连锁超市销售数据的计量分析

连锁超市销售数据的计量分析

摘要：超市（Supermarket）20世纪30年代诞生于美国。作为零售业的一种新型业态带来了商业的第二次革命，根本上改变了传统的销售方式，极大地促进了零售业连锁经营的快速发展。本文通过选取了某超市一个月的部分单品销售数据运用运用计量分析软件eviews进行建模并对数据进行了分析。以了解超市促销是否会给超市的销售额带来明显的增加，以期为超市行业提供科学的决策依据。

关键词：连锁超市销售数据计量分析

超市（Supermarket）20世纪30年代诞生于美国。作为零售业的一种新型业态带来了商业的第二次革命，根本上改变了传统的销售方式，极大地促进了零售业连锁经营的快速发展。我国在20世纪80年代初引入“自选商场”，真正的连锁超市起步于90年代初，在走过了艰难的创业期后，现在已经成为全国商业领域各种零售业态中增长最快的业态之一。

到2004年上半年末，从企业门店数看，业态为超级市场的为15 266个，占32.5%；从企业零售额看，超级市场达956.9亿元，已占限额以上连锁零售企业零售额的46.7%；从增长角度看，超市的销售额与2003年同期相比增长了27.2%，店铺数增长了24.3%，这一切都说明超市已成为我国零售业广泛采用的新型业态，在连锁经营中处于主导地位。

21世纪的商业是崇尚资源整合、优势联动、资讯共用的大经营时代。随着沃尔玛、家乐福等外资超市在中国的扩张,中国的本土连锁超市也加快实施了扩张计划。例如,华联集团2005年在全国开设的连锁店数量达到6000家,营业额达到600～700亿元;上海联华超市计划4年内将其门店扩展到8000家。此外，并购事件频频发生。例如，2004年联华超市并购了万利福、浙江华商等超市,华联超市并购华联吉买盛等等。在这个时代“优胜劣汰”依然在起作用。想要在众多竞争中生存下来，及时、适时的做市场调查，了解掌握销售经营情况，科学有效地估计预期需求量和预测供销动态走向，对以后的经营销售做出正确的预测与决策起着十分重要的作用。本文采用计量经济学的方法对超市销售数据进行初步的分析与处理，以期积累经验，进行深入的分析研究。

一、数据与总量分析

本文选取了某超市一个月的部分单品销售数据，主要有不含酒精类饮料、含酒精类饮料、香烟三大类。详细分类为碳酸类饮料、果蔬汁饮料、功能饮料、乳品饮料、茶类饮料、咖啡饮料、包装饮用水、酿造酒类、蒸馏酒类、配制酒类和香烟11小类。各小类月销售额占月总销售额的比例如图1所示。不含酒精类饮料仅占总销售额的28%，含酒精类饮料占48%，

香烟占销售总额的24%。

由图1可以看出，乳品饮料和咖啡饮料销售额的比重最小，都达不到1%；功能饮料、茶类饮料和配制酒类所占比重都为1%；包装饮用水所占比重为2%。这六类在月总销售额的构成中所占份额很小，因此其对总销售额的影响可以忽略不计。

图1 11类商品销售额占月总销售额比例

将每日各个单品的含税销售金额进行加总，可得每日的商品含税销售金额（单位：元，下同），即序列X（如图2），有以下结论。

本月多数时期的日销售总额基本在10000～20000元范围内波动，周期性不很明显，而超市日销售总额在11、12日和22日有两次十分明显的波峰。经实地调查，这两个奇异值的出现，与超市商品营销策略中最常采用的促销活动和团购出现有关。

为了反映这种情况的出现对销售数据的影响，提高模型的精度，设置虚拟变量，用EViews软件进行分析。

D=1 促销时期

0 一般时期

将每日销售额模型设置成X=C(1)+C(2)×XD

对应的模型表达式是X=14048.5+0.6883×X×D

(13.9974)

R2=0.8750 D-W=1.7308 F=195.93

由此可以看出该超市日常销售的特点，销售额平均值的保持比较依赖于促销活动。由月总销售额计算平均每日销售额，为每日17116.62元，消去促销活动和团购业务的影响，平均每日销售额为14048.50元。事实上，超市在商品营销活动中，定期或不定期地进行促销，是其增加营业额，获取利润最重要的手段之一，是其营销体系的重要构成部分。

二、超市商品品类的计量分析

现在对碳酸类饮料与果蔬汁饮料、酿造酒与蒸馏酒及香烟的销售数据分别进行分析。1.碳酸类饮料与果蔬汁饮料销售数据分析。

如图3所示，出现了两个十分明显的波峰的是碳酸类饮料的销售数据序列X1，而比较平稳的是果蔬汁饮料销售数据序列X2。碳酸类饮料的销售数据序列这两个突然出现的波峰是由10、11、12、24日出现的异常销售额造成的。异常销售额的出现，原因是超市对可口可乐、雪碧、醒目苹果汽水和芬达四种饮料的促销和团购造成的，特别是11日的销售情况。果蔬汁饮料在11日的销售额较其平常也有突然提高，但提高幅度不十分明显，可能是由于碳酸饮料的促销而带动的饮料销售增加。对碳酸类饮料的销售数据序列设置虚拟变量D=1 促销时期

0 一般时期

将每日销售额模型设置成X1=C(1)+C(2)×X1D

利用软件建立模型，对应的模型表达式是X1=1306.93+0.9381×X1×D

(17.8452)

R2=0.9192-.D-W=1.7128/0F=318.45

由此可以看出超市商品促销活动对碳酸类饮料的销售额增长有着非常直观的影响，促销活动比较成功。

2.酿造酒与蒸馏酒销售数据分析。

图4酿造酒与蒸馏酒销售数据折线图

如图4所示，一直比较平稳的是酿造酒销售数据序列J1，只是在7日有一个较为明显的波峰出现，究其原因是大宗购买所致。而蒸馏酒的销售数据序列J2出现了两个波峰，12、13、14日三个奇异值和22日奇异值的出现可能是受超市促销因素的影响而造成的，同样设置虚拟变量

D=1 促销时期

0 一般时期

利用软件建立模型，对应的模型表达式是J2=4433.35+0.839×J2×D

(13.479)(20.753)

R2=0.93945D-W=1.582567F=430.687