融合Bass模型和三阶段过程模型的续集电影需求扩散研究

续集电影与母电影之间存在品牌溢出效应但不存在替代效应。现有多代扩散模型主要考虑替代效应,难以适用于续集电影。构建了一个融合Bass模型和三阶段过程模型的续集电影需求扩散模型,以预测续集电影的市场潜量和上映期间每日需求量。以2011年至2016年国内上映的续集电影相关数据对模型进行了验证,并与Marshall模型和SBM进行了比较。结果表明1)母电影品牌溢出效应、两代电影特征差距和市场扩张显著影响续集电影的市场潜量;2)电影需求过程存在显著的季节性波动;3)所建模型在拟合优度和预测精度方面均优于两个对比模型。所建模型一方面更适用于预测续集电影的需求扩散,另一方面研究对象拓展至不存在替代效应的多代短生命周期体验品,考虑了多代产品品牌溢出效应,是对已有多代扩散模型的补充。     

考虑消费动机和动态竞争的电影日需求预测模型

提出并验证考虑消费动机和动态竞争的电影日需求预测模型。考虑非粉丝及粉丝型的消费动机,构建电影消费两阶段过程模型;融合该模型和Bass模型,考虑竞争导致市场潜量的动态性,考虑映前被关注度、口碑、节假日对票房的影响,提出电影日需求预测模型。利用2016~2017年上映的电影数据验证该模型,并与Bass模型对比分析。结果显示,该模型预测效果优于Bass模型。因考虑竞争导致的动态市场潜量,考虑粉丝型消费者由续集效应及改编效应导致的动态市场潜量提升,该模型能显著提高预测准确度。利用映前被关注度和电影口碑数据,该模型能实现映前及上映早期的预测。该模型可推广至存在消费动机不同、市场动态竞争的其它短生命周期体验品的需求预测,是对Bass模型的改进。     

基于遗传算法的附随扩散模型的构建及实证研究

论文研究了具有附随扩散关系的产品扩散特点,以Bass模型为理论基础,构建了附随扩散模型,然后以移动上网用户附随移动用户扩散的实例为研究对象,建立了移动上网附随扩散模型,并采用遗传算法估算模型参数,对今后几年移动上网用户的扩散规律进行了预测。最后,将附随扩散模型的研究结果与采用传统Bass模型、Logistic模聊的结果进行了对比,得出了附随扩散模型拟合和预测效果更好的结论。     

基于Bass-BP组合模型的微信扩散研究

微信扩散具备非线性变化特征,仅采纳单一预测算法无法有效描述微信扩散的规律.因此,提出了Bass-BP扩散组合模型.首先利用经典Bass模型对微信数据进行初步预测,再利用BP神经网络对Bass模型预测结果进一步非线性逼近.结果表明,Bass-BP组合模型相较于Bass经典模型和BP神经网络这两种单一的预测模型,具有更好的预测效果.     

分层广义线性模型在准备金评估中的建模研究

考虑到赔付流量三角形数据同一事故年反复观测的纵向特征以及数据结构的层次性,建立了分层广义线性模型.与通常的随机模型相比,分层广义线性模型不但可以选择条件反应变量的分布而且风险参数分布范围也更加广泛.利用h-似然函数估计分层广义线性模型的模型参数,降低了计算量.为使模型具有可比性,评估模型的预测精度,推导了模型预测误差的估计式.为充分利用已知赔付信息,将赔付额和赔付次数两种赔付信息纳入未决赔款准备金评估模型,建立了两阶段分层广义线性模型.在线性预测量中考虑了各种固定效应和随机效应以及模型结构的散布参数,改进了线性预估量结构.研究表明:分层广义线性模型对于数据的各种分布及形式都具有很好的适应性,更加符合保险实务现实的赔付规律.     

灰色GM(1,1)模型的改进模型在房地产价格指数预测中的应用

提出了一种结合非线性回归技术的灰色GM(1,1)模型的改进模型.利用我国的房地产价格指数预测作为研究对象,用以验证所提方法的有效性和准确性.根据实证结果,说明了新的改进模型有效提高了经典灰色模型的预测精度.     

基于离散Bass模型的双十一销售预测

阿里巴巴双十一购物节的销售额走势,不仅是相关企业规划决策的依据,也是我国经济活动的重要方向性指标,运用Bass模型预测双十一销售额具有十分重要的意义.对普通正向的离散Bass模型采用普通最小二乘法得到的参数估计值偏离于原连续模型参数的真实值,因为存在着多重共线性和时间区间偏差.为克服这两个缺点,根据一类黎卡提方程构建精确的离散Bass模型.研究显示该模型及其解均收敛于原连续模型.给出基于非线性最小二乘法则的搜索算法,估计模型参数,拟合效果较好.最后将模型结果运用到阿里巴巴双十一的销售额预测,结果表明2018销售额将迎来拐点,增速将放缓.     

基于混合地理加权Fay-Herriot模型的小域估计

作为一类区域层次模型, Fay-Herriot模型在小域估计中已经得到广泛的应用,这类模型假定各区域的直接估计是空间不相关的.很多情况下这个假定是不成立的,因此一些考虑空间效应的Fay-Herriot模型被提出.本文基于混合地理加权回归模型提出一类新的Fay-Herriot模型用以刻画空间非平稳性,基于提出的模型,给出小域目标参数的经验最佳线性无偏预测估计量,并研究了该估计量的均方误差.最后通过数值模拟验证了所提方法的有效性.     

我国通讯产品扩散的模型分析

利用Bass创新扩散模型描述我国无线寻呼和移动电话的扩散过程.通过对无线寻呼和移动电话的历史数据进行模型参数的估计,建立无线寻呼和移动电话的采用者扩散模型,分析无线寻呼被市场淘汰的原因和移动电话的市场前景.最后根据模型得出的结果对模型进行了讨论     

考虑病毒DNA核衣壳和细胞间传播的一般HBV扩散模型

该文综合考虑了诱发HBV感染的两类途径、一般发生率函数和HBV病毒及其核衣壳的扩散效应,建立了一般性的HBV扩散模型.证明了模型解的适定性,两类平衡态的存在唯一性和模型的一致持久性,然后通过构造Lyapunov函数,得出模型的阈值动力学行为.最后结合数值模拟验证理论结果的同时,揭示了扩散对各状态变量的影响,结果显示:扩散影响HBV感染,且扩散系数越大,HBV感染的空间区域越大.     

空气中PM2.5的扩散衰减与预测分析

以西安市2013年1月1日-9月19日的空气污染监测数据为例,采用非稳态的二维多箱模型,综合考虑了风向、季节等因素的影响,对西安市PM2.5的面源污染扩散和衰减规律进行模拟预测,计算模型相对误差;再选用高斯模型对某一天西安市突发情况下PM2.5浓度扩散情况进行点源污染扩散预测,并评价模型的有效性.     

黑龙江省总体经济预测——基于扩散指数模型

本文以Stock and Watson提出的"扩散指数"模型为基础,建立一个两步骤的"扩散指数"预测模型,并应用于黑龙江省经济增长率的预测。除了依循Stock and Watson的作法外,本文也将变量依其特性区分为商品市场变量与货币市场变量,再分别针对各市场变量估计其扩散指数,然后根据这些指数进行预测。实证结果显示,"扩散指数"预测模型具有相当好的预测绩效,也优于一般模型的预测,因此可以作为未来总体经济预测上的另一种选择。     

An acceleration-scale model of IING’s diffusion based on force analysis

ABSTRACT

The diffusion of Internet-based Intangible Network Goods (IINGs) shows new characteristics completely different from that of traditional material products. This paper aims to establish new models to describe and predict IING’s diffusion at the aggregate level. Firstly, we transform the key factors affecting IING’s diffusion into driving forces, resistant forces, and variable forces. Secondly, we analyse the dynamic changes of these forces in different diffusion stages and obtain the acceleration model of IING’s diffusion. Then, since acceleration is the second derivative of scale, we further establish the scale model of IING’s diffusion. As the scale model can predict the number of IING’s adopters at a particular time and the acceleration model can explain the dynamic changes of scale, we combine them as the acceleration-scale model to describe IING’s diffusion. Finally, we make comparisons between the acceleration-scale model and the Bass model based on three cases. Different from the previous studies, we found that IING’s diffusion rate is asymmetric. The diffusion rate of successful IING is right skewed while the diffusion rate of failed IING is left skewed. The results also shows that the acceleration-scale model has a better predictive performance than the Bass model, no matter the diffusion is successful or failed     

批量购买下免费商品赠送对新产品扩散的影响

在非耐用品的购买过程中,批量购买的消费行为较为普遍。本文基于Bass模型,将批量购买看作一个扩散过程,建立批量购买下含免费商品的产品扩散模型;然后在扩散模型中引入重复购买和价格策略等因素的影响,构建了优化模型群。对不同购买方式下的免费商品赠送进行仿真分析,同时对模型中重要参数进行优化后分析,计算分析表明:和单量购买情形一致,当存在批量购买时,免费商品的赠送同样会加快产品的扩散速度,但值得赠送更多的免费商品以达到利润最大化。消费者的批量购买量越大,就越有必要赠送更多的免费商品来让消费者了解该产品,甚至对每个消费者发放免费商品。同时,通过对赠送时期的对比分析,发现只有在产品引入初期赠送最佳,形成了“首期赠送效应”。最后,给出了参数对免费商品赠送水平的影响范围与趋势。     

Model averaging for semiparametric additive partial linear models

To improve the prediction accuracy of semiparametric additive partial linear models(APLM) and the coverage probability of confidence intervals of the parameters of interest,we explore a focused information criterion for model selection among ALPM after we estimate the nonparametric functions by the polynomial spline smoothing,and introduce a general model average estimator.The major advantage of the proposed procedures is that iterative backfitting implementation is avoided,which thus results in gains in co...     

一种基于在线训练的交通信息实时预测快速算法

对于实时交通信息预测,预测精度与预测时间效率始终是一对难以解决的矛盾.重点研究如何提高预测时间效率问题.以精确在线支持向量回归算法(AOSVR)为基础,提出了基于云模型的sigmoid核函数简化计算方法,建立了改进的AOSVR交通信息实时预测模型.该模型应用于实际的交通流实时预测,预测结果表明,由于简化了计算,以损失较小回归精度的代价,显著提高AOSVR模型预测效率.