北京城市居民消费函数模型分析

北京城市居民消费函数模型分析

民为立国之本，百姓消费历来就是经济学家关注的热点，这里我们试图用计量经济学的方法来分析这一问题。改革开发以来我们城市居民消费变化很大，北京作为我国首都，其居民消费指标的变化更具典型性，为此我们仅就北京城市居民这一消费群体建立消费模型，从一个侧面说明我国居民的消费行为。

1、模型变量的选择

经济社会中，影响消费的因素有很多，如：收入水平、收入分配情况、家庭财产状况、商品价格水平、消费者偏好等等。在我国，居民消费是在国内生产总值经过初次分配和再分配形成的，所以，国内生产总值是居民消费的一个影响因素。而且，居民消费支出的多少很大程度上取决于居民收入的状况，居民储蓄的增加也直接影响到消费支出。因此，北京市城镇居民消费模型可以选择城镇居民人均可支配收入、年人均储蓄余额及市人均国内生产总值作为解释变量，以及城镇居民年人均消费支出作为被解释变量。

2、样本数据及其理论模型

以t代表年份，Y代表北京市城镇居民年人均消费额，P表示市年人均国内生产总值，I代表市城镇人均可支配收入，S代表市城镇居民年底人均储蓄余额。表1列出了有关的统计数据（数据来源：1998年《北京统计年鉴》）

利用以上数值，分别做Y

与

P 、I 、S

的散点图。

由图可知，Y 与P 、I 、S 间基本上服从线性关系。于是可以得出该模型的理论方程：

Y= β0 + β1P + β2I+ β3S+ u (1) 其中，β0、β1、β3

、β2 为待估参数，u 为随机变量，体现除主要解释变量P ，I ，S 外的所有因素的综合影响。

3 模型中参数的确定与检验

我们用两种方法来确定参数。 方法一： R

2

i 准则

在（1）式模型中，所选解释变量对居民消费变量的影响是不一样的，因从模型中

找出那些最主要的，剔除那些影响不显著的因素，使得模型既能拟合又能最佳拟合统计数据，而衡量数据拟合程度，我们常使用样本可决系数

R 2

i 。

R 2

i = ESS ／TSS =1- RSS/TSS （2）

05000

10000

15000

20000

25000

2000

400060008000

Y

其中，i表示（1）式中所含的解释变量个数，ESS为回归平方和，RSS为残差平方和，TSS为总离差平方和。

当（1）式中包含了所有3个变量时，R2

i

最大，但其却不一定是最佳的。最佳的准则是：模型（1）中含解释变量尽可能地少，且不必要再增加解释变量，也即是说：

若再增加一个变量，R2

i 很小；另外，在解释变量数相同的函数中，使R2

i

最大为最优。

（1）式i可能值为0，1，2，3，为此我们做了8个R2

i

值，分别为Y对p，对i，对s，对p、i，对p、s，对i、s，对p、i、s做回归；还有0解释变量。

用EVIEWS软件，我们得出7个回归结果：

回归1

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/15/03 Time: 19:34

Sample: 1978 1997

Variable Coefficien Std. Erro t-Statisti Prob

P 0.3963850.00654660.556950.0000

R-squared 0.995116Mean dependent var 1982.795

Adjusted R-squared 0.994844S.D. dependent var 1893.425

S.E. of regression 135.9558Akaike info criterion 12.75718

Sum squared resid 332711.4Schwarz criterion 12.85675

Log likelihood -125.5718F-statistic 3667.145

Durbin-Watson stat 1.064972Prob(F-statistic) 0.000000

回归2

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/15/03 Time: 19:35

Sample: 1978 1997

I 0.8277570.007054117.34540.0000

R-squared 0.998695Mean dependent var 1982.795

Adjusted R-squared 0.998622S.D. dependent var 1893.425

S.E. of regression 70.28700Akaike info criterion 11.43769

Sum squared resid 88924.72Schwarz criterion 11.53726

Log likelihood -112.3769F-statistic 13769.95

回归3

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/15/03 Time: 19:36

Sample: 1978 1997

S 0.2916820.01024828.462260.0000

C 665.336979.090868.4123100.0000 R-squared 0.978263Mean dependent var 1982.795 Adjusted R-squared 0.977056S.D. dependent var 1893.425 S.E. of regression 286.8029Akaike info criterion 14.25011 Sum squared resid 1480606Schwarz criterion 14.34968 Log likelihood -140.5011F-statistic 810.1000 Durbin-Watson stat 0.482092Prob(F-statistic) 0.000000

回归4

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/15/03 Time: 19:36

Sample: 1978 1997

P 0.0932860.035860 2.6013610.0186

I 0.6339570.0747528.4808260.0000

R-squared 0.999066Mean dependent var 1982.795 Adjusted R-squared 0.998956S.D. dependent var 1893.425 S.E. of regression 61.16787Akaike info criterion 11.20260 Sum squared resid 63605.64Schwarz criterion 11.35196 Log likelihood -109.0260F-statistic 9094.259 Durbin-Watson stat 1.623278Prob(F-statistic) 0.000000

回归5

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/15/03 Time: 19:37

Sample: 1978 1997

Included observations: 20

P 0.3153090.0343749.1728080.0000

S 0.0610550.025511 2.3932340.0285

C -31.1972582.94181-0.3761340.7115

R-squared 0.996346Mean dependent var 1982.795 Adjusted R-squared 0.995917S.D. dependent var 1893.425 S.E. of regression 120.9922Akaike info criterion 12.56681 Sum squared resid 248864.9Schwarz criterion 12.71617 Log likelihood -122.6681F-statistic 2318.010 Durbin-Watson stat 1.314952Prob(F-statistic) 0.000000

回归6

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/15/03 Time: 19:38

Sample: 1978 1997

Variable Coefficien Std. Erro t-Statisti Prob

I 0.9998670.04332123.080570.0000

S -0.0617250.015424-4.0019460.0009

R-squared 0.999328Mean dependent var 1982.795 Adjusted R-squared 0.999249S.D. dependent var 1893.425 S.E. of regression 51.89814Akaike info criterion 10.87392 Sum squared resid 45788.10Schwarz criterion 11.02328 Log likelihood -105.7392F-statistic 12636.42

回归7

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 12/15/03 Time: 19:38

Sample: 1978 1997

Included observations: 20

I 0.8579750.0919149.3345240.0000

S -0.0510410.015858-3.2185600.0054

P 0.0539610.031284 1.7248970.1038

R-squared 0.999433Mean dependent var 1982.795 Adjusted R-squared 0.999327S.D. dependent var 1893.425 S.E. of regression 49.12271Akaike info criterion 10.80338 Sum squared resid 38608.65Schwarz criterion 11.00252 Log likelihood -104.0338F-statistic 9404.109

Y = 0.857974835*I - 0.0510********S + 0.0539********P - 6.327399436

由上面的结果我们可以看出，对应的可决系数分别为：

Y—P为0.99509

Y—I为0.99869

Y—S为0.99778

Y—P、I为0.99907

Y—P、S为0.99633

Y—I、S 为0.99933

Y—P、I、S 为0.99943

用以上准则，我们看出Y对I回归是可决系数非常好的，虽然对P、I和对P、I、S 回归效果更好，但是他们的变化非常小，都没有超过0.004，于是只含有可支配收入I 变量的模型最佳，形式如下：

Y= β0 + β1I + u (3) 即（1）式中变量Y、S的影响不是主要的，主要因素只有北京市城镇居民可支配收入I。因此我们可以从回归2中得出方程：

模型B： Y = 128.302 + 0.828*I (4)

（5.756）（117.346）

R2 = 0.9986 ，F =13370 ，t 0.01（18）=2.552, F0.01(1,18)=8.28.

括号中的值是对应参数的t值。可以看出，该模型的拟和优度很高，也能通过t检验与F检验。因此，当居民可支配收入增加1%时，居民的消费额将增加0.828%。

方法二：模型的参数估计及检验

如对北京市城镇居民消费的理论模型（1）式采用OLS法，可估计出其参数值β0、β1、β2、β3，但作为计量经济，模型，能否客观揭示经济现象中各种因素的关系，能否付诸使用，还需要通过对模型的三级检验：一是经济意义检验，即判断待估参数的符号、大小、相互关系是否合理，是否与经济理论中的预期值相符；二是看模型是否能通过拟和优度检验、t检验和F检验等；三是需要进行随机误差项的序列相关性和异方差性检验、解释变量间的多重共线性检验等。如果模型能全部通过这三级检验，模型就可以被确定，并能被应用于实际工作中，否则就需要重新修正。

下面是对模型（1）式的检验过程：

首先，利用Eviews软件由回归七可以得到

模型X： Y =- 6.327+ 0.05396*P+ 0.858*I - 0.051*S (5)

（﹣0.187）（1.725）（9.335）（﹣3.219）

R2 = 0.999 ，F =9404.05 ，DW=20376，n=20，k=3

查表可得：t 0.01（16）=2.583, F0.01(3，16)=5.29

括号中的数字为t估计值。由统计检验知，常数项β0与变量P的系数β1不能通过

t检验，因此我们考虑从模型中去掉解释变量P，修正模型如下：

Y= β0 + β1P + β3S+ u （6）再次估计，结果为

模型? ： Y = 21.5084+0.9999*I - 0.0617*S （7）

（0.686）（23.08）（﹣4.002）

R2 = 0.999 ，F =12636.7，DW=2.32，n=20，k=2，t 0.01（17）=2.567, F0.01(2，17)=6.11 从以上数据可知，只有常数项不能通过t检验，暂时先不处理。从经济意义上检验，参数β2在经济理论中表示边际消费倾向，其预期值在0-1之间，估计值β2=0.9999是符合理论预期值的。估计值β3=﹣0.0617，符号为负，表明居民储蓄额增加，会使居民消费额下降，这与实际生活情况不矛盾。模型? 可通过经济意义检验。

随机误差项u的序列相关性检验：利用DW检验，样本容量n=20，解释变量个数k=2，可查得，DW分布临界值dt=1.2,du=1.41,从而(du=1.41)<(DW=2.32)<(4-du=2.59).说明模型不存在一阶自相关。

异方差性检验：模型的残差值e可被视为随机误差项u的近似估计值，利用（7）式做出残差平方和和解释变量I与S的散点图，从图形类型可以判断模型无异方差性。

模型共线性检验：从经济上我们知道，居民可支配收入I与储蓄余额S是密切相关的，即二者存在共线性，我们可以采用一阶差分法消除共线性。

记C=C

t ，I =I

t

，S=S

t

，ΔC

t

=C

t

- C

t-1

，ΔI

t

=I

t

-I

t-1

，ΔS

t

=S

t

-S

t-1

，t=1978，

1979，……，1997

将模型（6）式化为差分模型：ΔC

t = β2*ΔI

t

+ β3* ΔS

t

（8）

进行估计，得出如下结果：

模型E : ΔC

t =0.885ΔI

t

-0.0275ΔS

t

（9）（9.137）（-0.876）

R2 = 0.978 ，F =369.279 , t 0.01（18）=2.552, F0.01(2，18)=6.01

（9）式中ΔS

t

的系数不能通过t检验，所以，将(6) 式中储蓄余额S变量剔除，得一新模型：

C =β0 +β2 I (10)

估计结果为：

模型 V Y = 128.302 + 0.828*I (11)

（5.756）（117.346）

R2 = 0.9986 ，F =13370 ，DW=1.194 , t 0.01（18）=2.552, F0.01(1,18)=8.28.

对模型V 的检验：因为模型 V 与用R2i准则所得模型I完全相同，统计意义同前；计量经济学检验：检验步骤，方法与模型? 的检验相同，略去过程，得结论为模型V 的随机误差项不存在自相关性和异方差性；经济意义上检验：β2为边际消费倾向，0 <β2 =0.828<1, 符合经济理论预期值的要求，事实上模型 V 就是西方经济学中绝对

收入假说下的消费函数模型，因此模型是可行的。由模型我们可以看出居民消费水平和可支配收入I关系非常密切。

4、结束语

从以上分析过程可以看到，用计量经济学方法建立的模型简单、便捷，结合经济理论，综合运用经济学、统计学、计算机等各种工具和方法对模型不断修正和改进，最终可以得出和经济理论相一致的模型。这种模型是单靠数学知识或某一门单科知识建立的模型所不能相比的。

另外，在这次建模作业中我们也体会到合作可以学到很多东西，仅仅靠一个人的努力是很有限的，也许这正是计量建模的特点。

沉默用户激活及客户价值分析

2014-7-6 13:54:00 沉默用户激活方案 一、几个基本定义： 1.交易间隔：用户的相邻两笔交易之间的交易间隔时长 2.沉默：最大交易间隔时长远大于某一设定阈值 3.活跃：最大交易间隔时长远小于某一设定阈值 4.排秩、秩次：对集合内的值排序，排序后所在的位置即为秩次 5.秩次比：所在秩次占集合元素总数的比值 6.沉默得分：用户沉默的程度得分，用来差异化细分沉默用户群 二、基本分析思路： 1．计算出单个用户的每次交易间隔，以此为基本数据原料进入下一步分析； 2.定义沉默用户的最大交易间隔阈值，以此为标尺，测量各个用户距离沉默的远近及可 能性； 3.计算沉默用户的沉默得分，划分沉默用户等级； 三、计算流程： 1.计算每个用户的历史交易频率F的间隔时长Ti＝｛T2-T1,T3-T2,…,Tn-Tn-1｝ 2.计算每个用户的最后一笔交易距今时长Tr=Today-Recently 3.对集合｛Ti｝及Tr进行排秩，并输出对应秩次{RankT1,RankT2,…,RankTr,…,RankTn} 4．将Tr所在秩次除以该用户总交易次数cF，得出秩次比TrF； ｀算法解释：以用户历史最大沉默间隔为参考，若Tr接近Max{Ti}，则表示该用户已 接近沉默边缘，并极有可能转入沉默状态，反之接近活跃。 活跃0 1 沉默 此处求百分比的目的为：将实际问题数字化，并以量化方式呈现： 若最近一笔消费距今时长排秩比： 等于1，则表示该用户已进入沉默状态； 若接近1，则表示用户靠近沉默边缘； 在0到1之间，表示用户未表现出明显即将进入沉默状态信号； 若接近0，则表示用户靠近活跃状态； 5.将Tr除以Max{Ti}，求得用户沉默得分S； ｀算法解释：以用户历史最大沉默间隔为参考，以数值方式衡量沉默程度： 以得分＝1为界限： 若得分小于1，则表示用户沉默程度较低，且未完全进入沉默状态； 若得分等于1，则表示用户已进入沉默状态； 若得分大于1，则表示用户已进入沉默状态，且沉默程度为S1－1； 若得分远大于1，则表示用户已进入沉默状态，且沉默度为S2－1（即

北京市城镇居民消费函数模型

计量经济学案例分析 摘要：运用数理统计的R2p准则，简单、直观地确定了北京市城镇居民消费模型；并从计量经济学角度，结合消费函数的经济理论，通过对模型经济意义检验、统计检验、计量经济学检验以及模型预测检验等过程，对模型反复修正与改进，最终取得了与绝对收入假说下的消费模型相一致的北京市城镇居民消费模型。对所得模型进行预测检验，结果显示，计量经济模型较R2p所得模型更为合理、精确，对制定相关经济政策更具指导意义。 关键词：北京居民消费模型；R2p准则；序列相关性；异方差性；多重共线性；差分方程 北京市城镇居民消费函数模型 一切经济活动的目的是为了满足人们不断增长的消费需求。消费活动是经济活动的终点，也是经济活动的起点，是推动经济增长的真正的和持久的拉动动力。我国改革开放以来，整个社会经济发生了巨大变化，人们的消费理念。消费行为也发生了很大变化，因此，探讨、费希社会消费行为的规律，对制定宏观经济政策，打动经济增长具有十分重要的意义。 本文仅就北京市城镇居民这一消费群体，建立消费模型，从一个侧面来说明我国居民的消费行为。 1 模型变量的选择 经济社会中，影响消费的因素有很多，如：收入水平、收入分配情况、家庭财产状况、商品价格水平、消费者偏好等等。在我国，居民消费是在国内生产总值经过初次分配和再分配形成的，所以，国内生产总值是居民消费的一个影响因素。因此，居民消费支出的多少很大程度上取决于居民收入的状况，居民储蓄的增加也直接影响到消费支出，因此，北京市城镇的居民消费模型可以选择市城镇居民年人均可支配收入，年人均储蓄余额及是人均国内生产总值作为解释变量，以市城镇居民年人均消费支出作为被解释变量。 2样本数据及其理论模型 以t代表年份，C代表北京市城镇居民年人均消费额，Y代表十年人均国内生产总值，I代表市城镇人均可支配收入，S代表市城镇居民年人均储蓄余额，表I 列出了有关的统计数据：（注：由于EVIEWS软件默认值影响的缘故，故在图中分别用Y代表北京市城镇居民年人均消费额C，用X1代表十年人均国内生产总值Y，用X2代表市城镇人均可支配收入，用X3代表市城镇居民年人均储蓄余额S）：

消费函数模型

消费函数模型 消费函数是表示决定消费行为的函数，即消费与其决定因素之间的函数关系。消费函数与第二章所讨论的消费需求不同。消费需求是指消费者对各种商品（劳务）的需求，涉及消费支出在各项商品之间的分配；消费函数是研究人们的总消费需求，涉及收入在消费与储蓄之间的分配。 在现代经济中，消费支出占社会总收入的60%以上，消费的决定及其变动对宏观经济的发展起着重要的影响，因此，自凯恩斯在《就业利息和货币通论》（简称《通论》）中第一次提出消费函数理论以来，对消费函数的研究已成为经济学研究的一个重要领域，几乎所有的宏观经济模型中都有消费 函数。本章先讨论消费行为因素分析，接着介绍几种主要的消费函数理论，然后，对我国居民的消费 行为进行分析，举例说明中国城乡居民消费函数模型。 第一节消费者行为因素分析 消费函数取决于消费者的行为。影响消费者行为的因素很多，有社会的、历史的、经济的等多方面的因素，但最主要的是经济方面的因素。本章主要是分析影响消费者行为的经济因素。 由于消费函数理论是随着新古典经济学的产生而产生、新古典经济学的发展而发展起来的。因此，这里关于消费者行为因素分析是在新古典经济学的框架里进行。新古典经济理论关于消费者行为因素分析的假定分作两个方面：一是关于消费者行为外部环境的假定；二是关于消费者行为的内在假定。这里给出新古典经济理论关于消费者行为的一般性假定。 一、消费者行为外部环境假定 1、消费者选择自由这里假定消费者购买商品和劳务时选择是自由的，不受限量、配额和短缺的 约束。在不同的商品和劳务之间的选择，主要取决于其对商品和劳务的主观偏好，以及预算约束。 2、价格充分弹性在新古典经济理论中，价格具有充分弹性。即商品（劳务）的价格随着市场的 供给和需求的变化而变化，当供给大于需求时，价格下跌；反之，需求大于供给时，价格上升。 3、预算约束 预算约束是指消费者购买商品（劳务）受到其收入的约束，即 、Rq i 乞丫 (10.1.1) i 4 式中丫为消费者的收入，P i是第i种商品的价格，q i是对第i种商品消费的数量

消费者选择模型在市场营销中的个案分析

消费者选择模型在市场营销中的个案分析 ——诺贝尔经济学奖理论在中国市场的实践 王风华1 【Abstract】 This paper introduces 2000 Economics Nobel Prize winning discrete choice model and its estimation method. It develops a consumer choice modeling framework based on the discrete choice theory and estimates factors that affect article reading probability on a data set of 57505 reading decisions extracted from the survey of 465 readers of three major Shanghai newspapers in 2005. The paper identifies interesting and significant reading patterns. In summary, there are mainly three groups of article factors that affect reading decisions of newspaper readers. The first group includes content related characteristics and they affect article reading probability by about 20% to 60%. The second group includes factors related to publication time, page and section and they affect article reading probability by about 5% to 20%. The third group includes factors related to article display format such as its position on a page and these factors affect article reading probability by about 2% to 5%. 【Key Words】Newspaper, China Media Study, Discrete Choice Model, Consumer Choice Modeling 1 Dr. Wang is an applied econometrician and an expert in discrete choice models. Dr. Wang obtained his Ph.D. in economics from Boston University. His design of Consumer Choice Modeling framework has been applied in China by Sinomonitor Shanghai for companies such as Shanghai V olkswagon, Dongfeng Nissan Passenger Vehicle Company, Shanghai Mobile Communications Co., and Jiefang Daily Group. 作者是美国波士顿大学经济学博士、计量经济学家。作者基于诺贝尔经济学奖理论发展了消费者选择模型应用于中国市场，从2004年起作者作为消费者选择模型顾问与市场研究有限公司合作, 为上海大众、东风日产、上海移动、解放报业集团等企业提供品牌市场研究支持，积累了丰富的中国市场经验，此项研究是消费者选择模型的应用之一。

消费者行为研究

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中国居民数量消费函数

计量经济学作业 题目: 中国居民总量消费函数的实例分析 院系：数学系 专业：信息与计算科学 组成员：赵山云、陈兴耀、贾梦、冉静飞、母军 学号： 成绩： 2012年5月8日

中国居民总量消费函数的实例分析 摘要 本例旨在针对我国1978-2009年的时间序列数据，从总体上考察中国居民收入与消费的关系。首先，我们综合了几种关于收入和消费的主要理论观点，进而建立了理论模型。然后，收集了相关的信息，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并预测。最后对我们所得的结果进行了分析，并相应提出一些政策建议。 关键词：一元回归分析，最小二乘法。EVIEWS软件，模型检验，数据收集，预测。 1、问题重述 为了从总体上考察中国居民收入的关系，附录1中给出了中国名义支出法国内生产总值GDP，名义居民总消费CONS以及表示CPI（1978=100），并由这些数据整理出实际支出法国内生产总值GPPC=GDP/CPI，居民实际消费总支出Y=CONS/CPI，以及实际可支配收入X=(GDP-TAX)/CPI等时间序列数据。建立中国居民总量消费函数模型。 2、问题分析 对于时间序列数据，也可建立类似于截面数据的计量经济模型，并进行回归分析。运用最小二乘法建立一元回归模型；用拟合优度进行模型检验；运用点预测法则，置信区间预测法则进行预测。 3、模型假设 (1)、模型选择了正确的变量； (2)、模型选择了正确的函数形式； (3)、解释变量X在所抽取的样本中具有变异性，而且随着相关容量的增加，解释变量的样本方差趋于一个非零的有限常数； (4)、解释变量X是确定性变量不是随机变量在重复抽样中取固定值。 4、符号说明 X：实际可支配收入(单位：亿元） Y：实际消费总支出（单位：亿元）

消费者心理-霍金斯的消费者决策过程模型

D.I.霍金斯的消费者决策过程模型 如果说前两个模型主要是从心理学理论本身考虑的话，那么美国消费心理与行为学家D.I.霍金斯的模型则是将心理学与营销策略整合的最佳典范。他的《消费者行为学》一书目前已出了第八版（2001），可见该书在营销界的影响力。 霍金斯的消费者心理与行为模式如下图所示： 这一个关于消费者心理和行为与营销策略的模型，它为我们描述消费者特点提供了一个基本结构与过程或概念性模型，也反映了今天人们对消费者心理与行为性质的信念和认识。 该模式认为，消费者在内外因素影响下形成自我概念（形象）和生活方式，然后消费者的自我概念和生活方式导致一致的需要与欲望产生，这些需要与欲望大部分要求以消费行为（获得产品）的满足与体验。同时这些也会影响今后的消费心理与行为，特别是对自我概念和生活方式的调节与变化作用。 关于自我概念和生活方式是近来消费心理研究的热点。一般认为，消费者在内外因素影响下首先形成自我概念或自我形象。其后自我概念又将通过生活方式反映出来。实际上，自我概念是个体关于自身的所有想法和情感的综合体。生活方式则是你如何生活。后者涉及你所使用的产品，你如何使用这些产品以及你对这些产品的评价和感觉。记住：生活方式是自我概念的折射。 无任是家庭还是个体消费者，均呈现出各自独特的生活方式。一个人的生活方式是由意识到的和没有意识到的各种决策或选择所决定的。通常，我们能够意识到我们的选择对自己生活方式所产生的影响，而不太可能意识到我们现在和欲求的生活方式，也会对我们所做的消费决策产生影响。

然而这并不意味着消费者依其生活方式而思考。在做与我们生活方式相一致的决策时，可能根本就没有考虑生活方式。大多数消费者决策，从消费者方面看，很少涉及深思熟虑的思考。这可能就是人们常说，消费者日常消费决策大多是低参与或低卷入决策的缘由吧。 解读这三大模型，可以从中发现更多的营销理念和营销策略，中国的经营者们让我们共同来思考吧！

顾客价值分析模型

顾客价值分析模型 管研00 郑立明 摘要：在前人有关顾客价值研究的基础上，本文首次提出设计价值和顾客决策价值等新概念，区分顾客期望价值和顾客感知价值的不同含义，构建一个动态的顾客价值分析模型，并分析它所包含的基本关系。最后给出计算顾客感知价值的一个实例。 关键词：设计价值顾客决策价值顾客价值模型 1 顾客价值含义的简要回顾 P·Kotler（1994）提出顾客让渡价值（Customer Delivered Value），它指的是总顾客价值与总顾客成本之差。总顾客价值就是顾客从某一特定产品或服务中获得的一系列利益，它包括产品价值、服务价值、人员价值、形象价值；而总顾客成本是在评估、获得和使用该产品或服务时而引起的顾客预计费用，它包括货币成本、时间成本、体力成本、精力成本［1］。 …… 在前人研究的基础上，本文将提出“设计价值”和“顾客决策价值”两个新概念，并进一步分析和界定顾客价值的其他相关概念，据此建立起一个动态的顾客价值分析模型。 2 顾客价值分析中的一些基本概念 2.1 顾客期望价值（Customer Expecting Value，CEV） 顾客期望价值（CEV），反映顾客在特定的环境和时空条件下，对于某种产品或服务的主观需求状态，是一种有待实现和期待满足的需求量；或者指：在消费之前顾客对已经存在的某种产品或服务的预先感知的价值量，因而也可以是一种实在的估计值。 …… 当今的顾客比以往掌握更多的知识、信息与技能，也更热衷于学习与创新尝试，在日趋宽泛的产品选择中享有愈来愈多的主动权，随着交易的重复和消费经验的积累，顾客对于产品和服务的期望价值也越来越高。因此，如顾客价值模型所示，顾客期望价值曲线（CEV）在长期中呈逐渐上升之势。 2.2 设计价值（Designed Value，DV） 本文认为，在顾客价值分析中，有两个最重要的概念：设计价值和顾客感知价值。 设计价值（DV），是在产品或服务供应商的构想中将要提供给顾客的一种效用或价值，或者指供应商根据前期的研发设计已经制造出来的但还需要通过市场传递给消费者的一种效用或价值（即一种还没有实现的价值）。这是从供应厂商角度给出的一种衡量，因此可以看成是一种目的在于满足顾客期望价值的计划供给量或潜在供给量。 …… 2.3 顾客感知价值（Customer Perceived Value，CPV） 顾客感知价值（CPV），也称顾客感知收益，或顾客感知利得，它指顾客在交易中或通过消费实际感觉到的物质收益和精神收益的总和，因此也是一种主观的感受，一个事后的综合评价量。它反映顾客对于包含着质量、品种、价格、服务、信誉、速度等要素的产品或服务的综合满意程度［5～7］。 。。。。。。 3 顾客价值分析模型及其内涵 在明晰以上几个基本概念基础上，本文提出一个动态的顾客价值分析模型（得自张中科的“成本、价格和客户价值的动态关系”图形的启发［9］）。选取两个时刻T1和T2，来分析顾客价值发展变化的情况。为便于理解和直观比较，顾客决策价值（DCV）在图形中有一个时间提前量。

07-08 复习题-经济模型及应用

07-08 复习题-经济模型及应用 第七章单方程计量经济学应用模型 一、内容题要 本章主要介绍了若干种单方程计量经济学模型的应用模型。包括生产函数模型、需求函数模型、消费函数模型以及投资函数模型、货币需求函数模型等经济学领域常见的函数模型。本章所列举的内容更多得关注了相关函数模型自身的发展状况，而不是计量模型估计本身。其目的，是使学习者了解各函数模型是如何发展而来的，即掌握建立与发展计量经济学应用模型的方法论。 生产函数模型，首先介绍生产函数的几个基本问题，包括它的定义、特征、发展历程等，并对要素的替代弹性、技术进步的相概念进行了归纳。然后分别以要素之间替代性质的描述为线索与以技术要素的描述这线索介绍了生产函数模型的发展，前者包括从线性生产函数、C-D生产函数、不变替代弹性（CES）生产函数、变替代弹性（VES）生产函数、多要素生产函数到超越对数生产函数的介绍；后者包括对技术要素作为一个不变参数的生产函数模型、改进的C-D、CES生产函数模型、含体现型技术进步的生产函数模型、边界生产函数模型的介绍。最后对各种类型的生产函数的估计以及在技术进步分析中的应用进行了了讨论。 与生产函数模型相仿，需求函数模型仍是从基本概念、基本特性、各种需求函数的类型及其估计方法等方面进行讨论，尤其是对线性支出系统需求函数模型的发展及其估计问题进行了较详细的讨论。 消费函数模型部分，主要介绍了几个重要的消费函数模型及其参数估计问题，包括绝对收入假设消费函数模型、相对收入假设消费函数模型、生命周期假设消费函数模型、持久收入假设消费函数模型、合理预期的消费函数模型适应预期的消费函数模型。并对消费函数的一般形式进行了讨论。 在其他常用的单方程应用模型中主要介绍了投资函数模型与货币需求函数模型，前者主要讨论了加速模型、利润决定的投资函数模型、新古典投资函数模型；后者主要讨论了古典货币学说需求函数模型、Keynes货币学说需求函数模型、现代货币主义的货币需求函数模型、后Keynes货币学说需求函数模型等。

消费者行为分析模型知识讲解

消费者行为分析模型

消费者行为模型的演变 AIDMA，是1920年代美国营销广告专家山姆·罗兰·霍尔（Samuel Roland Hall）在其著作中阐述广告宣传对消费者心理过程缩写。该理论认为，消费者从接触到信息到最后达成购买，会经历这5个阶段： A：Attention（引起注意）——花哨的名片、提包上绣着广告词等被经常采用的引起注意的方法 I:Interest （引起兴趣）——一般使用的方法是精制的彩色目录、有关商品的新闻简报加以剪贴。 D:Desire（唤起欲望）——推销茶叶的要随时准备茶具，给顾客沏上一杯香气扑鼻的浓茶，顾客一品茶香体会茶的美味，就会产生购买欲。推销房子的，要带顾客参观房子。餐馆的入口处要陈列色香味具全的精制样品，让顾客倍感商品的魅力，就能唤起他的购买欲。 M:Memory（留下记忆）——一位成功的推销员说：“每次我在宣传自己公司的产品时，总是拿着别公司的产品目录，一一加以详细说明比较。因为如果总是说自己的产品有多好多好，顾客对你不相信。反而想多了解一下其他公司的产品，而如果你先提出其他公司的产品，顾客反而会认定你自己的产品。” A:Action（购买行动）——从引起注意到付诸购买的整个销售过程，推销员必须始终信心十足。过分自信也会引起顾客的反感，以为你在说大话、吹牛皮，从而不信任你的话。 AISAS模型是由电通公司针对互联网与无线应用时代消费者生活的变 化，于2005年提出的一种全新的消费者行为分析模型。电通公司注意到目前营销方式正从传统的AIDMA营销法则逐渐向含有网络特质的AISAS发展。理论模型如下: A：Attention（引起注意）：顾客从互联网的各个角落看到我们的信息，从而引起他们的注意。 I：Interest（提起兴趣）：这个阶段顾客可能从我们的信息中发掘到了他需求的东西从而提起了对我们信息的兴趣。 S：Search（信息搜寻）：顾客对我们的信息或者产品提起了兴趣，那么他就会从他熟知的互联网各个角度去分析对比相关信息。 A：Action（购买行动）：通过了上个层次的分析对比客户最终作出了购买决定。 S：Share（与人分享）：客户购买后通常会在互联网上进行分享，比如:微博，博客，SNS等等。

消费函数理论在我国的适用性研究

消费函数理论在我国的适用性研究 [摘要]当前，在利率连续下调及收入增长趋缓的情况下，我国居民的储蓄额仍高速增长的态势，造成了我国居民消费需求的疲软。消费函数理论的形成和发展主要表现为四个假说，凯恩斯的绝对收入假说；杜森贝里的相对收入假说；弗里德曼的持续收入假说和莫迪里安尼的生命周期假说。本文将通过统计建模来检验哪一种消费函数模型更适用于我国当前现状，并因此分析我国当前收入分配差距对于居民消费水平的影响，解释消费不足的原因。通过使用E.G协整检验进行长期均衡分析，继而建立ECM模型，并在此基础上进行Granger因果关系检验；分析结果表明两者间存在长期的协整关系以及单向因果关系。 [关键词]消费函数；收入假说；收入分配差距；计量模型；协整检验 1 消费函数理论及我国当前消费现状 1.1 相关理论阐释 （1）绝对收入假说：凯恩斯认为，实际消费支出和实际收入之间有稳定的函数关系，即消费随当前收入的增加而增长，且边际消费倾向是递减的。 （2）相对收入假说：杜森贝里认为，消费具有“不可逆性”，即不仅受本人目前收入的影响，而且受自己过去收入和消费的影响。 （3）持续收入假说：弗里德曼将收费者的收入分为一时收入和持久收入，将消费者的消费分为一时消费和持久消费，其中只有持久收入和持久消费之间存在固定的比率关系。所谓持续收入是指连续三年及以上的稳定收入。 （4）生命周期假说：莫迪里安尼以人的生命周期为线索，强调了消费与财产之间的关系。该假说认为每个人在少年、壮年、老年三个时期的消费支出是不一样的，每个人在每个时期的消费不仅依赖于某一时期的收入，也依赖于一生中各个时期的收入。 1.2 我国消费领域现状 改革开放以来，我国居民消费水平不断提高和消费结构转换成为我国经济高速增长的主要动力。但近几年来国内消费领域出现了一些可能影响国民经济发展全局的隐忧，其中最为突出的是消费率呈现不断下降的趋势，且明显低于同期统计水平。消费率过低而储蓄率过高将可能导致我国经济增长在今后一段时期内受到国内市场需求的严重制约。 2 模型选择及参数估计 2.1 变量指标及数据来源说明

客户价值分析

客户价值分析 客户价值分析就是在理解客户价值内涵的基础上，动态地监控客户价值的发展趋势，为更好地实现客户价值管理提供有效的信息支持。在有关客户价值分析的研究中，最著名的莫过于盖尔所提出的客户价值分析工具，该模型首次出现在盖尔的《管理顾客价值》一书中，尔后频频被引用，几乎成了客户价值分析的标准。在本节中，将重点讨论盖尔的客户价值分析模型。 在《管理顾客价值》一书中，盖尔提出了7种客户价值分析工具，包括：市场感知质量水平；市场感知价格水平；客户价值图；得失（Win/Lost）分析；客户价值分析对照图（Head-to-head Area Chart）；关键事件表；What／Who矩阵。其中，尤为重要的是前三种客户价值分析工具，直接与当今普遍接受的客户价值内涵相吻合。因此，本节将结合有关方面的研究发展动态，重点描述前三种分析工具。 1）市场感知质量水平 通过对客户价值内涵的探讨，我们知道感知质量水平对形成感知价值的重要性。在盖尔的客户价值分析模型中，市场感知质量分析同样是客户价值分析的核心。 根据盖尔提出的模型，对市场感知质量水平的测量主要有三个步骤： 第一步，采用小组调查（Focus Group）或其他形式，召集目标市场的客户（既包括本企业的客户，也包括竞争对手的客户），要求他们列出除价格以外的其他影响购买决策的重要质量因素。 第二步，确定不同质量属性在客户决策中的权重。最简单的方法就是让客户根据各质量因素在决策中的重要性打分，然后再汇集不同客户的看法，形成一套统一的权重。 第三步，选择那些对本企业和竞争对手企业都十分了解的客户（既包括本企业的客户，也包括竞争对手的客户），征询他们对本企业和竞争对手在各质量属性上的评价，然后用客户对本企业每一个属性的评分除以竞争对手相应的得分，得到本企业在各属性上的业绩比率。最后，根据各属性的权重，算出所有质量属性的加权平均值，就可以获得一个总体的市场感知质量水平。 事实上，在某个行业中，每个企业往往都有自己的特色，通常在某个质量水平上处于领先，因此，市场感知质量水平在很大程度上将取决于不同的评价标准和权重体系，说到底就是由客户的感知偏好决定的权重水平。以高档汽车为例，宝马汽车在驾驶性能上首屈一指，而凯迪拉克却宽敞、舒适，凌志汽车的故障率十分低。如果客户看重驾驶性能，则在决策时将赋予其较高的权重。因此，对于不同的目标客户群而言，对质量的感知方式和标准是不同的。客户关系管理的一个重要目的就是区分具有不同感知偏好和特性的客户群，针对不同的客户群采用定制化的策略，全面地满足其要求，实现客户价值的最大化。 2）市场感知价格水平 市场感知价格水平主要用于评估客户对获得某种产品或服务的一种感知付出。在盖尔的模型中，市场感知价格水平也是客户价值分析的重要工具之一。事实上，市场感知价格水平的测评与市场感知质量水平的测评相似，唯一不同的地方是让客户列出影响成本感知的因素，而不是影响质量感知的因素。在获得成本感知因素的基础上，要求客户分别列出不同因素的权重，并评价竞争对手在每一个价格因素上的感知水平。 在某些价格构成要素十分清晰的行业，可能无需评价市场感知的价格水平，但是在大多数行业，评价市场感知价格水平十分重要。表2—3以豪华汽车为例，阐明了如何评价市场感知价格水平。

北京城市居民消费函数模型分析

北京城市居民消费函数模型分析 民为立国之本，百姓消费历来就是经济学家关注的热点，这里我们试图用计量经济学的方法来分析这一问题。改革开发以来我们城市居民消费变化很大，北京作为我国首都，其居民消费指标的变化更具典型性，为此我们仅就北京城市居民这一消费群体建立消费模型，从一个侧面说明我国居民的消费行为。 1、模型变量的选择 经济社会中，影响消费的因素有很多，如：收入水平、收入分配情况、家庭财产状况、商品价格水平、消费者偏好等等。在我国，居民消费是在国内生产总值经过初次分配和再分配形成的，所以，国内生产总值是居民消费的一个影响因素。而且，居民消费支出的多少很大程度上取决于居民收入的状况，居民储蓄的增加也直接影响到消费支出。因此，北京市城镇居民消费模型可以选择城镇居民人均可支配收入、年人均储蓄余额及市人均国内生产总值作为解释变量，以及城镇居民年人均消费支出作为被解释变量。 2、样本数据及其理论模型 以t代表年份，Y代表北京市城镇居民年人均消费额，P表示市年人均国内生产总值，I代表市城镇人均可支配收入，S代表市城镇居民年底人均储蓄余额。表1列出了有关的统计数据（数据来源：1998年《北京统计年鉴》）

利用以上数值，分别做Y 与 P 、I 、S 的散点图。 05000 10000 15000 20000 25000 2000 400060008000 Y 由图可知，Y 与P 、I 、S 间基本上服从线性关系。于是可以得出该模型的理论方程： Y= β0 + β1P + β2I+ β3S+ u (1) 其中，β0、β1、β3、β2 为待估参数，u 为随机变量，体现除主要解释变量P ，I ，S 外的所有因素的综合影响。 3 模型中参数的确定与检验 我们用两种方法来确定参数。 方法一： R 2 i 准则 在（1）式模型中，所选解释变量对居民消费变量的影响是不一样的，因从模型中 找出那些最主要的，剔除那些影响不显著的因素，使得模型既能拟合又能最佳拟合统计数据，而衡量数据拟合程度，我们常使用样本可决系数 R 2 i 。

客户价值分析模型

客户价值分析模型 Kotler (2000)认为关系行销的重心要放在如何和最有价值的顾客建立长期并为公司带来利润的关系，而Morgan & Hunt (1994)更明白点出顾客价值已经成为顾客关系行销的核心基础。如同Wyner (1996)所提，顾客价值已经重新诠释了传统行销的活动：把顾客视为一种资产，评估其未来收益以及成本以决定是否进行行销活动。Wyner (1996)更指出，企业80％的销售利润是来自于20％的顾客，而其余20％的销售利润，却花了公司80％的行销费用。由此可知，如何找出具有价值的顾客，对企业的获利来说是多么重要。而根据Kotler & Armstrong (1996) 所下的定义，具有价值的顾客为「一个未来为公司带来的利润大过于公司花在其身上的成本之顾客」。 顾客价值之计算主要是将顾客在未来数年间之消费金额与相对应之产品成本与维持成本加以扣除，再折现以求得出顾客未来数年净贡献的现值。在这样的理论基础之下，发展出了不少顾客价值分析模型。Dwyer (1989)首先定义顾客终生价值为「由顾客面所预期之利润，减去与顾客相关成本的现值」。此外Sewell & Brown (1990)、Hughes (1994)、Kotler (2000)等学者也分别在不同的假设以及定义之下提出了各自对顾客价值的计算公式，不过大都是在特定的假设以及参数之下所提出的例子。而Berger & Nasr (1998)有鉴于此，试图提出一套有系统的模型计算顾客价值，他们针对Jackson (1985)提出的二类顾客之特色加以整理，对该二类型的顾客之终生价值提出了五种类型的模型。而Hughes (1994)所提出之RFM 顾客价值分析模型不同于其它之方法，此模型利用三种指针：最近购买日(Recency)、购买频率(Frequency)及购买金额(Monetary)，以判断顾客的价值，Stone (1995)更在其研究中利用此模型分析信用卡顾客之价值。因为一般企业的顾客交易数据库中都可以萃取出这些信息，因此RFM 模型可以说是目前企业界最常用的顾客价值分析方法之一。 建立顾客购买行为随机模型以描述顾客行为 根据Ehrenberg (1959)及Colombo & Jiang (1999)对顾客行为之机率分配假设，建立顾客购买行为随机模型，以描述顾客的购买行为。 建构结合RFM 模型及马可夫链的顾客价值分析模型 根据顾客购买行为的改变为马可夫链随机过程，并利用Hughes (1994)所提出之RFM 模型定义顾客购买状态。利用贝氏机率推导顾客购买状态移转机率，根据顾客行为随机模型计算各购买状态下之预期利润进行顾客利润矩阵之估计，最后结合顾客购买状态移转矩阵及利润矩阵，进行顾客价值估计。 进行顾客价值分析模型的数据实证及比较 利用某企业之实际顾客交易数据，进行本顾客价值分析模型之数据实证，并将分析结果和目前业界常用之顾客价值预测方法进行比较。 微积分公司采用的顾客价值分析模型，主要结合顾客购买行为随机模型、马可夫链、RFM 模型及贝氏机率此四个理论或模型所发展而成。首先，建立顾客购买行为随机模型，并根据顾客之历史交易数据估计模型假设中之先验分配参数。此外，利用马可夫链描述顾客购买行为，并且根据Hughes (1994)所提出之RFM 顾客价值分析模型，定义马可夫链中之不同顾客购买行为状态，以建构顾客购买状态之马可夫链移转矩阵及利润矩阵。而最主要的贡献为：根据贝氏机率推导顾客在已观察到前期购买行为状态时，其下期购买行为状态之事后机率分配，并以之估计顾客购买状态移转矩阵之移转机率。此外，依据顾客购买行为随机模型之行为机率分配假设，估计顾客于不同购买状态下之预期贡献利润，以建立利润矩阵。最后，结合顾客购买状态移转矩阵以及顾客利润矩阵进行顾客价值之分析。

利用K-Means聚类进行航空公司客户价值分析

利用K-Means聚类进行航空公司客户价值分析 1.背景与挖掘目标 1.1背景航空公司业务竞争激烈，从 产品中心转化为客户中心。针对不同类型客户，进行精准营 销，实现利润最大化。建立客户价值评估模型，进行客户分 类，是解决问题的办法 1.2挖掘目标借助航空公司客户数据， 对客户进行分类。对不同的客户类别进行特征分析，比较不 同类客户的客户价值对不同价值的客户类别提供个性化服 务，制定相应的营销策略。详情数据见数据集内容中的 air_data.csv和客户信息属性说明 2.分析方法与过程 2.1分析方法首先，明确目标是客户价值识别。识别客户价值，应用 最广泛的模型是三个指标（消费时间间隔（Recency）,消费频率（Frequency）,消费金额（Monetary））以上指标简称RFM 模型，作用是识别高价值的客户消费金额，一般表示一段时 间内，消费的总额。但是，因为航空票价收到距离和舱位等 级的影响，同样金额对航空公司价值不同。因此，需要修改 指标。选定变量，舱位因素=舱位所对应的折扣系数的平均 值=C，距离因素=一定时间内积累的飞行里程=M。再考虑到，航空公司的会员系统，用户的入会时间长短能在一定程度上 影响客户价值，所以增加指标L=入会时间长度=客户关系长度总共确定了五个指标，消费时间间隔R，客户关系长度L，消费频率F，飞行里程M和折扣系数的平均值C以上指标，

作为航空公司识别客户价值指标，记为LRFMC模型如果采用传统的RFM模型，如下图。它是依据，各个属性的平均 值进行划分，但是，细分的客户群太多，精准营销的成本太 高。 综上，这次案例，采用聚类的办法进行识别客户价值，以LRFMC模型为基础本案例，总体流程如下图 2.2挖掘步骤从航空公司，选择性抽取与新增数据抽取，形 成历史数据和增量数据对步骤一的两个数据，进行数据探索 性分析和预处理，主要有缺失值与异常值的分析处理，属性 规约、清洗和变换利用步骤2中的已处理数据作为建模数据，基于旅客价值的LRFMC模型进行客户分群，对各个客户群 再进行特征分析，识别有价值客户。针对模型结果得到不同 价值的客户，采用不同的营销手段，指定定制化的营销服务，或者针对性的优惠与关怀。（重点维护老客户） 2.3数据抽取选取，2014-03-31为结束时间，选取宽度为两年的时间段， 作为观测窗口，抽取观测窗口内所有客户的详细数据，形成 历史数据对于后续新增的客户信息，采用目前的时间作为重 点，形成新增数据 2.4探索性分析本案例的探索分析，主要 对数据进行缺失值和异常值分析。发现，存在票价为控制， 折扣率为0，飞行公里数为0。票价为空值，可能是不存在 飞行记录，其他空值可能是，飞机票来自于积分兑换等渠道，查找每列属性观测值中空值的个数、最大值、最小值的代码

消费者行为分析模型

消费者行为模型的演变 AIDMA，是1920年代美国营销广告专家山姆·罗兰·霍尔（Samuel Roland Hall） 在其著作中阐述广告宣传对消费者心理过程缩写。该理论认为，消费者从接触到信息到最后达成购买，会经历这5个阶段： A：Attention（引起注意）——花哨的名片、提包上绣着广告词等被经常采用的引起注意的方法 I:Interest （引起兴趣）——一般使用的方法是精制的彩色目录、有关商品的新闻简报加以剪贴。 D:Desire（唤起欲望）——推销茶叶的要随时准备茶具，给顾客沏上一杯香气扑鼻的浓茶，顾客一品茶香体会茶的美味，就会产生购买欲。推销房子的，要带顾客参观房子。餐馆的入口处要陈列色香味具全的精制样品，让顾客倍感商品的魅力，就能唤起他的购买欲。 M:Memory（留下记忆）——一位成功的推销员说：“每次我在宣传自己公司的产品时，总是拿着别公司的产品目录，一一加以详细说明比较。因为如果总是说自己的产品有多好多好，顾客对你不相信。反而想多了解一下其他公司的产品，而如果你先提出其他公司的产品，顾客反而会认定你自己的产品。” A:Action（购买行动）——从引起注意到付诸购买的整个销售过程，推销员必须始 终信心十足。过分自信也会引起顾客的反感，以为你在说大话、吹牛皮，从而不信任你的话。 AISAS模型是由电通公司针对互联网与无线应用时代消费者生活的变化，于2005 年提出的一种全新的消费者行为分析模型。电通公司注意到目前营销方式正从传统的AIDMA营销法则逐渐向含有网络特质的AISAS发展。理论模型如下: A：Attention（引起注意）：顾客从互联网的各个角落看到我们的信息，从而引起他们的注意。 I：Interest（提起兴趣）：这个阶段顾客可能从我们的信息中发掘到了他需求的东西从而提起了对我们信息的兴趣。 S：Search（信息搜寻）：顾客对我们的信息或者产品提起了兴趣，那么他就会从他熟知的互联网各个角度去分析对比相关信息。 A：Action（购买行动）：通过了上个层次的分析对比客户最终作出了购买决定。 S：Share（与人分享）：客户购买后通常会在互联网上进行分享，比如:微博，博客，SNS等等。 SICAS模型，即sense- Interest & Interactive- Connect & Communicate- Action- Share，基于用户关系网络，用户与好友、用户与企业可以相互连通，自由对话。它产生于数字时代。 Sense（品牌-用户互相感知）：在SICAS 生态里，品牌与用户利用社交网络、移动 互联网、LBS位置服务等新型社会化平台通过分布式、多触点建立动态感知网络，双方对话不受时间地点限制，对企业来说，能够通过遍布全网的传感器及时感知到用户的体验评论和需求有着重要意义。

第五章-单方程计量经济学应用模型试题及答案

第五章 单方程计量经济学应用模型 一、填空题： 1．当所有商品的价格不变时，收入变化1%所引起的第i 种商品需求量的变化百分比叫做需求的 。 2．对于生活必需品，需求的收入弹性i E 的取值区间为 ，需求的自价格弹性的取值区间为 。 3．当收入和其他商品的价格不变时，第j 种商品价格变化1%所引起的第i 种商品需求量的变化百分比，叫做需求的 。 4．替代品的需求互价格弹性ij E 0；互补品的需求互价格弹性 ij E 0；无关商品的需求 互价格弹性 ij E 0。 5．吉芬商品的需求自价格弹性 0。 6．西方国家发展的需求函数模型的理论模型，是由 函数在 最大化下导出的。而对数线性需求函数模型和线性需求函数模型则是由 拟合得到的。 7．在线性支出系统需求函数模型 )(∑-+ =j j j i i i i r p V p b r q 中，V 表示总 ，i r 表示第i 种商品的 需求量，i b 表示第i 种商品的边际 份额。 8．在扩展的线性支出系统需求函数模型 )(∑-+ =j j j i i i i r p I p b r q 中，I 表示 ，i r 表示第i 种商 品的 需求量，i b 表示第i 种商品的 消费倾向。 9．在绝对收入假设消费函数模型C Y Y t t t t =+++αββμ012 （t T =12,,,Λ）中，参数a 表示 ， 且a 0； t t Y C 10ββ+=，参数b 1＜0，表示递减的边际消费倾向。 10．在绝对收入假设消费函数模型 C Y Y t t t t =+++αββμ012 （t T =12,,,Λ）中，参数b 1 0，以反映边际消费倾向 规律。