導(dǎo)語：娛樂用品市場(chǎng)零售額模型預(yù)測(cè)研究一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要:為了把握我國(guó)體育、娛樂用品的消費(fèi)現(xiàn)狀，預(yù)測(cè)未來我國(guó)體育、娛樂用品增長(zhǎng)趨勢(shì)。本文根據(jù)2012年3月至2020年12月我國(guó)體育、娛樂用品零售額，建立SAＲIMA模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果表明:預(yù)測(cè)值與觀測(cè)值較為接近，建立的SAＲIMA模型(即AＲIMA(0，1，0)(0，1，1)12)能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)零售額。同時(shí)針對(duì)季節(jié)性增長(zhǎng)趨勢(shì)，文末提出相關(guān)建議以期穩(wěn)定體育、娛樂用品銷售趨勢(shì)。

關(guān)鍵詞:SAＲIMA模型;體育用品零售額;預(yù)測(cè)模型

國(guó)務(wù)院辦公廳于2019年印發(fā)《關(guān)于促進(jìn)全民健身和體育消費(fèi)推動(dòng)體育產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的意見》(以下稱“國(guó)辦發(fā)43號(hào)文”)，明確提出“促進(jìn)體育產(chǎn)業(yè)成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)支柱性產(chǎn)業(yè)”，標(biāo)志著體育產(chǎn)業(yè)開啟了向高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的新征程［1］。目前我國(guó)體育經(jīng)濟(jì)的發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁，而且我國(guó)的體育消費(fèi)市場(chǎng)正不斷擴(kuò)大版圖，在《體育產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)分類》文件中，體育、娛樂用品已經(jīng)被共同列入體育用品及相關(guān)產(chǎn)品制造之列，體育消費(fèi)市場(chǎng)的范圍逐步擴(kuò)大。而公眾對(duì)體育消費(fèi)需求的增加與釋放，使得體育、娛樂用品在2017年首次成為增長(zhǎng)速度最快的消費(fèi)升級(jí)類產(chǎn)品。我國(guó)當(dāng)前體育、娛樂用品消費(fèi)需求正從單一化向著多元化方向擴(kuò)展。因此，為了更進(jìn)一步探究體育、娛樂用品消費(fèi)市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)，本文將構(gòu)建SAＲIMA模型(SeasonalAutoregressiveIntegratedMovingAverageModel，季節(jié)性自回歸移動(dòng)平均模型)［2］，探討該模型在我國(guó)體育、娛樂用品零售額短期預(yù)測(cè)的應(yīng)用，基于此，對(duì)我國(guó)體育、娛樂用品消費(fèi)市場(chǎng)的發(fā)展提出相關(guān)建議。

1研究對(duì)象與方法

1．1研究對(duì)象

以2012年3月至2020年12月的我國(guó)體育、娛樂用品零售額為研究對(duì)象。

1．2研究方法

1．2．1文獻(xiàn)資料法在中國(guó)知網(wǎng)、萬方等數(shù)據(jù)庫(kù)檢索中外文科研論文及學(xué)術(shù)專著共14篇。1．2．2數(shù)理統(tǒng)計(jì)法對(duì)調(diào)查搜索獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，運(yùn)用Ｒstudio軟件進(jìn)行數(shù)理統(tǒng)計(jì)與分析。

2SAＲIMA模型建立與結(jié)果分析

2．1模型簡(jiǎn)介

SAＲIMA模型的基本結(jié)構(gòu)為AＲIMA(p，d，q)(P，D，Q)s。該公式中，d為非季節(jié)差分的次數(shù)，p、q分別為自回歸和移動(dòng)平均階數(shù)，而P、Q則為季節(jié)性自回歸和移動(dòng)平均階數(shù)，D為季節(jié)性差分次數(shù)，s為季節(jié)差分步長(zhǎng)［12］。

2．2數(shù)據(jù)的處理

圖12由于選取2012年3月－2020年12月的我國(guó)體育、娛樂用品零售額數(shù)據(jù)中，存在少部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失的情況，本文利用季節(jié)分解缺失值插補(bǔ)法，即運(yùn)用imputeTS中的na_seedec函數(shù)對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)牟逖a(bǔ)，完成時(shí)間序列的處理。

2．3模型識(shí)別

從圖1可知，時(shí)間序列具有上升的趨勢(shì)性，研究初步認(rèn)為，該序列為非平穩(wěn)序列。因此需要進(jìn)行一階差分使原始序列平穩(wěn)化。經(jīng)一階差分后(見圖2)，原始時(shí)間序列數(shù)據(jù)的趨勢(shì)已經(jīng)消除。但PACF圖(圖2)的12階處有spike，說明原始數(shù)據(jù)存在季節(jié)性趨勢(shì)，因此需要繼續(xù)進(jìn)行一階季節(jié)差分消除季節(jié)性。經(jīng)過一階季節(jié)差分后(圖3)，PACF圖的12階處spike落入合理區(qū)域，即消除季節(jié)性。

2．4參數(shù)確定

對(duì)于模型中p和q的選擇，通常是通過觀察PACF圖和ACF圖進(jìn)行確定。根據(jù)圖2，發(fā)現(xiàn)ACF圖的拖尾或截尾現(xiàn)象不明顯，在1、4、5、8、12階等位置顯著不為0，故考慮將q取為0;而PACF圖的拖尾或截尾現(xiàn)象也不明顯，在1、4、8、10階等位置顯著不為0，因此考慮將p取為0。在P和Q的選擇上，因季節(jié)性模型的P、Q值難以判斷，而且超過2階的情況極少，故分別從0－2進(jìn)行逐個(gè)實(shí)驗(yàn)，初步將備選模型定為AＲIMA(0，1，0)(1，1，0)12、AＲIMA(0，1，0)(0，1，1)12、AＲIMA(0，1，0)(2，1，0)12。

2．5擬合模型的選擇及診斷

選取AIC準(zhǔn)則(即赤池信息準(zhǔn)則)作為標(biāo)準(zhǔn)來確定最優(yōu)的擬合模型。根據(jù)AIC準(zhǔn)則可知，比較的AIC值越小越好。分別對(duì)備選模型AＲIMA(0，1，0)(1，1，0)12、AＲIMA(0，1，0)(0，1，1)12、AＲIMA(0，1，0)(2，1，0)12進(jìn)行檢驗(yàn)。根據(jù)表1可知，AＲIMA(0，1，0)(0，1，1)12的AIC值最小，故選擇該模型用于預(yù)測(cè)。2．6預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)建立AＲIMA(0，1，0)(0，1，1)12模型進(jìn)行短期預(yù)測(cè)(圖4)。獲得預(yù)測(cè)值后，將實(shí)際數(shù)值與預(yù)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比(表2)。結(jié)果顯示，2021年1月份至12月份的實(shí)際觀測(cè)值基本落在了預(yù)測(cè)值95%的置信區(qū)間內(nèi)，表明該模型的預(yù)測(cè)精度較高。

3結(jié)論與建議

3．1結(jié)論

本文建立了AＲIMA(0，1，0)(0，1，1)12預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)結(jié)果表明預(yù)計(jì)2021年我國(guó)體育、娛樂用品銷售額將繼續(xù)增長(zhǎng)，并伴有季節(jié)性趨勢(shì)，在夏季與冬季則是銷售高峰。季節(jié)性趨勢(shì)或是由于體育賽事活動(dòng)，商品類型，營(yíng)銷策略及政策方面等因素影響。為穩(wěn)定我國(guó)體育、娛樂用品銷售趨勢(shì)，提出以下建議。

3．2建議

3．2．1利用新媒體創(chuàng)新營(yíng)銷策略，吸引公眾消費(fèi)因體育、娛樂用品的零售情況存在銷售淡季和銷售旺季的情況。對(duì)此，在銷售淡季來臨之前，科學(xué)進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)研及產(chǎn)品規(guī)劃，提前制定營(yíng)銷計(jì)劃，精準(zhǔn)捕捉市場(chǎng)需求進(jìn)行促銷，體育娛樂用品的商家可以利用多媒體在銷售淡季進(jìn)行推廣營(yíng)銷，如短視頻推廣、直播銷售，增加品牌曝光等。3．2．2政府宏觀調(diào)控，引導(dǎo)市場(chǎng)健康發(fā)展經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型背景下，國(guó)家應(yīng)該加大扶持力度，從供給層面對(duì)體育、娛樂用品市場(chǎng)進(jìn)行引導(dǎo)，制定相關(guān)的優(yōu)惠政策與措施來拉動(dòng)市場(chǎng)的發(fā)展。從需求層面則積極引導(dǎo)社會(huì)、企業(yè)、個(gè)人參與，全面推廣體育娛樂項(xiàng)目的發(fā)展如全民健身活動(dòng)等，為體育、娛樂用品市場(chǎng)的發(fā)展提供基礎(chǔ)［13］。

4討論

本研究采用的SAＲIMA模型，但SAＲIMA模型是收集歷史數(shù)據(jù)進(jìn)而建立的數(shù)學(xué)模型，未考慮到外部因素的影響，如突發(fā)的國(guó)家政策的改變與調(diào)節(jié)，新冠疫情等重大公共衛(wèi)生事件等。當(dāng)外部因素出現(xiàn)較大變化時(shí)，模型的預(yù)測(cè)結(jié)果也會(huì)改變。因此SAＲIMA模型適用于短期預(yù)測(cè)，為保證獲得較好地預(yù)測(cè)結(jié)果，應(yīng)及時(shí)更新數(shù)據(jù)并對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行修正或重新擬合［14］。

作者：馬超逸