基于搜索量的消费品需求预测研究

发布时间：2023-10-21 09:58

　　传统的针对消费品销量的预测往往基于消费品自身过去某一时间段的销售数据,这些数据由政府部门进行统计汇总并进行公布,收集起来较为困难,具有一定的滞后性。网络搜索量客观且时效性强,因此为了研究网络搜索量与消费品需求之间的关系,本文选择了用网络搜索量对消费品需求进行预测,搜集了八类特性不同的消费品的销量与百度指数,利用计量经济学的协整关系检验和格兰杰因果关系检验,建立了VAR模型,研究了百度指数与消费品需求之间的预测关系,验证了网络搜索量对消费品的预测效果与消费品特性有关,且耐用消费品的预测效果要好于非耐用消费品,电子类消费品的预测效果也强于非电子类消费品,并针对相关企业和政府监管提出了相应的建议。

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
一、引言
二、实证研究
    (一)数据收集
        1. 耐用消费品
        2. 非耐用消费品
    (二)实证研究结果
        1. 季节性调整
        2. 单位根检验
        3. 协整检验
        4. 格兰杰因果关系检验
    (三)VAR模型预测
三、研究结论与展望
    (一)研究结论
    (二)管理建议
        1. 对相关企业建议
        2. 对政府监管建议
    (三)研究不足与改进



本文编号：3855612