基于季節(jié)性多元回歸模型的美容護(hù)膚品進(jìn)口量預(yù)測(cè)

李佳菊

摘 要：美容護(hù)膚品的進(jìn)口情況在一定程度上說明了我國美容化妝品行業(yè)的現(xiàn)狀特征。預(yù)測(cè)化妝產(chǎn)品的進(jìn)口情況有助于了解我國的美容化妝品行業(yè)水平，為相關(guān)企業(yè)的戰(zhàn)略決策提供決策依據(jù)。以美容護(hù)膚品的進(jìn)口量的歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)；利用季節(jié)性多元回歸模型和最小平方法進(jìn)行了預(yù)測(cè)；對(duì)比了不同預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)效果；得出季節(jié)性多元回歸模型在美容護(hù)膚品的進(jìn)口量預(yù)測(cè)中的適用性更好的結(jié)論。預(yù)測(cè)結(jié)果顯示2017年我國美容護(hù)膚品進(jìn)口量將達(dá)到124846.34噸。

關(guān)鍵詞：美容化妝品；進(jìn)口預(yù)測(cè)；季節(jié)性多元回歸模型；最小平方法

一、我國美容護(hù)膚品進(jìn)口量現(xiàn)狀

隨著人們對(duì)自身形象的追求的不斷提高，美容護(hù)膚產(chǎn)品已經(jīng)成為大多數(shù)人生活中必不可少的物品。美容護(hù)膚品的進(jìn)口情況受多種因素的影響，但是作為一個(gè)有廣大市場(chǎng)的產(chǎn)品，它的變化有一定的趨勢(shì)性和持續(xù)性。2014年至2016年，我國的美容護(hù)膚品的進(jìn)口量有較大的增長，2014年全年的進(jìn)口量是49841噸，2016年全年進(jìn)口量達(dá)到了99077噸，年平均增長率為41%。

就美容化妝品行業(yè)而言，目前國內(nèi)對(duì)美容化妝品行業(yè)市場(chǎng)現(xiàn)狀的研究主要集中在國內(nèi)產(chǎn)值方面，關(guān)于進(jìn)口量的研究分析還比較少。然而要全面了解行業(yè)的市場(chǎng)現(xiàn)狀，必須要綜合分析兩方面的情況，所以有必要對(duì)美容護(hù)膚品進(jìn)口量進(jìn)行研究分析。

二、預(yù)測(cè)模型的建立

時(shí)間序列是某一類現(xiàn)象的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)數(shù)值，按照時(shí)間書序排列而成的統(tǒng)計(jì)數(shù)列。時(shí)間序列的預(yù)測(cè)方法有很多種，例如簡(jiǎn)單平均法、移動(dòng)平均法、指數(shù)平滑法等以及現(xiàn)代的自回歸模型等。

（一）季節(jié)性多元回歸模型

季節(jié)性自多元回歸預(yù)測(cè)是用虛擬變量來進(jìn)行多元回歸的預(yù)測(cè)方法。當(dāng)回歸模型的變量是定性的自變量時(shí)，要將它們放進(jìn)回歸模型中，必須用相應(yīng)的數(shù)字代碼來表示，稱為虛擬自變量。當(dāng)模型中的定性自變量水平為n時(shí)，以其中的一個(gè)定性自變量為參照值，需引入n-1個(gè)虛擬自變量來表示其他的定性自變量。研究美容護(hù)膚品的進(jìn)口量與季度的關(guān)系，把季度看成分類變量，則需要引入3個(gè)虛擬自變量。以第4季度作為參考季度，引入3個(gè)虛擬變量為：

（二）最小平方法預(yù)測(cè)模型

最小平方法也叫最小二乘法，是分析和預(yù)測(cè)現(xiàn)象的長期趨勢(shì)常用方法。最小平方法的基本原理是：根據(jù)原始數(shù)列擬合一條比較理想的趨勢(shì)直線或趨勢(shì)曲線，是原始數(shù)列的各個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)和趨勢(shì)線的垂直距離的離差平方和最小。直線趨勢(shì)方程為；根據(jù)離差平方和最小，可以推算出

三、美容護(hù)膚品進(jìn)口量預(yù)測(cè)分析

（一）預(yù)測(cè)過程

1、季節(jié)性多元回歸模型預(yù)測(cè)分析

根據(jù)我國美容護(hù)膚品2014-2016年各季度的進(jìn)口量數(shù)據(jù)，運(yùn)用季節(jié)性多元回歸分析進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。

根據(jù)多元回歸方程，平均每個(gè)季度的進(jìn)口量為8389.667噸；對(duì)于時(shí)間變量t，從2014年第一季度開始，每個(gè)季度的進(jìn)口量平均比上一個(gè)季度增加1538.625噸；每年的第一季度的進(jìn)口量比同年第四季度平均少586.125噸，每年的第二季度的進(jìn)口量比同年第四季度平均多1134.25噸，每年第三季度比同年第四季度平均多1499.292噸。

在上述回歸分析中，評(píng)估參數(shù)R Square為0.9377，Adjusted R Square為0.9020，兩個(gè)數(shù)值都趨近于1，表明回歸方程擬合得比較理想，利用回歸方程算出的預(yù)測(cè)值和實(shí)際值比較貼近。

（二）常用預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)效果比較

對(duì)于不同的預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果統(tǒng)一采用相同的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行判定，本文采用平均絕對(duì)誤差進(jìn)行判定，平均絕對(duì)誤差小的，表示預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際值的擬合程度高，誤差小；平均絕對(duì)誤差大的，則表示預(yù)測(cè)結(jié)果不理想，誤差較大。對(duì)于指數(shù)平滑法，平滑系數(shù)的取值是根據(jù)預(yù)測(cè)值和實(shí)際值的方差最小時(shí)取的，符合預(yù)測(cè)模型的要求。季節(jié)性多元回歸模型和最小平方法、指數(shù)平滑法的預(yù)測(cè)記過比較如下表所示。從表中可以發(fā)現(xiàn)，季節(jié)性多元回歸的預(yù)測(cè)結(jié)果的平均絕對(duì)誤差要比最小平方法和指數(shù)平滑法小，這說明季節(jié)性多元回歸模型的預(yù)測(cè)結(jié)果較好，這也驗(yàn)證了季節(jié)性多元回歸對(duì)美容護(hù)膚品的進(jìn)口量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。（見表1）

四、結(jié)語

季節(jié)性多元回歸模型中綜合考慮了時(shí)間變量和季節(jié)變量，因此在有明顯趨勢(shì)成分和季節(jié)成分的時(shí)間序列，季節(jié)性多元回歸模型的預(yù)測(cè)結(jié)果比其他的定量分析模型的預(yù)測(cè)效果更好。而季節(jié)和時(shí)期的不同影響美容化妝品及護(hù)膚品的需求種類和需求數(shù)量，所以季節(jié)性多元回歸模型在美容護(hù)膚品的進(jìn)口量預(yù)測(cè)中更具意義，適用性更好。

參考文獻(xiàn)：

[1]賈俊平.統(tǒng)計(jì)學(xué)[M].北京：清華大學(xué)出版社，2006.

[2]曾麗.基于指數(shù)平滑法黑龍江糧食貨運(yùn)量需求預(yù)測(cè)[J].黑龍江：國土自然資源研究 .2015-01：17-22

[3]郭華山.我國化妝品行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、瓶頸及趨勢(shì)[J].山西：日用化學(xué)品科學(xué).2012，35（7）：6-9

[4]孫尚.應(yīng)用多變量統(tǒng)計(jì)分析[M].北京：科學(xué)出版社，2011.