基于Logistic回归分析的市场下滑预测模型

） ２ ＋ （ ｙ ： 一 ） ２ ＋ （ ｙ 厂 ） ＾ ２ ＋ （ ｙ ｒ ） ＾ ２ 】 １ ０ ． ５ 。 其中用 Ｙ １ ． Ｙ ： 、 Ｙ ， 、 Ｙ 分别为 各个市场 ７ 月到 １ １ 月的增幅 ， 为增幅均值。
０ ． ８ ≤Ｉ ｒ ｌ ＜ １ ． ０ ， 表示高度线性相关。
企 业 可 以 通 过 现 有 增 幅 趋 势 值 、波 动 值 对 未 来 市 场 下 滑情 况
因 为烟草品牌在 省内市场与 省外市场 各方面差 异巨大 ， 不能放在一起分析 ，我们这里着重 以该 烟草 品牌 省外各地市 市场作为分析对 象。 同时因为 曾经有过下滑历史记录的市场 和没有下滑记录 的市场有显著差异 ，放在一起建模会影响模型 的准确 率和稳 定性 ， 所 以如果将所 有省 外市场按照 ７ 月到 １ １ 月 期间的历史 下滑次 数将 其划分 为下滑 ０次 、 １ 次、 ２ 次、 ３ 次、 ４ 次 五类 。 对
方法。
一
型。
Ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ回 归分 析 方 法 简 介 （ 二） 数 据 理 解 与数 据 准备
、
Ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ 回归分析主要应用于因变量属于二分类变 量的回 归问题 。这 里研究 市场是否 下滑的问题 ， 市场 的销量 、 增幅、 表 示不下滑 ） 作 为被解释变 量 ， 是一个 典型的二 分类型变 量 。
如果自变量属于 中度 以上线性相关 的多个变量 ，只需 要
保留一个就可以了。
（ 四） 通 过 逐 步 回 归法 筛选 合 适 的 自变 量进 入 回 归模 型
３ ． 抽取样本数据 、 熟悉数据 、 数据 清洗和摸底 根据前面的分析思路 ， 从数据仓库中提取数据 ， 通过对样
做 出预 测 ， 得 到 高 下 滑 风 险 市 场名 单 。提 前 对 这 些 市 场 进行 策
略挽 留， 以 达 到 降低 整体 市 场 下 滑 率 的 目的 。
关键词 ： 下 滑预 警模 型 ； Ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ回 归 分析 ； 市 场 下 滑 率
如何降低市场下滑率是 困扰每个企业 的难题 ， 如 果能够 建立一个模型 ， 通过模型对未来市场的下滑 情况 做出预测 ， 就
能很好地 氏整体 下滑 率。本文以某烟草品牌为例 ， 通过 Ｌ ０ 一 这五类 市场 分别建模 ， 将 大大 提高模型的准确率和稳 定性 。 我
ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ 回归分析 ， 讲述在烟草企业中建立市场下滑预警模 型的 们这 里以在 此期间下滑 ３次的市场群为例 ，建立下滑 预警 模
（ 一） 模 型 建 立 方， 法
将某 烟草品牌 １ １ 月 的各个 市场 是否下滑 作 为因变量 Ｙ
（ １ 表示下滑， ０ 表示不下滑） ，通过因变量 Ｙ的影响因素自变 可以反映波动值 的计算方法， 这里的计 算公 式为波动值＝ ［ （ ｙ 。 一
理 论 与 方 法
Ｍ ＡＲＫＥＴＩ ＮＧ ＲＥ ＳＥ ＡＲＣＨ
１ ． 下滑的定义。 我们用增幅作 为衡量下滑与否的指标。 增 幅大 于 ０ ， 属于正常 市场 ， 记为 ０ ； 增幅小 于 ０ ， 属于下滑 市场 ， ２ ． 自变量的选 取。对因变量 Ｙ产生影响的因素有很多 ， 但
Ｇ Ｄ Ｐ 、 人 口等 因素作 为解释 变量 ， 而是 否下滑 （ １ 表 示 下滑 ， ０ 记为 １ 。 这 时通常采用 Ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ 回归分析做 出相关的 回归模 型 。 其函数 鉴于数据 提取难 度和 商业 机密考虑 ，目前能够采用的 数据 只 表达 式为 ： Ｌ ｏ ｇ ｉ ｔ （ Ｐ ） ＝ ￣ ０ ＋ １ ３ Ｘ 。 ＋ ． ． ・ ＋ ｐ 。其 中 Ｘ ｔ ． ． ・ Ｘ 为解释变 有销量 、 增幅、 单箱销售额 、 毛利等数据。 我们这里采用增幅的 量（ 自变量 ） ， Ｂ 。 … 为 回归方程系数 ， Ｌ ｏ ｇ ｉ ｔ （ Ｐ ） 为一个市场下
量Ｘ 。 、 ｘ …ｘ 的７ 月到 １ ０ 月的相关 数据 ， 运用 Ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ 回归分 析， 建立关于自变量 Ｘ 、 ｘ ： …Ｘ 对 因变 量 Ｙ的 回归方程 ， 即市 场下滑预测模型。通过该模型回归方程 ， 可以对未来市场下滑
情况做出预测。
归分析 法 ， 最 终 选 出增 幅 趋 势值 、 增 幅 波 动 值 为 影 响 自变 量 ， 建 立 某烟 草 品 牌 省 外 地 市 市场 的下 滑 预 警 模 型 。运 用该 模 型 ，
二、 下 滑预 测模 型 的建 立
其中趋势值反映 了 ７ 月到 ｌ ０月期间增幅 的变化 趋势 ， 用
趋势值反映 ， 趋势值大于 ０ ， 则趋势是变大 ； 反之 ， 则变小 。 计算 公式是 ： 趋 势值＝ （ ｎ ∑ｘ ｙ — Ｅｘ Ｅ ｙ ） ／ ［ ｎ ∑Ｘ ２ 一 （ ∑ｘ ） ２ 】 ， 其中 ｘ 表示 月份 ， Ｙ 表示增幅 ， ｎ 表示月份数 。 波动值反映了 ７ 月到 １ ０ 月期间增幅的波动状况 。 有很多
滑概率 Ｐ的 Ｌ ｏ ｇ ｉ ｔ 变 换。当 Ｌ ｏ ｇ ｉ ｔ （ Ｐ ）大于 ０时 ， 下滑概 率 Ｐ大
衍生变量增幅均值 、 增幅趋势值 、 增幅波动值分别作为 自变 量
Ｘｌ 、 Ｘ２ 、 Ｘ３ 。
于０ ． ５ ， 下滑风 险 高 ； 当Ｌ ｏ ｇ ｉ ｔ （ Ｐ ） 小 于 ０时 ， 下 滑概 率 Ｐ小于 ０ ． ５ ， 下滑风险低 。
理论 与方 法
ＭＡＲＫＥ ＴＩ ＮＧ ＲＥＳ ＥＡＲＣ Ｈ
基于 Ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ回归分析的市场下滑预测模型
◇ 曹wk.baidu.com玲
摘要： 针 对 目前 烟 草 行 业 市 场 下 滑 率 高居 不 下 的 现 状 ， 建
立 一 个 市 场 下 滑 预 警 模 型 尤 为 重要 。 鉴 于 此 。 运用 Ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ回