娛樂用品市場零售額模型預測研究

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摘要:為了把握我國體育、娛樂用品的消費現狀，預測未來我國體育、娛樂用品增長趨勢。本文根據2012年3月至2020年12月我國體育、娛樂用品零售額，建立SAＲIMA模型進行預測。結果表明:預測值與觀測值較為接近，建立的SAＲIMA模型(即AＲIMA(0，1，0)(0，1，1)12)能夠較為準確地預測零售額。同時針對季節性增長趨勢，文末提出相關建議以期穩定體育、娛樂用品銷售趨勢。

關鍵詞:SAＲIMA模型;體育用品零售額;預測模型

國務院辦公廳于2019年印發《關于促進全民健身和體育消費推動體育產業高質量發展的意見》(以下稱“國辦發43號文”)，明確提出“促進體育產業成為國民經濟支柱性產業”，標志著體育產業開啟了向高質量發展戰略轉型的新征程［1］。目前我國體育經濟的發展勢頭強勁，而且我國的體育消費市場正不斷擴大版圖，在《體育產業統計分類》文件中，體育、娛樂用品已經被共同列入體育用品及相關產品制造之列，體育消費市場的范圍逐步擴大。而公眾對體育消費需求的增加與釋放，使得體育、娛樂用品在2017年首次成為增長速度最快的消費升級類產品。我國當前體育、娛樂用品消費需求正從單一化向著多元化方向擴展。因此，為了更進一步探究體育、娛樂用品消費市場發展趨勢，本文將構建SAＲIMA模型(SeasonalAutoregressiveIntegratedMovingAverageModel，季節性自回歸移動平均模型)［2］，探討該模型在我國體育、娛樂用品零售額短期預測的應用，基于此，對我國體育、娛樂用品消費市場的發展提出相關建議。

1研究對象與方法

1．1研究對象

以2012年3月至2020年12月的我國體育、娛樂用品零售額為研究對象。

1．2研究方法

1．2．1文獻資料法在中國知網、萬方等數據庫檢索中外文科研論文及學術專著共14篇。1．2．2數理統計法對調查搜索獲取的數據進行整理，運用Ｒstudio軟件進行數理統計與分析。

2SAＲIMA模型建立與結果分析

2．1模型簡介

SAＲIMA模型的基本結構為AＲIMA(p，d，q)(P，D，Q)s。該公式中，d為非季節差分的次數，p、q分別為自回歸和移動平均階數，而P、Q則為季節性自回歸和移動平均階數，D為季節性差分次數，s為季節差分步長［12］。

2．2數據的處理

圖12由于選取2012年3月－2020年12月的我國體育、娛樂用品零售額數據中，存在少部分數據缺失的情況，本文利用季節分解缺失值插補法，即運用imputeTS中的na_seedec函數對缺失數據進行適當的插補，完成時間序列的處理。

2．3模型識別

從圖1可知，時間序列具有上升的趨勢性，研究初步認為，該序列為非平穩序列。因此需要進行一階差分使原始序列平穩化。經一階差分后(見圖2)，原始時間序列數據的趨勢已經消除。但PACF圖(圖2)的12階處有spike，說明原始數據存在季節性趨勢，因此需要繼續進行一階季節差分消除季節性。經過一階季節差分后(圖3)，PACF圖的12階處spike落入合理區域，即消除季節性。

2．4參數確定

對于模型中p和q的選擇，通常是通過觀察PACF圖和ACF圖進行確定。根據圖2，發現ACF圖的拖尾或截尾現象不明顯，在1、4、5、8、12階等位置顯著不為0，故考慮將q取為0;而PACF圖的拖尾或截尾現象也不明顯，在1、4、8、10階等位置顯著不為0，因此考慮將p取為0。在P和Q的選擇上，因季節性模型的P、Q值難以判斷，而且超過2階的情況極少，故分別從0－2進行逐個實驗，初步將備選模型定為AＲIMA(0，1，0)(1，1，0)12、AＲIMA(0，1，0)(0，1，1)12、AＲIMA(0，1，0)(2，1，0)12。

2．5擬合模型的選擇及診斷

選取AIC準則(即赤池信息準則)作為標準來確定最優的擬合模型。根據AIC準則可知，比較的AIC值越小越好。分別對備選模型AＲIMA(0，1，0)(1，1，0)12、AＲIMA(0，1，0)(0，1，1)12、AＲIMA(0，1，0)(2，1，0)12進行檢驗。根據表1可知，AＲIMA(0，1，0)(0，1，1)12的AIC值最小，故選擇該模型用于預測。2．6預測數據建立AＲIMA(0，1，0)(0，1，1)12模型進行短期預測(圖4)。獲得預測值后，將實際數值與預測值進行對比(表2)。結果顯示，2021年1月份至12月份的實際觀測值基本落在了預測值95%的置信區間內，表明該模型的預測精度較高。

3結論與建議

3．1結論

本文建立了AＲIMA(0，1，0)(0，1，1)12預測模型進行預測。預測結果表明預計2021年我國體育、娛樂用品銷售額將繼續增長，并伴有季節性趨勢，在夏季與冬季則是銷售高峰。季節性趨勢或是由于體育賽事活動，商品類型，營銷策略及政策方面等因素影響。為穩定我國體育、娛樂用品銷售趨勢，提出以下建議。

3．2建議

3．2．1利用新媒體創新營銷策略，吸引公眾消費因體育、娛樂用品的零售情況存在銷售淡季和銷售旺季的情況。對此，在銷售淡季來臨之前，科學進行市場調研及產品規劃，提前制定營銷計劃，精準捕捉市場需求進行促銷，體育娛樂用品的商家可以利用多媒體在銷售淡季進行推廣營銷，如短視頻推廣、直播銷售，增加品牌曝光等。3．2．2政府宏觀調控，引導市場健康發展經濟轉型背景下，國家應該加大扶持力度，從供給層面對體育、娛樂用品市場進行引導，制定相關的優惠政策與措施來拉動市場的發展。從需求層面則積極引導社會、企業、個人參與，全面推廣體育娛樂項目的發展如全民健身活動等，為體育、娛樂用品市場的發展提供基礎［13］。

4討論

本研究采用的SAＲIMA模型，但SAＲIMA模型是收集歷史數據進而建立的數學模型，未考慮到外部因素的影響，如突發的國家政策的改變與調節，新冠疫情等重大公共衛生事件等。當外部因素出現較大變化時，模型的預測結果也會改變。因此SAＲIMA模型適用于短期預測，為保證獲得較好地預測結果，應及時更新數據并對預測模型進行修正或重新擬合［14］。

作者：馬超逸