基于時間序列模型的A公司消費需求預測

孫敏

摘要：以A溫泉酒店公司（以下簡稱A公司）2017-2019年消費人次為自變量，采用曲線趨勢外推法預測A公司年消費需求規模。A公司往年季度接待人數與三次曲線（y=62.44x³-895.9x²+36088.7x-2573.3）擬合度顯著性高。該預測模型的后驗差比值c=0.228，小概率誤差P=1，因此可用于預測A公司未來消費需求。通過本論述編寫的MATLAB程序計算可得2020-2021年A公司年消費需求規模分別為21.67J人次和61.47萬人次。

關鍵詞：消費需求;三次曲線模擬;MATLAB計算

中圖分類號：F59 文獻標志碼：A

A公司位于甘肅省隴東南地區，現有溫泉浴莊和度假酒店兩個產品。與周邊溫泉相比，A公司溫泉產品存在同質化嚴重、附加值低和文化體驗度弱等問題。與全球溫泉產品相比，A公司仍沿用上個世紀“泡池+飲食+酒店”的發展理念。因此，A公司急需基于未來消費需求規模開發相應產品以應對文旅融合時代溫泉產品需求。因此本論述通過分析A公司2017-2019年的旅游接待人數規律，引入時間序列分析方法，建立A公司消費需求動態預測模型，并借助MEATLAB程序預測2020-2021年A公司消費需求規模。

1A公司消費需求時間預測模型

1.1數據來源

2017-2019年A公司年消費人次依次為1.27、1.08和12.3萬人次（見表1所列）。接待的游客人數可看成是一個隨時間推移而形成的隨機時間序列。見表2所列，A公司月系列消費需求有2個旺季，即6-7月份和12-1月份。

1.2預測模型確定

因為旅游人數是衡量旅游需求的常用變量，因此本論述采用的時間序列預測模型中自變量（x）是季度平均消費接待人次，需求預測因變量（y）是季度游客接待人次。如圖1所示，A公司2017-2019年的季度接待人數（共計12組數據）呈曲線形態。已有經驗和本論述反復擬合分析表明三次曲線趨勢外推法預測模型（y=ax³+bx²+cx+d）是顯著性較高的預測模型。將A公司2017—2019年季度統計數據代入可得消費需求預測公式如下。

y=62.44x³-895.9x²+36088.7x-2573.3

根據表3計算可得該預測模式的后驗差比值c=0.228<0.35，所以預測精度等級為優秀;小概率誤差P=1>0.95，所以該預測模型等級為優秀。

2預測結果

為利用該三次項預測模型準確預測A公司未來消費需求規模，本論述設計MATLAB小程序（見表4所列）。

該程序計算得出2020-2021年A公司年消費需求規模分別為21.6萬和61.47萬（見表5所列）。

3結束語

本論述基于時間序列方法構建A公司消費需求預測模型為y=62.44x³-895.9x%36088.7x-2573.3，該模型的后驗差比值C=0.228，小概率誤差P=I，說明該模型預測精度高，能夠客觀反映A公司消費需求變化趨勢。MATLAB小程序驗算表明2020-2021年A公司消費需求可達21.6萬人次和61.47萬人次。該預測結果不僅為A公司發展規劃提供數據支撐，也可為政府的基礎性服務性行業的發展規劃提供參考依據。