旅游地商品銷售需求預測與評估

郭興堃，譚 志，姚 輝

（1.湖南農業大學 經濟學院，長沙 410128；2.湖南省煙草專賣局 長沙 410004；3.張家界市煙草專賣局，湖南 張家界 427000）

0 引言

營銷的本質是產品市場化，以滿足消費者需求為出發點和歸宿。為此，卷煙營銷的核心要義就是用精準的信息手段把握市場動態，用科學的市場手段對未來市場進行謀局。然而，長期以來，我國的卷煙營銷模式采取的是計劃經濟下的專賣制度，在“按客戶訂單組織貨源”政策實施以前，煙草公司大都采用上級計劃總量、逐級分派配額的經營模式，這種模式時常導致供需失調，不符合市場自身邏輯。當下卷煙銷售，即便采用“按客戶訂單組織貨源”的經營辦法，然而，“訂單”是一種事前行為，也會因為過于理想化而與實際需求相脫節。所以，展開“按客戶訂單組織貨源”，也需要實時修正，做到“有計劃不惟計劃、走市場適調需求”。為此，在“按客戶訂單組織貨源”的主營銷模式基礎上，構建一整套卷煙需求量預測系統，對于穩步推進卷煙產品銷售的市場化進程，促成理想“訂單”與現實需求的一致性，具有重要意義。

本文分擬采用多元線性回歸法，對湖南張家界全市未來5年的卷煙市場需求進行預判，以期指導張家界卷煙營銷工作。

1 研究模型設定與測試

1.1 研究模型的設定

線性與非線性函數模型是產品市場需求預測的通行函數模型，線性函數運用的前提是各影響變量事先確定，且不含未知因素，然而，現實生活時常伴隨各種不確定性市場因素，運用非線性形式似乎已成常態，但這種函數的使用也常受決策者實踐經驗影響。借鑒現有的研究，我們擬選取以下非線性函數模型：

在此，Q為特定年度的產品市場預測需求量；GDP、D、P、R分別表示某地區特定年度的旅游GDP、旅游人口、產品銷售價格以及人均居民收入水平；a為常數項；b、c、d、e、f分別為某地區某特定年度的旅游人口、旅游GDP、物價指數CPI、產品市場售價、人均收入水平等參量常數。

1.2 數據的收集與初檢驗

通過對張家界統計局官方統計數據、《張家界市國民經濟和社會發展統計公報》（2009～2013）、《張家界煙草年鑒》（2009～2013）、《張家界全市主要經濟指標》（2009～2013）等資料的收集與整理，搜集上述統計項目數據見表1。

表1 張家界近5年來的卷煙銷量以及影響參數量化值

本文采用EXCEL中的數據分析回歸工具進行計算，選擇置信度為95%，計算結果如表2所示。

表2 模型回歸結果

1.3 模型評估

（1）R2線性檢驗。

一般而言，R2∈（0 1），R2值越趨向于1，顯示函數方程對經濟現象的擬合度越好。擬合測算的結果表明，在上述研究中，R2=0.99843，顯示出函數模型的擬合度程度較高，這也說明，檢驗函數趨向于線性檢驗，即自變量X與因變量Y的散點分布基本上在一條直線上，兩者呈線性關系。然而，當X拓展為Xi時，即自變量趨向多元時，不確定性因素增多，模型的線性將可能打破，進而呈非線性關系。

（2）t統計量檢驗。

t統計檢驗旨在測試各自變量真實值與參數為零假設的關系問題。假如測試結果顯示t統計量超過其臨界值，那么將可以試圖預設置信區間，結合自由度重設臨界值，參數為0的假設將被拒絕；相反，假設測試結果顯示，統計值t小于臨界值，則說明自變量Xm相對于因變量Y不構成線性關系，自變量Xm應該剔除。本研究設定10%的顯著性水平，即置信區間為90%，設定t臨界值c值為2.132，測試結果顯示：CPI的t統計值為-0.67207小于臨界值c，根據上述原理，對CPI變量予以剔除。包括GDP、銷售單價、居民人均收入、人口數等在內的其他變量t值都大于臨界值，予以保留。為此，還需對模型進一步測試與修正。

（3）剔除變量CPI后的模型修正。

剔除變量CPI后，樣本數依然是5個，而自變量數目從原來的5個減為4個。預先設定t的臨界值c=2.015，進行EXCEL測試，結果如表3所示。

表3 模型回歸結果

1.4 模型確立

2 未來5年需求量預測

2.1 自變量歷史數據

按照上述預測函數，我們擬搜集近年來的相關自變量統計數據，進一步構建具體的時間序列預測模型，進而對張家界卷煙市場的未來5年市場需求做出預測。

收集2002～2013年12年來張家界的旅游人口、旅游帶來的年生產總值GDP、城鎮居民可支配收入及2009年來的產品銷售單價、銷量等數據資料如表4所示。

表4 近12年來自變量歷史數據

2.2 各變量計算

（l）未來5年的人口D預測。

通過時間序列，張家界未來5年人口分布如圖1所示：

圖1 未來5年人口分布圖

該關系圖呈線性關系，以2002～2013年12個旅游人口數值作為Y值，2002～2013年為X值進行回歸分析。2015～2019年的旅游人口值D分別為：

（3）城鎮居民可支配收入未來5年預測。

城鎮居民可支配收入未來5年的時間序列預測，如圖2所示。

圖2 以時間散點圖表示的未來5年居民收入

基于圖2的模擬關系，我們擬采用二次回歸予以分析，令：

如果年份自2002～2013年為1～12的序列數，那么，令Z為1-12的平方數，如表5所示。

表5 時間序列表述的居民收入原始統計值表

于是，收入回歸結果如表6所示。

表6 居民收入時間序列回歸結果

于是，得到函數方程為：

（4）未來5年單箱收入（價格）預測。

未來5年單箱收入（價格）做時間序列預測：以2009～2013年5年單箱收入為Y值，以2009～2013年為X值進行線性回歸，2015～2019年的單箱收入（價格）公式為：

回歸結果如表7所示。

表7 單箱收入時間序列回歸結果

單箱收入2015=-2834895+2015*1420.29=26989.35

單箱收入2016=-2834895+2016*1420.29=28409.64

單箱收入2017=-2834895+2017*1420.29=29829.93

單箱收入2018=-2834895+2018*1420.29=31250.22

單箱收入2019=-2834895+2019*1420.29=32670.51

2.3 估計未來一段時間需求量

整理上述各變量預測值，我們得到張家界2015-2019年的各年份數據如表8所示。

表8 張家界2015～2019年各變量預測值表

完整需求模型為：

3 結論

以式（10）為張家界卷煙需求的最終回歸模型。從中可以看出，從旅游角度看，影響張家界卷煙產品需求的變量主要有旅游人口、旅游GDP、卷煙價格和居民可支配收入等。由于EXCEL回歸中的t統計值檢驗不予通過，故初始CPI因素被剔除。

從回歸方程中我們看到，旅游人口、旅游GDP、居民收入和單箱收入等變量系數分別是0.00158、0.000074、0.000025、-0.00002，據此可以判斷各影響因素的影響力水平為：

旅游人口＞旅游GDP＞居民收入＞單箱價格。

本文以張家界市場為例，通過對影響區域市場卷煙產品需求的宏觀和微觀因素進行分析，構建了考察區域市場產品市場需求預測模型，并試圖采取時間序列數據對預測模型做進一步測試，以求對區域市場未來一段時間內產品市場需求做出較為精準的預判。該預測模型的構建及運用以微觀需求模型為主要框架，以影響變量為突破口，構建了市場自變量與需求量因變量間的預測模型關系式，對區域市場卷煙商業企業進行卷煙市場需求預測具有推廣價值。

[1]Heilman C M,Bowman D,Wright G P.The Evolution of Brand Prefrences and Choice Behaviors of Consumers：New to a Market[J].Journal marketing Researeh,2000,37(2).

[2]Yoo B,Donthu N,Lee S.An Examination of Selected Marketing Mix and Brand Equity[J].Academy of marketing science,2000,28(2).

[3]菲利普·科特勒.營銷管理[M].盧泰宏譯,北京：中國人民大學出版社，2009.

[4]各年份張家界市國民經濟和社會發展統計公報（2002-2013）[R].張家界統計局信息網，http：//222.240.193.196/default.asp.

[5]呂林濤,王鵬,李軍懷,呂暉,張景.基于時間序列的趨勢性分析及其預測算法研究[J].計算機工程與應用,2004,(19).

[6]張一揚,周冀衡,周清明.影響我國卷煙消費需求的主要經濟指標分析[J].中國煙草學報,2008,(4).