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基于随机森林和规则集成法的酒类市场预测与发展战略

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第一章绪论

1.1 研究背景

1.1.1研究意义

1.1.2津酒集团

1.2 研究现状

1.3 本论文创新性工作

第二章酒类市场及影响因素相关性分析

2.1 数据探索性分析

2.1.1指标选取

2.1.2 正态性检验

2.2 相关系数

2.2.1相关系数简介

2.2.2秩相关系数

2.2.3 啤酒、葡萄酒、人口和收入与白酒相关系数计算

2.3 基于随机森林的相关性分析

2.3.1随机森林

2.3.2计算结果

2.4 本章小结

第三章津酒集团利润GARCH预测

3.1 GARCH模型族介绍

3.1.1 GARCH简介

3.1.2 ARCH模型

3.1.3 GARCH模型

3.2 数据探索性分析

3.3 利润ARMA-GARCH预测

3.4 本章小结

第四章津酒集团利润规则集成预测

4.1 规则集成学习方法

4.1.1基础学习器集成算法

4.1.2回归树

4.1.3规则集成

4.2 利润规则集成预测

4.2.1数据探索性分析

4.2.2预测结果

4.3 本章小结

第五章津酒集团发展战略规划

5.1 白酒行业与市场分析

5.1.1 白酒行业现状分析

5.1.2白酒行业市场特征

5.1.3白酒行业发展趋势分析

5.1.4天津白酒市场分析

5.2 津酒集团现状分析

5.2.1津酒集团面临的机遇与挑战(SWOT分析)

5.2.2津酒集团的瓶颈

5.3 企业发展目标及战略选择

5.3.1 津酒集团发展目标和思路

5.3.2津酒集团发展战略选择

5.4 企业战略规划实施

5.4.1构建三大平台

5.4.2提升企业六大能力

5.4.3公司治理结构与集团化管理模式

第六章总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

攻读博士学位期间的研究成果

致谢

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摘要

酒业是我国的传统产业,在国民经济发展中具有举足轻重的地位和作用。对于酒类企业,市场和利润是决定其生存和发展的根本。本文利用秩相关系数和随机森林法分析各种酒类产量及影响因素之间的相关性,并基于ARMA-GARCH模型和规则集成算法预测了天津津酒集团的利润,最后提出津酒集团未来发展战略。 根据全国各省市历年白酒、啤酒、葡萄酒的产量与各省市人口及城镇居民人均可支配收入数据,计算以上数据两两之间的Spearman和Kendall秩相关系数,结果表明啤酒、葡萄酒、人口和收入都影响着白酒产量。因此将白酒产量当作因变量,其它4个指标当作自变量,首次利用随机森林法拟合它们之间的函数关系,然后基于此拟合函数计算其它指标对于白酒产量的影响程度,并做出了偏相关图形。 通过津酒集团1986年1月到2006年12月20年每月的利润数据,首先根据数据的平稳性和ARCH效应检验结果,首次确定利润一阶差分均值采用线性ARMA模型,方差采用广义条件异方差GARCH模型。再通过检验残差的独立性,最后确定出ARMA(1,14)-GARCH(1,1)模型,极大似然估计参数,从而预测出津酒集团未来利润。 按照津酒集团利润数据和相同时段1986年1月到2006年12月每月产量、收入和税金。把利润当成因变量,产量、收入和税金当做自变量,首次利用规则集成法拟合它们之间的函数关系。采用GARCH模型预测自变量--产量、收入和税金未来对应数值,将预测出的自变量数值再代入拟合函数,从而预测未来利润。并用2007年1至6月的利润值进行检验,结果表明规则集成法预测误差更小。 通过全国和天津白酒行业现状、市场特征和发展趋势的分析,根据本文研究的啤酒、葡萄酒及白酒产量的影响程度和白酒利润预测结果,指出天津津酒集团面临机遇、挑战和发展瓶颈,提出津酒集团发展目标、思路和战略规划:从构建三大平台、提升六大能力、整合公司治理结构与集团化管理模式等方面的实施方案,从而为津酒集团的战略腾飞指明方向。

著录项

  • 作者

    岳明;

  • 作者单位

    天津大学;

  • 授予单位 天津大学;
  • 学科 管理科学与工程
  • 授予学位 博士
  • 导师姓名 李敏强;
  • 年度 2008
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 中文
  • 中图分类 F426.82;
  • 关键词

    酒类企业; 酒类市场; 市场预测; 发展战略;

  • 入库时间 2022-08-17 11:19:35

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