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高维数据下的需求预测:基于类别内和类别间促销信息的SKU零售销售预测案例。(英语) Zbl公司 1346.62165
摘要:在OR中的市场分析应用程序中,建模者经常面临从大量可能性中选择关键变量的问题。例如,SKU级别的零售店销售受到品类间和类内效应的影响,在决定促销策略和生成运营预测时,可能需要考虑这些影响。但目前还没有研究将这一广为接受的概念应用到预测实践中:一个明显的障碍是变量空间的超高维性。本文提出了一个四步走的方法框架来解决这个问题。通过研究类别内和类别间SKU级别的促销信息在提高预测准确性方面的价值来说明这一点。该方法包括潜在影响类别的识别、解释变量空间的建立、变量选择和多阶段LASSO回归模型估计,以及使用滚动方案生成预测。与其他简化变量空间的方法相比,这种新方法在处理高维数据方面的成功在于预测精度的提高。实证结果显示,当使用所提出的方法论架构时,整合更多资讯的模型表现出明显优于基准模式。一般来说,我们可以提高12.6%的预测精度比模型只使用SKU自己的预测。但在所取得的改进中,95%来自类别内信息,只有5%来自类别间信息。实质性的营销结果对促销品类管理也有一定的借鉴意义。

理学硕士:
62页20 统计学在经济学中的应用
90B60型 营销、广告
PDF格式 BibTeX公司 XML 引用
全文: 内政部
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