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综合百货业月销售趋势猜测研究

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毕业论文范文题目：综合百货业月销售趋势猜测研究，论文范文关键词：综合百货业月销售趋势猜测研究
综合百货业月销售趋势猜测研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：利用时光序列分析、猜测方法，对综合百货业月销售情况的发展趋势进行研究。为结合地区市场的实际情况，除吸纳西方经济学研究成果外，在数据调剂项中增加了三程度虚构变量，利用拟合趋势及残差值分析标绘方法对调剂后时光序列数据的安稳性作出了直观而又正确的断定。选用了博克斯-詹金斯猜测方法，利用进步的Minitab13.0跟E-VIEWS4.0统计软件，易于操作，进步了研究成果的利用价值。根据收集到的数据构造的复杂性，首先对其作了等时光间隔的日均月销售额(=原始月销售额／当月天数)处理，并以此为表征月销售额的代表性时光序列数据。为打消由年、节、假日，庆典跟促销活动而至月销售额大（略..）幅度攀升跟由偶发事件，如非典范性肺炎(SARS)的影响而造成月销售额敏捷降落等极其值的影响，正确反应月销售额的长期趋势，引入了虚构变量。利用0、1代码使不同性质的诸程度数字化，并用代表极其值的性量变量构造一个回归模型。Y_t=β_0+β_tT+β_1X_1+β_2X_2+e_t断定三水平日均月销售额：日常日均月销售程度：Y_t=β_0+β_tT+β_1(0)+β_2(0)+e_t节庆日均月销售程度：Y_t=β_0+β_tT+β_1(1)+β_2(0)+e_t“非典”及“非典”后期日均月销售程度：Y_t=β_0+β_tT+β_1(0)+β_2(1)+e_t(“非典”+节庆)日均月销售程度：Y_t=β_0+β_tT+β_1(1)+β_2(1)+（文章此处忽略..）e_t虚构变量是进入模型Y_t=β_0+β_tT+β_1X_1+β_2X_2+e_t的实际变量。模型的样本数据为42个，运行Minitab13.0统计软件中的回归模块，得到模型的测验成果。R~2=86.4％，即对42个数据点拟合的很好。β_1跟β_2t值分辨为7.64(二230840/302口的，一叹24(=一2J2曰5心召2翻)，__明显性程度为a000。对该方程进行明显性测验F=sa匆，明显性程度为a加口。即回归方程在总体上具统计的明显性。在断定模型有效性之后，利用该模型求得全部时光序列从前值的拟合值跟残差值。刃自相干分析证明，残差值数据中包含少数异样值;相邻的残差值存在正二负号雷同的偏向。深刻分析证明，残差值序列存在二阶自相（此处忽略..）干。据此，利用博克斯‘詹金斯模型方法，经过夕次迭代、逼近，生成同时含ARa夕跟才天臼夕的二阶自回归方程。经怀特异方差测验确认该二阶自回归模型应属于线性无偏的;又经杜宾一沃森测验，D胜2.盯，断定系数护=a夕了。但鉴于一阶自回归ARa夕的明显性测验pa仍，即AR自夕没能为回归猜测模型提供有价值的信息，即对因变量的影响并不重要。因此，认为该模型不是最优。在剔除ARu夕后，经10次迭代、逼进，生成只含AR。夕的时光序列预钳棋型。再次经怀特异方差测验证明，回归模型的线性无偏。杜宾一沃森测验刀甲治I，乃，断定系数r=0.93，ARa夕的t测验明显性概率从p=0.003了进步到p（略..）=a0003，证明该线性回归模型为最优抉择，利用该回归模型实现时光序列的点预侧跟时光序列的区间猜测。利用时光序列分析猜测方法对呼跟浩特百盛购物核心的经营历史、事实跟将来作深刻过细分析，针对既往找出成功跟失败的起因，结合猜测成果，研究、制订新的经营策略，扭转事实的被动局面;根据猜测成果评估、调剂、、、誉新经营策略，帮助经理人走出经营误区。

以上为本篇毕业论文范文综合百货业月销售趋势猜测研究的介绍部分。

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