基于鲁棒间隔分布分位数回归的O2O外卖商圈订单概率预测
这是一篇关于鲁棒,间隔分布,无核支持向量机,分位数回归,外卖订单量,概率预测的论文, 主要内容为在中国外卖行业蓬勃发展的大环境背景下,面对用户数量激增的挑战,以及新冠肺炎疫情等突发情况的影响,各大外卖电商平台面临着前所未有的挑战,对于顾客需求的预测成为一个亟待解决的问题。本文从该现实背景出发,以大连市某线上外卖平台的真实历史数据为基础,提出了新型鲁棒间隔分布分位数回归模型(Robust Margin Distribution Quantile Regression,RMDQR)来实现顾客需求量概率预测,为管理者决策提供科学依据。本论文先回顾了现有的相关文献,发现一些影响顾客需求的因素、地理区域划分方法的多样性以及研究时空分布规律的方法,此外发现关于O2O顾客需求预测的研究较少,且大多预测顾客需求的期望值。然后详细介绍了本文将使用的两个模型的理论与推导过程,即网格密度聚类模型和鲁棒间隔分布分位数回归模型(RMDQR)。接着开始实验部分,首先对数据做了预处理,然后使用网格密度聚类模型,采用密度指标划分O2O订单的配送区域,通过可视化分析得到最优的划分结果,相对于O2O外卖企业所采用的商圈划分方法,本研究提出的最优划分结果使得商圈平均配送距离下降了 8.97%,DB指数下降了 73.61%,且划分的商圈个数下降了 56.10%。接着根据区域划分的结果分析02O订单的时空分布规律,从而获得一些具有管理学意义的结论。比如非重要商户应尽量选址在需求量高或商户密度低的地区,订单平均优惠价格越高需求量越大的区域,如校园区域,商家可采取薄利多销的经营策略,订单高峰期和高密度地区可以考虑商家自配送服务,商家定价时可适当增加餐盒费,尽量减免配送费等。最后开展概率预测实验,先构造特征,然后划分训练集、验证集和测试集,在十个分位点下采用新提出的RMDQR模型以及经典的基于机器学习的概率预测模型实现O2O顾客需求预测,评价指标使用pinball score值,证明了本文所提出的RMDQR模型卓越的预测性能。相比于传统的期望值预测,概率预测能产生O2O顾客需求的分布区间,既能得到未来预测期望值和对应置信区间下的变化区间,又能刻画区间上各点出现的概率。现有的概率预测研究集中在电力等能源数据的预测领域上,对于O2O外卖场景下的顾客需求概率预测研究很少。外卖平台的管理者和商家可根据这些信息做最坏的准备,并及时地对商品和骑手的数量进行合理的资源分配,以便于市场管理决策人员进行科学的决策,从而避免较高的经济损失.
基于支持向量分位数回归的笔记本电脑网购销量影响因素研究
这是一篇关于支持向量,分位数回归,变量选择,笔记本电脑销量,影响因素的论文, 主要内容为随着互联网的快速发展,笔记本电脑以高效、便携的优势成为人们娱乐和工作的首选设备。相比传统的实体店,电商平台更便于消费者进行商品价格和配置的对比,越来越多的消费者选择网购笔记本电脑。在电商充分竞争的背景下,探究影响笔记本电脑网购销量的因素,对消费者和商家都有着重要的现实意义。本文以笔记本电脑销量为研究对象,从我国影响力最大的电子产品电商平台——京东商城挖掘笔记本电脑销量的相关数据,通过清洗整理数据、变量选择、统计建模分析等步骤,进行笔记本电脑网购销量影响因素的研究。根据样本数据的分布特征,本文在分位数回归理论的基础上,选择模型评价指标(平均绝对误差MAE和均方根误差RMSE)对线性分位数回归、神经网络分位数回归以及支持向量分位数回归的预测效果进行对比分析。研究结果表明,在方法层面上,相比线性分位数回归及神经网络分位数回归,支持向量分位数回归在模型的构建上有更高的准确性;在影响因素层面上,因为笔记本电脑具有品牌效应,所以品牌知名度越高,越能促进销量的增长。价格对销量的影响随着分位点的提高产生了不同的变化趋势,在低分位区间内价格的提升可以带来销量的增加,而高分位区间相反。笔记本电脑属性中的理论续航时间对销量有着正向的促进作用;屏幕尺寸和厚度的增加,在一定区间内能够促进笔记本电脑销量的增长,但是当数值过大的时候,销量反而会减少;对于核心数,其数量的多少会直接导致价格的不同,一般情况下,消费者更容易优先考虑价格因素,而不会过多关注这个属性因素。另外,店铺的服务因素(主要包括商品评分、物流评分和售后评分)也能正向促进销量的变化。由此可知,消费者除了关注商品本身之外,也比较重视商家提供的服务以及信誉度。因此,商家可以在保证商品品质的前提下,提升自身的服务质量,以此保持良好的市场竞争力。
基于Zenga指数测度的收入不平等对居民消费的影响研究
这是一篇关于Zenga指数和分解,一步系统GMM估计,分位数回归,居民消费的论文, 主要内容为国务院办公厅于2022年4月25日发布了《关于进一步释放消费潜力促进消费持续恢复的意见》,在疏通国内大循环过程中,消费至关重要。在“十四五”规划中也明确提出,改善收入分配格局是推动扩大国内消费的关键途径,而发挥居民消费升级对双循环新格局赋能的作用,关键在于以公平效率为基础的分配格局,优化居民消费结构、释放内需潜力,从而进一步疏通国内大循环的堵点。因此,在此背景下研究收入不平等对居民家庭消费规模及消费结构的影响,对于构建双循环新发展格局具有重要的理论和实践意义。本文基于CFPS2014年、2016年及2018年面板数据,利用Zenga指数测度、分解和分析我国居民家庭收入的不平等状况,并从不平等分解前后两方面探究其对居民家庭人均消费总量及结构的影响。首先,利用Cite Space知识图谱软件研究对“收入不平等”与“消费”的相关文献进行聚类与突现分析;其次运用Kernel密度估计测度我国居民收入分布的动态变化;再次,利用Zenga指数独有的强分解性将家庭总收入不平等进行子群分解、子要素分解和联合分解,以此研究不同收入来源下城乡群体内、群体间不平等的构成及其对总不平等的贡献,然后结合CFPS数据库2014年、2016年及2018年的数据,探索我国居民收入不平等结构的动态变化过程;另外,基于分解得到的工资性、转移性收入不平等是居民总收入不平等主要来源的结论视角,分别将总收入不平等、工资性收入不平等和转移性收入不平等作为核心解释变量,建立了固定效应模型、一步系统GMM模型来探究分解前后的收入不平等对居民消费总量及消费结构的影响;最后,利用分位数回归,分析在不同消费水平的人群内,收入不平等对消费总量和消费结构的差异化影响。本文得出结论:(1)城乡收入差距明显,城市内部的不平等程度较大,工资性、转移性收入不平等是总收入不平等的主要来源;(2)农村内部转移性收入不平等程度低,城市内部工资性收入、转移性收入不平等程度高;(3)转移性收入与工资性收入不平等变动趋势呈相反态势;(4)总收入不平等与工资性收入不平等对各类型消费均有显著性的抑制作用,而总收入不平等对高消费群体的消费总量具有促进作用;(5)转移性收入不平等能够促进各类型消费,但具有群体结构差异。根据实证结果,本文提出如下政策建议:(1)稳步提升农村、城市中低收入人群工资水平;(2)有效增加农村地区的转移收入;(3)着力提高农村非转移收入水平;(4)持续推动新型城镇化、鼓励大众创业、满足人民美好生活需要,释放消费潜力,推动消费升级。
基于鲁棒间隔分布分位数回归的O2O外卖商圈订单概率预测
这是一篇关于鲁棒,间隔分布,无核支持向量机,分位数回归,外卖订单量,概率预测的论文, 主要内容为在中国外卖行业蓬勃发展的大环境背景下,面对用户数量激增的挑战,以及新冠肺炎疫情等突发情况的影响,各大外卖电商平台面临着前所未有的挑战,对于顾客需求的预测成为一个亟待解决的问题。本文从该现实背景出发,以大连市某线上外卖平台的真实历史数据为基础,提出了新型鲁棒间隔分布分位数回归模型(Robust Margin Distribution Quantile Regression,RMDQR)来实现顾客需求量概率预测,为管理者决策提供科学依据。本论文先回顾了现有的相关文献,发现一些影响顾客需求的因素、地理区域划分方法的多样性以及研究时空分布规律的方法,此外发现关于O2O顾客需求预测的研究较少,且大多预测顾客需求的期望值。然后详细介绍了本文将使用的两个模型的理论与推导过程,即网格密度聚类模型和鲁棒间隔分布分位数回归模型(RMDQR)。接着开始实验部分,首先对数据做了预处理,然后使用网格密度聚类模型,采用密度指标划分O2O订单的配送区域,通过可视化分析得到最优的划分结果,相对于O2O外卖企业所采用的商圈划分方法,本研究提出的最优划分结果使得商圈平均配送距离下降了 8.97%,DB指数下降了 73.61%,且划分的商圈个数下降了 56.10%。接着根据区域划分的结果分析02O订单的时空分布规律,从而获得一些具有管理学意义的结论。比如非重要商户应尽量选址在需求量高或商户密度低的地区,订单平均优惠价格越高需求量越大的区域,如校园区域,商家可采取薄利多销的经营策略,订单高峰期和高密度地区可以考虑商家自配送服务,商家定价时可适当增加餐盒费,尽量减免配送费等。最后开展概率预测实验,先构造特征,然后划分训练集、验证集和测试集,在十个分位点下采用新提出的RMDQR模型以及经典的基于机器学习的概率预测模型实现O2O顾客需求预测,评价指标使用pinball score值,证明了本文所提出的RMDQR模型卓越的预测性能。相比于传统的期望值预测,概率预测能产生O2O顾客需求的分布区间,既能得到未来预测期望值和对应置信区间下的变化区间,又能刻画区间上各点出现的概率。现有的概率预测研究集中在电力等能源数据的预测领域上,对于O2O外卖场景下的顾客需求概率预测研究很少。外卖平台的管理者和商家可根据这些信息做最坏的准备,并及时地对商品和骑手的数量进行合理的资源分配,以便于市场管理决策人员进行科学的决策,从而避免较高的经济损失.
基于鲁棒间隔分布分位数回归的O2O外卖商圈订单概率预测
这是一篇关于鲁棒,间隔分布,无核支持向量机,分位数回归,外卖订单量,概率预测的论文, 主要内容为在中国外卖行业蓬勃发展的大环境背景下,面对用户数量激增的挑战,以及新冠肺炎疫情等突发情况的影响,各大外卖电商平台面临着前所未有的挑战,对于顾客需求的预测成为一个亟待解决的问题。本文从该现实背景出发,以大连市某线上外卖平台的真实历史数据为基础,提出了新型鲁棒间隔分布分位数回归模型(Robust Margin Distribution Quantile Regression,RMDQR)来实现顾客需求量概率预测,为管理者决策提供科学依据。本论文先回顾了现有的相关文献,发现一些影响顾客需求的因素、地理区域划分方法的多样性以及研究时空分布规律的方法,此外发现关于O2O顾客需求预测的研究较少,且大多预测顾客需求的期望值。然后详细介绍了本文将使用的两个模型的理论与推导过程,即网格密度聚类模型和鲁棒间隔分布分位数回归模型(RMDQR)。接着开始实验部分,首先对数据做了预处理,然后使用网格密度聚类模型,采用密度指标划分O2O订单的配送区域,通过可视化分析得到最优的划分结果,相对于O2O外卖企业所采用的商圈划分方法,本研究提出的最优划分结果使得商圈平均配送距离下降了 8.97%,DB指数下降了 73.61%,且划分的商圈个数下降了 56.10%。接着根据区域划分的结果分析02O订单的时空分布规律,从而获得一些具有管理学意义的结论。比如非重要商户应尽量选址在需求量高或商户密度低的地区,订单平均优惠价格越高需求量越大的区域,如校园区域,商家可采取薄利多销的经营策略,订单高峰期和高密度地区可以考虑商家自配送服务,商家定价时可适当增加餐盒费,尽量减免配送费等。最后开展概率预测实验,先构造特征,然后划分训练集、验证集和测试集,在十个分位点下采用新提出的RMDQR模型以及经典的基于机器学习的概率预测模型实现O2O顾客需求预测,评价指标使用pinball score值,证明了本文所提出的RMDQR模型卓越的预测性能。相比于传统的期望值预测,概率预测能产生O2O顾客需求的分布区间,既能得到未来预测期望值和对应置信区间下的变化区间,又能刻画区间上各点出现的概率。现有的概率预测研究集中在电力等能源数据的预测领域上,对于O2O外卖场景下的顾客需求概率预测研究很少。外卖平台的管理者和商家可根据这些信息做最坏的准备,并及时地对商品和骑手的数量进行合理的资源分配,以便于市场管理决策人员进行科学的决策,从而避免较高的经济损失.
基于Zenga指数测度的收入不平等对居民消费的影响研究
这是一篇关于Zenga指数和分解,一步系统GMM估计,分位数回归,居民消费的论文, 主要内容为国务院办公厅于2022年4月25日发布了《关于进一步释放消费潜力促进消费持续恢复的意见》,在疏通国内大循环过程中,消费至关重要。在“十四五”规划中也明确提出,改善收入分配格局是推动扩大国内消费的关键途径,而发挥居民消费升级对双循环新格局赋能的作用,关键在于以公平效率为基础的分配格局,优化居民消费结构、释放内需潜力,从而进一步疏通国内大循环的堵点。因此,在此背景下研究收入不平等对居民家庭消费规模及消费结构的影响,对于构建双循环新发展格局具有重要的理论和实践意义。本文基于CFPS2014年、2016年及2018年面板数据,利用Zenga指数测度、分解和分析我国居民家庭收入的不平等状况,并从不平等分解前后两方面探究其对居民家庭人均消费总量及结构的影响。首先,利用Cite Space知识图谱软件研究对“收入不平等”与“消费”的相关文献进行聚类与突现分析;其次运用Kernel密度估计测度我国居民收入分布的动态变化;再次,利用Zenga指数独有的强分解性将家庭总收入不平等进行子群分解、子要素分解和联合分解,以此研究不同收入来源下城乡群体内、群体间不平等的构成及其对总不平等的贡献,然后结合CFPS数据库2014年、2016年及2018年的数据,探索我国居民收入不平等结构的动态变化过程;另外,基于分解得到的工资性、转移性收入不平等是居民总收入不平等主要来源的结论视角,分别将总收入不平等、工资性收入不平等和转移性收入不平等作为核心解释变量,建立了固定效应模型、一步系统GMM模型来探究分解前后的收入不平等对居民消费总量及消费结构的影响;最后,利用分位数回归,分析在不同消费水平的人群内,收入不平等对消费总量和消费结构的差异化影响。本文得出结论:(1)城乡收入差距明显,城市内部的不平等程度较大,工资性、转移性收入不平等是总收入不平等的主要来源;(2)农村内部转移性收入不平等程度低,城市内部工资性收入、转移性收入不平等程度高;(3)转移性收入与工资性收入不平等变动趋势呈相反态势;(4)总收入不平等与工资性收入不平等对各类型消费均有显著性的抑制作用,而总收入不平等对高消费群体的消费总量具有促进作用;(5)转移性收入不平等能够促进各类型消费,但具有群体结构差异。根据实证结果,本文提出如下政策建议:(1)稳步提升农村、城市中低收入人群工资水平;(2)有效增加农村地区的转移收入;(3)着力提高农村非转移收入水平;(4)持续推动新型城镇化、鼓励大众创业、满足人民美好生活需要,释放消费潜力,推动消费升级。
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