利用Logistic模型预测耐用消费品社会拥有量

本文把生物学中的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型，通过变换而线性化的方法，用于研究耐用消费品社会拥有量的发展趋势，取得了良好的预测结果．从而为生产耐用消费品的企业领导做出科学决策提供了理论上的依据，对耐用消费品的市场开拓与启动具有一定的意义．     

社会化商务中消费者感知推荐信任的聚类方法研究

新兴社会化商务社会中人与人之间的高交互性及推荐信息的海量化和高动态性,对平台分析消费者感知信任提出了新的挑战。然而,对推荐信息进行聚类难以体现消费者主观性及主体间关系。本文将感知推荐信任聚类问题转化为复合网络划分问题,将主观逻辑方法与基于Normal矩阵的谱平分方法相结合构建社会化商务中消费者感知推荐信任的聚类方法。首先,将推荐信息转化为感知推荐信任,然后,从社交网络中抽取感知推荐信任相似度与关系亲密度网络,并构建Normal矩阵用谱平分方法进行划分。最后,通过多组仿真实验证明了该方法的实用性和有效性。该方法能够为社会化商务中消费者信任的分析提供新视角,为平台制定精准化营销策略提供支持。     

耐用消费品拥有量预测的研究

本文在分析耐用消费品拥有量增长特性基础上，提出三种假设模型，并给出三个例子，说明应用这些假设模型对我国主要耐用消费品的拥有量进行预测的方法。     

Tweedie类分布下广义线性联合均值与散度混合专家回归模型

Tweedie类分布在财产保险中常常用来对索赔额进行量化,而混合专家回归模型在统计和机器学习方面被广泛地研究,并用来对异质总体数据进行分类、聚类及回归分析.本文基于Tweedie类分布提出广义线性联合均值与散度混合专家回归模型,从而为非寿险费率厘定精算技术的发展提供参考思路.接着,利用EM算法给出该模型的极大似然估计,进而通过随机模拟实验验证了所提出方法的有效性.最后,本文结合空气质量指标(AQI)数据验证了该模型和方法具有实用性和可行性.     

基于相对隶属度的织物风格模糊聚类分析

分析比较了统计数学、模糊数学和灰色数学在织物风格分析中的缺陷.特别针对模糊数学需人为确定隶属函数的缺陷提出采用基于相对隶属度的织物风格模糊聚类分析方法.以相对隶属度矩阵和模糊聚类中心矩阵的迭代求解为依据,对苎麻等十种织物的风格测试参数进行了聚类分析.通过聚类计算得到了织物相对类别特征值的聚类结果.经验证认为该结果符合客观实际和人们的感知经验.     

一个新的模糊聚类有效性指标

提出了一个判别模糊聚类中聚类数有效性的新指标.首先利用FCM算法对数据集进行模糊聚类,通过隶属度矩阵和聚类中心构建加权二分网络.然后通过改进加权二分网络的模函数,定义一个新的聚类有效性指标.为了检验该有效性指标的性能,选取了三个常见的有效性指标在十五个数据集上进行了对比.实验结果表明,该有效性指标具有较好的性能.     

基于方差与改进群智能算法的K-means聚类优化

利用K-means进行数据聚类时,借用不同处理手段其统计距离和聚类中心等会有所差异,从而影响聚类结果,尤其是当数据维度增高时,这种现象更为明显.对此,文章提出一种基于样本方差的多元统计距离算法,并引入改进人工蜂群算法及评价准则函数确定聚类中心和最佳聚类数,优化K-means算法.理论上,该方法可以克服原算法易陷入局部最优和固定聚类数等缺陷.最后,通过特异值检测,人工数据集以及UCI真实数据集测试验证该优化算法性能.     

技术创新扩散过程中市场酝酿期的模型分析

本文描述了技术创新扩散过程中的市场酝酿期 ,以 Bass模型为基础的分析结果表明 :市场酝酿期越长 ,新技术的创新系数就越小 ,扩散系数就越大 ,而且到达销售峰期的时间就越长 .本文同时对 2 8种耐用消费品的市场扩散进行了实证分析 ,得出了一些有用的结论     

不同禀赋农户对信息服务技术采纳行为的对比分析

首先指出了农村地区存在的信息化不平衡现象,并提出需要针对不同农户的禀赋特征研究他们的采纳行为.为了研究不同禀赋农户的采纳行为,结合层次聚类和K-均值聚类,根据学历、收入和农地大小将农户分为高禀赋和低禀赋两组,利用扩展的技术接受模型研究了不同禀赋农户对于短信定制服务的采纳行为.研究结果表明低禀赋农户更容易受到可试性、感知易用性和成本的影响,而主观规范、网络外部性和感知有用性对不同禀赋农户的影响并没有显著区别.     

一种新的聚类分析方法——自然聚类法

确定分类数成为聚类分析中的主要问题之一.针对该问题,文章提出了一种新的聚类分析方法即自然聚类法.首先,给出了一个新的类的定义.按该定义聚类,类和类的个数是确定的.相应地,设计了自然聚类的算法.最后通过模拟研究和两个实例分析了所提出方法的有效性.     

二手市场对耐用品垄断厂商再制造决策的影响分析

考虑耐用品可多周期使用的特点,从消费者效用角度建立了无限周期中存在二手市场时耐用品垄断厂商再制造决策模型。运用稳态均衡分析方法得到,二手市场会降低耐用品垄断厂商选择再制造策略的成本临界值;提高再制造耐用品的最优定价、降低新耐用品的最优定价;新耐用品价值越高、再制造成本越低,二手市场对耐用品垄断厂商的最优决策影响越大。最后,通过数值分析验证了理论分析的结论。     

免费更换策略下耐用品垄断厂商的定价研究

耐用品厂商向消费者提供一定时间期限的免费更换服务已成为一种市场销售策略.免费更换服务期限和所需的更换成本又影响着耐用品的销售价格和销售量.针对耐用品厂商提供免费更换服务的情况,通过建立动态决策模型利用最优控制理论研究垄断厂商有关耐用品最优定价和免费更换服务期限等问题.研究得到:免费更换服务期越长,耐用品最优销售价格越高,而耐用品最优销售量越低;在以最优价格销售耐用品时,免费更换服务期和更换成本均与产品耐用度成正比例关系.     

基于EPR政策的耐用品设计寿命的决策研究——从计划报废的视角

本文探究如何安排延伸生产者责任(EPR)政策从而避免耐用品像快消品一样在短期产生大量废弃物的问题。文章在已有研究基础上,从计划报废的视角,构建了一个基于连续时间的动态耐用品模型,利用最优控制方法探究了集中式决策的最优结果和分散式决策的市场均衡,并基于二者的比较分析,揭示不同市场结构下EPR政策工具对生产者延长产品设计寿命的激励效果。最后基于理论模型的分析过程,通过数值模拟和案例分析对研究结论进行验证。研究表明,在市场完全竞争情形下,实施单一的庇古税或者仅通过押金-返还制度既可以将产出调节至最优水平,也能为生产者提供足够的激励延长其产品的设计寿命;在市场不完全竞争情形下,至少需要借助税收和补贴两种EPR政策工具的配合,才能实现产出和设计寿命的最优结果。     

皮尔曲线模型的推广及其应用

在分析皮尔曲线模型增长特性的基础上 ,提出了 1 4种推广模型 ,并依据这些模型建立了几种主要耐用消费品拥有量的预测模型 .预测模型的精度很高     

一种电子商务环境下耐用品的动态定价模型与策略

针对电子商务环境下消费者对价格歧视的抗拒问题,以及耐用品生命周期长、产品需求依赖于时间、价格等特点,提出了一种动态定价模型与策略。该模型通过构造转移概率矩阵,推导出在线消费者浏览到耐用品的不同价格状态下的概率,接着根据消费者多阶段效用函数分析消费者的购买决策行为,进而给出零售商利润达到最大化时的最优定价策略集合。为了验证模型与策略的有效性,通过数值模拟实验,分析模型主要参数变化对最优定价策略的影响。研究发现当效用折扣因子越高,零售商应该降低促销频率和高价格并且提高低价格,从而诱导高端消费者在高价格购买产品。折扣效用因子大小还决定了网上零售商是否要隐藏自己的促销概率。     

Assessing brand image through communalities and asymmetries in brand-to-attribute and attribute-to-brand associations

Brand image is a key component of customer-based brand equity, and refers to the associations a consumer holds in memory. Such associations are often directional; one should distinguish between brand-to-attribute and attribute-to-brand associations. Information on these associations arise from two ways of collecting data, respectively: brand-by-brand evaluations of all attributes and attribute-by-attributes evaluations of all brands. In this paper, the authors present a methodological approach, namely correspondence analysis of matched matrices, to assess the communalities as well as asymmetries between brand-to-attribute and attribute-to-brand associations. This allows studying whether or not there is match in a brand’s positioning (brand-to-attribute associations) and relative advantage (attribute-to-brand associations). The methodology results in perceptual maps visualizing brand image. The approach is illustrated in an empirical market research project in which two samples of consumers evaluated ten brands of deodorants and eleven attributes. The stability of the solution is examined using bootstrap resampling procedures.     

我国汽车消费贷款的前景预测与分析

本通过对我国居民五十年来耐用品消费结构变化的分析、我国未来汽车市场需求量的计算，以及我国汽车消费贷款的实例分析，从而得出我国未来汽车市场潜力很大，汽车消费贷款前景十分广阔，将为我国国民经济的发展，特别是汽车工业的发展起到理想的催化作用。     

Improving the cost-effectiveness of Chlamydia screening with targeted screening strategies

Chlamydia is the most common sexually transmitted infection in the UK and constitutes a major public health problem. The UK Department of Health is phasing in a National Chlamydia Screening Programme (NCSP) but there is concern that blanket screening of the entire at risk population will simply add extra burden to the already overstretched health economy. This paper demonstrates that certain high-risk sub-groups within the general population are critical in the infection dynamics. Improved targeting of these high-risk populations achieves greater cost-effectiveness. Statistical risk-group clustering techniques have been used to identify indicators that are strong predictors in determining high-risk status while geomapping techniques visually display prevalence geographically across the region, thus identifying high prevalence postcode clusters and informing public health planners where to target intervention and screening strategies. A System Dynamics simulation model has been used to capture the infection dynamics and measure the cost-effectiveness of the intervention strategies. The model incorporates risk-group behaviour as identified by the above geomapping and statistical analysis components of the research. The combined use of computer simulation, statistical analysis and geomapping methodologies has provided a unique holistic view of the problem.     

Using store level scanner data to improve category management decisions: Developing positioning maps

This paper provides evidence of the usefulness of aggregated point-of-sale scanner data to infer the positioning of competing brands, providing valuable information for category management and hence facilitating decision making. Specifically, the authors propose a methodology to study the internal market structure based on market share models with latent heterogeneity when only macro-level time series data (not individual choices) are available. The proposed approach assumes a multidimensional decomposition, latent in the preference structure that is implicit to these types of models. By empirically applying this approach, the authors (1) simultaneously identify both latent dimensions of competing brands and latent segments with different brand preferences, (2) explain the competitive positioning of brands without using disaggregated consumer panel data, and (3) achieve greater predictive performance. The findings offer insights to academics and practitioners interested in improving the practice of category management.