法】通过建立ARIMA、VAR、 SVR以及习惯性消费下卷烟需求模型,分别对铜川市卷烟需求量进行了建模预测,基于集成方法的思想,将上述四个模型的预测结果进行集成分析。【结果】集成预测模型对2017-2018年卷烟销量预测的相对误差绝对值控制在1%以内,平均相对误差绝对值控制在0.8%左右,预测结果显著优于单个模型,有效地提高了预测的精度。
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关键词
卷烟
市场
需求
集成预测
ARIMA
VAR
SVR
习惯性消费
卷烟需求模型
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职称材料
题名
铜川市卷烟需求集成预测
被引量:
11
1
作者
王诗豪
张晓妮
张云
王开盛
机构
西北农林科技大学
陕西省烟草公司铜川市公司
出处
《中国烟草学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期105-109,共5页
基金
中国烟草总公司陕西省公司科技创新项目“县级卷烟市场评价体系研究”(SYKJ.2017-12)
文摘
【目的】提高卷烟市场需求的预测准确率。【方法】通过建立ARIMA、VAR、 SVR以及习惯性消费下卷烟需求模型,分别对铜川市卷烟需求量进行了建模预测,基于集成方法的思想,将上述四个模型的预测结果进行集成分析。【结果】集成预测模型对2017-2018年卷烟销量预测的相对误差绝对值控制在1%以内,平均相对误差绝对值控制在0.8%左右,预测结果显著优于单个模型,有效地提高了预测的精度。
关键词
卷烟
市场
需求
集成预测
ARIMA
VAR
SVR
习惯性消费
卷烟需求模型
Keywords
cigarette market demand
Integrated forecast
ARIMA
VAR
SVR
habitual consumption
cigarette demand model
分类号
F426.8 [经济管理—产业经济]
F274 [经济管理—企业管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
铜川市卷烟需求集成预测
王诗豪
张晓妮
张云
王开盛
《中国烟草学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
11
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