我国电子商务各细分市场规模与社会消费品零售总额之间的关系研究
本文关键词：我国电子商务各细分市场规模与社会消费品零售总额之间的关系研究，，由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】：随着近年来信息网络技术的快速发展,电子商务日渐成为了经济发展的热点和主流趋势。在我国,随着日渐成熟的信息网络通信技术,电子商务经过近二十年发展,日渐成为了推动我国社会经济发展进步所不可忽视的一股强大力量,同时也深刻的影响着人们经济生活的方式及其习惯。电子商务与我国经济发展密切相关,对我国经济增长的带动作用也越来越强,据产业洞察网数据显示,2014年中国网络零售市场交易规模达28637亿元,较2013年同比增长51.9%,在社会消费品零售总额中的占比超过了十分之一①。而社会消费品零售总额是研究国内零售市场变动情况,反映经济景气程度的重要指标。因此,通过分析我国电子商务交易额与社会消费品零售总额之间的数量关系,进而探究我国电子商务与零售业的发展关系,将具有非常重要的现实意义。在本文中我们将我国电子商务行业细分为四大市场:即中小型企业B2B,规模以上企业B2B,网络购物以及在线旅游,然后探究我国电子商务这四大细分市场的交易额与我国社会消费品零售总额之间的关系。本文采用Eviews 7.0软件进行数据分析,选取了我国电子商务行业2002Q1-2014Q4的季度数据②,在对我国电子商务四大细分市场的交易额与我国社会消费品零售总额之间关系的研究中,引入了相关性分析探究它们之间的相关关系;协整理论寻求序列之I间长期稳定的均衡关系;误差修正模型探讨序列之间的短期动态变化关系,再利用误差修正模型对社会消费品零售总额作出预测;然后在误差修正模型的基础上引入虚拟变量,构建非对称的误差修正模型,探究当期的社会消费品零售总额在产生正偏离和负偏离的不同情况下,对它下一期变动的影响是否不同;格兰杰因果检验II寻求序列之间的因果关系;引入时间序列中的指数平滑预测和ARIMA模型预测对社会消费品零售总额进行预测分析,然后将误差修正模型的预测结果与二者进行比对,判断误差修正模型预测的效果,分析它在实际应用方面的可行性。研究结果表明:我国电子商务行业各细分市场与社会消费品零售总额之间有着很强的相关关系;而且各目标时间序列之间有协整关系存在,可以构建出它们之间长期均衡的数量关系式;通过构建非对称的误差修正模型,得出当期的社会消费品零售总额在产生正偏离和负偏离的不同情况下,对它下一期变动的影响并不是很大;格兰杰因果检验中,在选定最优滞后阶数的情况下,经检验得出社会消费品零售总额(SH)和中小企业交易额(ZB),以及社会消费品零售总额(SH)和网络购物交易额(WG)之间都互为格兰杰因果关系,但是,社会消费品零售总额(SH)和在线旅游交易额(ZX),社会消费品零售总额(SH)和对数化的规模以上B2B交易额(LNGB)之间不存在格兰杰因果关系;在数据预测方面,相比于指数平滑预测和ARIMA模型预测,误差修正模型的预测精度稍显不足,但是误差修正模型的预测误差也十分小,仅为1.29%,在我们的可接受范围之内。
【关键词】：相关分析 协整分析 误差修正模型 Gnanger因果检验 ARIMA预测
【学位授予单位】：云南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F724.6;F724
【目录】：
- 摘要3-5
- Abstract5-10
- 第一章 引言10-21
- 第一节 研究背景和研究意义10-13
- 一、研究背景10-12
- 二、研究意义12-13
- 第二节 文献综述13-15
- 第三节 国内外发展现状15-17
- 一、大型企业主导的B2B极具全球竞争力15-16
- 二、网上零售已成为发达国家主要零售渠道之一16
- 三、美韩B2C发展规模及潜力高于C2C16-17
- 第四节 研究方法17-18
- 第五节 创新点、难点及不足点18-21
- 一、本文创新点18-19
- 二、本文难点19
- 三、本文的不足点19-21
- 第二章 时间序列的相关性分析21-26
- 第一节 相关性分析方法介绍21-22
- 一、相关分析的定义21
- 二、相关系数的类型21-22
- 第二节 利用相关性分析进行案例分析22-26
- 一、数据介绍22-23
- 二、数据的处理23
- 三、利用相关性检验进行案例分析23-26
- 第三章 时间序列的协整分析26-45
- 第一节 协整分析方法论介绍26-37
- 一、协整的含义26
- 二、长期均衡关系与协整26-28
- 三、协整分析28-29
- 四、协整检验29-35
- 五、误差修正模型35-37
- 第二节 利用协整进行案例分析37-45
- 一、检验样本时间序列的平稳性检验37-38
- 二、序列的协整检验38-40
- 三、建立误差修正模型40-42
- 四、利用误差修正模型进行数据预测42-43
- 五、构建非对称误差修正模型43-45
- 第四章 序列的格兰杰因果关系研究45-48
- 第一节 Granger因果检验的方法论45-46
- 第二节 Granger因果检验的案例分析46-48
- 第五章 基于指数平滑和ARIMA模型的社会零售总额预测48-58
- 第一节 时间序列的指数平滑预测48-51
- 一、指数平滑方法论48-49
- 二、指数平滑预测的案例分析49-51
- 第二节 时间序列的ARIMA模型预测51-58
- 一、ARIMA模型方法论51-54
- 二、利用ARMA模型进行案例分析54-57
- 三、三种模型的预测比较57-58
- 第六章 主要结论及政策建议58-62
- 第一节 主要结论58-59
- 第二节 政策建议59-62
- 参考文献62-65
- 附录65-68
- 致谢68-69
- 本人在读期间的研究成果69
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