基于組合優(yōu)化理論的體育彩票銷售量預(yù)測模型

孔祥魁

摘 要： 為了獲得高精度的體育彩票銷售量預(yù)測結(jié)果，保證彩票產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展，提出了組合優(yōu)化理論的體育彩票銷售量預(yù)測模型。首先采用小波分析對體育彩票銷售量進(jìn)行分解，然后分別采用灰色模型和最小二乘支持向量機(jī)分別對高頻信息和低頻信息進(jìn)行建模，最后根據(jù)權(quán)重值得到體育彩票銷售量的預(yù)測結(jié)果。結(jié)果表明，提出的模型克服了單一體育彩票銷售量預(yù)測模型的不足，全面、客觀地刻畫了體育彩票銷售量的變化趨勢，預(yù)測結(jié)果更加理想和可信，可以為彩票產(chǎn)業(yè)提供有用的參考信息。

關(guān)鍵詞： 體育彩票； 促銷策略； 銷售量預(yù)測； 組合模型； 影響因素

中圖分類號： TN911?34； TP183 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）01?0108?03

Abstract： In order to obtain the high?precision sports lottery sales forecast result， and ensure the healthy development of the lottery industry， a new sports lottery sales forecasting model based on combinatorial optimization theory is put forward. The wavelet analysis is used to decompose the sports lottery sales， and the grey model and least square support vector machine are used to model the high?frequency information and low?frequency information respectively， then the forecast result of the sports lottery sales is obtained according to the weight value. The results show that the model can overcome the deficiency existing in single sports lottery sales forecast model， describe the change trend of the sports lottery sales comprehensively and objectively， the forecast result is more satisfactory and credible， and provides the useful reference information for lottery industry.

Keywords： sports lottery； promotion strategy； sales forecast； combined model； influence factor

0 引 言

自從體育彩票正式發(fā)行后，體育彩票的銷售量不斷增加，出現(xiàn)了許多種類的體育彩票，體育彩票呈現(xiàn)持續(xù)增長趨勢，支持了國家體育事業(yè)的發(fā)展[1]。體育彩票銷售量可以為彩票產(chǎn)業(yè)提供有用的參考信息，保證彩票產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展，因此體育彩票銷售量的預(yù)測與建模引起了人們的高度重視[2]。

體育彩票銷售量受到經(jīng)濟(jì)、社會以及彩民等因素的綜合作用，變化十分復(fù)雜，不僅具有顯著的趨勢性，且具有一定的隨機(jī)性[3]。根據(jù)預(yù)測技術(shù)的不同，當(dāng)前體育彩票銷售量的預(yù)測模型為傳統(tǒng)模型和現(xiàn)代模型[4]。傳統(tǒng)模型中最具代表性的為多元線性回歸模型，通過對模型的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，對將來體育彩票銷售量進(jìn)行預(yù)測，能夠預(yù)測體育彩票銷售量的趨勢性變化規(guī)律，預(yù)測效果差[5]?，F(xiàn)代模型有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色模型以及支持向量機(jī)等[6]，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要求樣本多，收斂速度慢，灰色模型只能對體育彩票銷售量的增長趨勢進(jìn)行預(yù)測，支持向量機(jī)可以對體育彩票銷售量的隨機(jī)性變化特點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測，但是無法預(yù)測體育彩票銷售量的趨勢性變化特點(diǎn)，因此單一模型均存在各自的局限性[7]。近年來，組合優(yōu)勢理論的研究不斷增多，有學(xué)者提出一些組合模型，將它們應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)、股票等方面的研究[8?10]，組合優(yōu)化模型集成各模型的優(yōu)點(diǎn)，預(yù)測的準(zhǔn)確性得到明顯改善，但是目前將組合優(yōu)化模型應(yīng)用到體育彩票銷售量的研究幾乎沒有。

為了提高體育彩票銷售量的預(yù)測精度，促進(jìn)彩票產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展，本文提出了組合優(yōu)化理論的體育彩票銷售量預(yù)測模型。首先采用小波分析對體育彩票銷售量進(jìn)行分解，然后分別采用灰色模型和最小二乘支持向量機(jī)對高頻信息和低頻信息進(jìn)行建模，最后根據(jù)權(quán)重值得到體育彩票銷售量的預(yù)測結(jié)果。結(jié)果表明，本文模型預(yù)測結(jié)果可信，為彩票產(chǎn)業(yè)提供了有用的參考信息。

1 相關(guān)技術(shù)

1.1 小波分析

3 體育彩票銷售量預(yù)測的應(yīng)用實(shí)例

3.1 源數(shù)據(jù)

選擇某年某地區(qū)的體育彩票月銷售量作為確定對象，共獲得60個(gè)數(shù)據(jù)，以前40個(gè)數(shù)據(jù)建立體育彩票銷售量預(yù)測模型，其他數(shù)據(jù)分析其預(yù)測性能，數(shù)據(jù)如圖2所示。

3.2 結(jié)果與分析

采用本文模型對最后20個(gè)體育彩票銷售量進(jìn)行預(yù)測，得到的結(jié)果如圖3所示。從圖3可以看出，本文模型體育彩票銷售量的預(yù)測偏差很小，可以很好地描述體育彩票銷售量的變化趨勢，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文模型是一種有效、高精度的體育彩票銷售量模型。

為了測試本文模型的優(yōu)越性，選擇灰色模型、LSSVM以及文獻(xiàn)[6]的體育彩票銷售量預(yù)測模型進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)它們的RMSE和MAPE，結(jié)果如表1所示。從表1可知，本文模型的RMSE和MAPE要小于對比模型，提高了體育彩票銷售量的預(yù)測精度。

4 結(jié) 語

針對體育彩票銷售量的趨勢性和隨機(jī)性變化特點(diǎn)，提出一種基于組合優(yōu)化理論的體育彩票銷售量預(yù)測模型，結(jié)果表明，本文模型不僅對體育彩票銷售量的趨勢性變化特點(diǎn)進(jìn)行了刻畫，而且可以準(zhǔn)確跟蹤體育彩票銷售量的隨機(jī)變化規(guī)律，預(yù)測精度要高于其他模型，預(yù)測值可以幫助彩票產(chǎn)業(yè)的決策者提供有價(jià)值的信息，便于他們制定更優(yōu)的銷售方案。

參考文獻(xiàn)

[1] 楊亞莉，程林林，張永韜.體育彩票銷量的計(jì)量模型及促銷策略研究：以四川省為例[J].成都體育學(xué)院學(xué)報(bào)，2012，38（9）：1?7.

[2] 李剛.彩票人均銷量的決定因素和我國彩票市場發(fā)展趨勢的預(yù)測[J].體育科學(xué)，2006，26（12）：38?45.

[3] 史文文，王斌，馬紅宇，等.問題彩民的購彩心理與行為特征[J].心理科學(xué)進(jìn)展，2012，20（4）：592?597.

[4] 劉圣文.體育彩票銷量影響因素研究：以山東省為例[J].武漢體育學(xué)院學(xué)報(bào)，2016，50（3）：30?35.

[5] 賈晨，謝衷潔.中國福利彩票銷售額影響因素分析與基于殘差主成分分析的預(yù)測[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理，2009，28（2）：191?203.

[6] 吳殷，李海.基于ARIMA 模型的體育彩票銷量預(yù)測：以上海為例[J].體育科研，2013，34（5）：23?26.

[7] 魏德祥，雷雯.基于ESDA_GWR的我國體育彩票銷售額及其驅(qū)動因子的空間異質(zhì)性研究[J].天津體育學(xué)院學(xué)報(bào)，2013，28（4）：304?309.

[8] 陳華友.組合預(yù)測方法有效性理論及其應(yīng)用[M].北京：科學(xué)出版社，2008：150?240.

[9] 苑慧芳，林鵬.基于AIC的組合預(yù)測方法在地區(qū)GDP預(yù)測中的應(yīng)用[J].山東理工大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2016，30（5）：64?68.

[10] 王金山，楊國超.一種基于時(shí)序可變加權(quán)系數(shù)的組合預(yù)測模型[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2012，26（2）：118?121.

[11] SULAIMAN M H， MUSTAFA M W， SHAREEF H， et al. An application of artificial bee colony algorithm with least squares vector machine for real and reactive power teaching in deregulated power system [J]. International journal of electrical power & energy systems， 2012， 37（1）： 67?77.