基于聚類分析及ARIMA模型的地方煙草公司進貨分析

周夕鈺

(中國民航大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院 天津 300300)

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基于聚類分析及ARIMA模型的地方煙草公司進貨分析

周夕鈺

(中國民航大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院 天津 300300)

本文旨在應(yīng)用聚類分析及ARIMA模型指導(dǎo)地方煙草公司的進貨，以德州市煙草公司為例，對進貨種類和數(shù)量進行分析并提出相應(yīng)的對策。對進貨種類，本文應(yīng)用多元統(tǒng)計的聚類分析，對不同品牌的煙按照訂購數(shù)量、訂購戶數(shù)等指標(biāo)進行聚類，將33個品牌的煙分為5個大類，并進行相應(yīng)分析。對進貨數(shù)量，以“將軍”品牌煙草為例，根據(jù)品牌的過往銷售情況，采用時間序列中的ARIMA模型，對銷量建立模型并進行預(yù)測，為進貨及銷售提供指導(dǎo)建議。

煙草公司；聚類分析；ARIMA模型；進貨分析

引言

煙草行業(yè)是一個利潤較高的行業(yè)，也是我國重要稅收來源之一。由于煙草行業(yè)的特性，我國政府一直以來都是將煙草作為國企，實行管制經(jīng)營。卷煙廠的數(shù)量、煙的種類都是受國家控制的，地方煙草公司從各地卷煙廠進貨并配送到下級煙草公司或營業(yè)部，所以才有了煙草公司進貨、儲存和配送問題。鑒于煙草的儲存需要低溫、干燥的環(huán)境，煙草倉庫的設(shè)計、維護、安檢及設(shè)備配備等方面都需要嚴(yán)格控制，所以每一箱煙的儲存成本都比較高。為了使儲存成本降低，利潤提高，地方性煙草公司在進貨時要注意把控?zé)煹倪M貨種類與數(shù)量。

但是，煙草系統(tǒng)的運營指導(dǎo)大多針對大的城市，而在小一點的城市，比如德州這樣的地級市，煙草運營就缺乏相針對的理論指導(dǎo)，管理、運營都趨于簡單化。因此，本文根據(jù)實際情況，對德州市煙草進貨種類和數(shù)量進行分析，并基于聚類分析及ARIMA模型預(yù)測結(jié)果，為地方煙草公司提供切實可行的運營建議。

一、關(guān)于進貨品種的分析

以德州煙草公司為例，經(jīng)過匯總可以得到雙喜、中南海等33個品牌的售賣情況：訂購總數(shù)量、訂購總戶數(shù)、商品平均訂購數(shù)量、品牌平均訂購戶數(shù)、平均每戶訂購數(shù)量，如表1。利用以上5個指標(biāo)，采用類平均法進行聚類分析。對統(tǒng)計量[1]進行觀測，當(dāng)聚類數(shù)大于5時，統(tǒng)計量隨著聚類數(shù)的減少逐漸增大；而當(dāng)聚類數(shù)從5下降為4時，統(tǒng)計量驟降。因此，分類數(shù)設(shè)置為5較為合適。

5類結(jié)果如下：第一類：泰山等1個品牌；第二類：玉溪、紅塔山2個品牌；第三類：芙蓉王等1個品牌；第四類：中南海、中華、雙喜、黃鶴樓等4個品牌；第五類：七匹狼等其他25個品牌。

表1 33個品牌煙草的聚類分析結(jié)果

第一類品牌訂購總數(shù)量和訂購總戶數(shù)遠遠超過其他類品牌，而商品平均訂購、品牌平均訂購戶數(shù)、平均每戶訂購數(shù)量三個指標(biāo)僅是略高于平均水平。故該品牌訂購總量占據(jù)著及其重要的地位，而由于其下屬的商品類型多、訂購情況差距較大，其平均訂購數(shù)量、戶數(shù)并不突出。第二類品牌的訂購總數(shù)量和訂購總戶數(shù)幾倍以上，商品平均訂購數(shù)量和品牌平均訂購戶數(shù)遠遠超過平均水平。故該類品牌下屬商品的訂購數(shù)量和訂購戶數(shù)都是及其可觀的，而且平均每戶訂購的數(shù)量也是平均水平的二倍。第三類品牌比較突出的是其每戶訂購的數(shù)量，是平均水平的9倍以上，可見該類品牌的煙主要由少數(shù)大型買家進行購買的。第四類品牌各指標(biāo)皆略高于平均水平。第五類品牌的各指標(biāo)皆位于各類商品的末位。

前兩類煙是被市場所廣大認(rèn)可的煙品種，很可能在某些時候就供不應(yīng)求，建議可以照參照值多進貨囤積一些。第三類煙是由少數(shù)大型買家購買，因此在進貨的時候只需要與這些買家確定數(shù)目，在這個基礎(chǔ)上微調(diào)即可。第四類煙大多屬于高檔煙，這種煙在過節(jié)的時候需求會比較大，在平時會需求小些，因此這類煙的進貨與時間有重大關(guān)系。最后一類煙屬于不太受歡迎的煙，建議少進貨，而為增加這類煙的銷售，可以在煙內(nèi)設(shè)小贈品或與前兩類煙綁定，買一贈一等優(yōu)惠形式銷售。

二、關(guān)于進貨數(shù)量的分析

對于各品牌煙的進貨數(shù)量，利用ARIMA模型對過往銷量進行預(yù)測。這里，以“將軍”品牌的煙草為例。獲取德州煙草公司“將軍”品牌煙過往的周頻銷售數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行差分處理得到平穩(wěn)序列，并做出自相關(guān)、偏相關(guān)圖像。通過觀察自相關(guān)、偏相關(guān)函數(shù)圖像可以得出，自相關(guān)系數(shù)是4，偏相關(guān)系數(shù)是3，那么，分別擬合ARIMA(0,1,4)、ARIMA(3,1,0)、ARIMA(3,1,4)模型進行對比分析。各模型如下[2-3]：

ARIMA(0,1,4)：(1-B)Xt=-6.91+(1+0.37B-0.22B2-0.46B3-0.60B4)εt

對三個模型的殘差進行acf與Ljung-Box檢驗，結(jié)果顯示：ARIMA(0,1,4)、ARIMA(3,1,4)的殘差不是白噪聲，故模型誤差較大，不符合條件。只有ARIMA(3,1,0)的殘差是白噪聲，因此選擇模型ARIMA(3,1,0)。根據(jù)ARIMA(3,1,0)模型，得到未來一段時間內(nèi)“將軍”的銷售量預(yù)測值。煙草公司可將模型預(yù)測值作為進貨的參考值，對“將軍”品牌煙進行合理的儲備。

圖1 “將軍”品牌煙銷售預(yù)測情況

三、結(jié)論

各品牌的煙在各個地方具有不同的認(rèn)可度與受歡迎程度，銷售種類與銷量都各有不同，這與地方的經(jīng)濟水平、風(fēng)土人情等有密切的聯(lián)系，也使得地方煙草公司的進貨具有明顯的差異性。本文針對這一差異性，采用聚類分析和ARIMA模型對地方煙草公司進貨問題進行分析。

研究通過訂購數(shù)量、訂購戶數(shù)等5項指標(biāo)對33個品牌的煙進行聚類分析，將其分為5大類，對不同類型的煙進行分析并提出相應(yīng)的進貨對策。對單一品牌的具體進貨數(shù)量，根據(jù)過往銷量的周頻數(shù)據(jù)，建立時間序列的ARIMA模型對未來的銷售量進行預(yù)測，為地方煙草公司進貨儲備提供相關(guān)參考。

[1]高惠璇.實用統(tǒng)計方法與SAS系統(tǒng)[M].北京：北京大學(xué)出版社,2001.

[2]方開泰,潘恩沛同.聚類分析[M].北京：地質(zhì)出版社,1982.

[3]蔣園園.基于聚類分析的煙草行業(yè)貨品分配研究[D].云南：云南大學(xué),2015.

周夕鈺，女，廣西人，中國民航大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院管理科學(xué)與工程專業(yè)碩士研究生。