功能性纺织品企业竞争优势及市场份额预测研究

发布时间：2020-05-31 04:40

【摘要】：随着新材料、新技术应用到纺织品领域的进程加快以及消费者多样化、个性化的需求特征日益明显,加剧了功能性纺织品的市场竞争,使得提高功能性纺织品企业竞争优势以及准确预测功能性纺织品市场份额成为功能性纺织品企业生存发展的关键所在。因此,加快推进提升功能性纺织品企业竞争优势及准确进行市场份额预测的研究,对于解决功能性纺织品同质化问题以及扩大市场份额、增强产品竞争力具有重要意义。首先,参考国内外关于功能性纺织品企业竞争优势及市场份额预测研究理论,结合功能性纺织品的研究现状,总结功能性纺织品的定义、产品分类,并把提升功能性纺织品企业竞争优势及市场份额预测作为文章研究的主要内容。考虑到功能性纺织品企业竞争优势影响因素的复杂性、不确定性,且有定性和定量之分,采用AHP分析各个影响因素对功能性纺织品企业竞争优势的影响系数,排出影响系数权重,并为企业发展提出策略及方案。其次,随着功能性纺织品企业竞争优势的提高,产品竞争力增强,势必会增加功能性纺织品销量,并提高功能性纺织品市场份额,同时也会出现市场需求不稳定、相似产品竞争激烈等现象,给企业生产发展造成了不可估量的经济损失。功能性纺织品市场份额预测影响因素大多是定性的,而实际模型数据又是定量的,由于云模型具有定性和定量相互转化的特点,因此可以构建云市场份额预测模型对功能性纺织品实现市场份额预测;即便预测过程中缺乏历史数据,也不会造成功能性纺织品市场份额预测的不确定性和复杂度。最后,以国内某知名功能性纺织品企业为例,针对企业目前现状分析该企业竞争优势的影响因素,构建功能性纺织品企业竞争优势AHP模型,分析各个影响因素对该企业竞争优势的影响系数,并验证模型的有效性。该企业竞争优势的提高势必会提高该企业功能性纺织品的市场份额,根据功能性纺织品市场份额预测影响因素,构建云市场份额预测模型,求出特征值、云滴,并模拟出一段时期内功能性纺织品的市场份额,与实际数据相比验证模型的有效性,避免因盲目扩大订单带来的库存积压、资金回笼困难的不利局面,尽量挽回企业损失,实现长效稳定发展。
【图文】：

示意图,仿真数据,示意图,时间序列预测

图 4-4 仿真数据示意图实验结果表明，表 4-2 主要从具体数值上对云模型预测数据与实际数据、基列的季节估计数据进行对比。图 4-4 是将实际市场份额预测数据仿真出来当实际数值间变化比较大时，模型预测的结果会出现预测大于时间序列预测当样本数据n大于 10 时，采用云模型预测的结果只有在 7 和 8 月份的预测时间序列预测，其余都比时间序列预测的误差小。所以，云模型预测的结果际数值，这种预测方法具有很好的预测性能。表 4-2 实验结果数据对比单属性值月份 7 8 9 10 11 1际数据 1.32 1.40 1.15 1.16 1.23 1模型数据 1.21 1.26 1.18 1.19 1.25 1与实际 0.11 0.14 0.03 0.03 0.02 0预测数据 1.10 1.12 1.14 1.21 1.28 1与实际 0.11 0.14 0.04 0.02 0.03 0

示意图,仿真数据,示意图,市场份额

5 实证研究根据云市场份额预测模型可得期望值xE =1.178，熵nE =0.26，超熵eH =0.01nE /eH 21. 8 10，，样本数据 n 18 10，此时xE 的绝对误差小于 0.01，E差小于 2%，eH 的相对误差小于 10%，满足精度要求。通过一维正态云发生器可以生成云滴，将云滴作为预测未来数年的运动型功品服装的市场份额数据，可以更好地模拟现实情况，以期为功能性纺织品企为准确的市场份额预测数据，避免出现盲目生产、库存积压的局面。（5）功能性纺织品市场份额预测云模型仿真分析关于运动休闲型防紫外线皮肤衣2016年7月至12月的市场份额预测结果的图如图 5-2 所示：
【学位授予单位】：西安工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F426.81

【参考文献】