宋憲捷　周建軍　鹿士凱　劉鳳坤

摘要： 科學(xué)、準確地預(yù)測服裝銷售量，對服裝企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)、配送、銷售等流程起到至關(guān)重要的作用。為此，文章采用貝葉斯一元回歸方法，借助貝葉斯極大似然估計的優(yōu)勢，并結(jié)合時間序列移動平均法構(gòu)建了服裝銷售量預(yù)測模型。該模型首先引入客流量的概念，以此作為服裝銷售預(yù)測的中間轉(zhuǎn)化量，采用時間序列的移動平均法構(gòu)建季節(jié)因子，屏蔽季節(jié)影響因素，用以預(yù)測客流量；然后依據(jù)客流量預(yù)測值通過貝葉斯一元回歸方法預(yù)測服裝銷售量；最后利用案例驗證了貝葉斯回歸服裝銷售量預(yù)測的有效性和準確性。

關(guān)鍵詞： 服裝；銷售預(yù)測；時間序列；貝葉斯回歸；客流量

中圖分類號： TS941.1文獻標志碼： A文章編號： 10017003（2018）04004405引用頁碼： 041108

Abstract： Scientific and accurate prediction of clothing sales is of vital importance to the development， production， distribution and sales of clothing enterprises. Therefore，clothing sales forecast model was constructed by applying Bayesian monadic regression method， taking advantage of the Bayesian maximum likelihood estimation and combining moving average method of time series. The model first introduced the concept of passenger flow as the middle transformation quantity of clothing sales forecast. Besides， the moving average method of time series was used to construct seasonal factors，shieldseasonal influencing factorsand predict passenger flow. Then， the clothing salesvolume was predicted by Bayesian monadic regression method according to the predicted value of passenger flow. Finally， the validity and accuracy of Bayesian regression model were verified by cases.

Key words： clothing； sales forecast； time series； Bayesian regression； passenger flow

科學(xué)、準確的銷售預(yù)測可以節(jié)省可觀的人力、財力，避免斷貨，減少庫存，減少資金占用，為企業(yè)經(jīng)營決策提供有力的支持[1]。因此，服裝銷售的預(yù)測對企業(yè)的設(shè)計、生產(chǎn)、物流、銷售等起到舉足輕重的作用。服裝銷售很大程度上會受到天氣、地域、人為等因素的影響，呈現(xiàn)出季節(jié)性、周期性、趨勢性和隨機性[2]，情況較為復(fù)雜和特殊，且主觀性較強。

目前所建立的銷售模型包括時間序列的馬爾科夫鏈模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、決策樹等其他模型[35]。池可等[6]對多種服裝銷售預(yù)測方法進行了定量比較，結(jié)果顯示：移動平均法和指數(shù)平滑法在基本固定型的服裝銷售中預(yù)測精度較好；季節(jié)指數(shù)法較適用流行趨勢型，多元回歸法較適用于季節(jié)因果型服裝銷售，一元回歸法較適用于流行趨勢型。相比之下，基于貝葉斯原理的回歸模型在預(yù)測過程中不僅利用了前期的數(shù)據(jù)信息，還加入了決策者的經(jīng)驗和判斷等信息，并將客觀因素和主觀因素結(jié)合起來，對異常情況的發(fā)生具有較多的靈活性[7]。

結(jié)合以上研究，本文提出基于客流量的貝葉斯回歸法預(yù)測服裝銷售。首先，引入客流量為中間轉(zhuǎn)換量，應(yīng)用時間序列移動平均法對客流量進行預(yù)測，然后以客流量預(yù)測值作為依據(jù)，采用貝葉斯回歸方法預(yù)測銷售量，得到最大概率的區(qū)間范圍，最后用區(qū)間中位數(shù)來作為最終的預(yù)測值。

1基于客流量的貝葉斯回歸服裝銷售

預(yù)測方法的構(gòu)建1.1服裝銷售影響因素

服裝，一種具有季節(jié)性和趨勢性等特性的產(chǎn)品，其銷售量受到諸多復(fù)雜因素的影響，除包括季節(jié)等客觀影響因素之外，還包括消費者的購買觀念等主觀影響因素。因此，對于服裝銷售量的預(yù)測既需要感性也需要理性。由于貝葉斯一元回歸法需要選取觀測值，因此本文引入客流量作為預(yù)測的中間轉(zhuǎn)換量?？土髁浚鳛榻?jīng)營轉(zhuǎn)化最基本的指標[8]，是影響服裝銷售量的直接原因。天氣、促銷、季節(jié)、地域、產(chǎn)品等因素是影響服裝銷售的主要原因。本文給出服裝銷售影響因素的關(guān)系圖，如圖1所示。由于時間序列作為經(jīng)典的預(yù)測模型，因此客流量的預(yù)測引用此方法。

1.2基于客流量的貝葉斯回歸的服裝銷售預(yù)測

流程基于服裝銷售的主要影響因素，本文將時間序列和貝葉斯回歸兩種方法有效結(jié)合，提出了一種更完善的服裝銷售預(yù)測模型，該模型能夠?qū)Ψb銷售復(fù)雜特征進行最大程度的有效分析。如圖2所示為服裝銷售預(yù)測流程圖。

具體操作如下：

1）收集近三年各季節(jié)的客流量數(shù)據(jù)；

2）確定季節(jié)因子：每一季度的季節(jié)因子等于本月的客流量除以上下相鄰客流量的移動平均值；

3）利用季節(jié)因子修正各季度的客流量值，并建立時間與客流量之間的時間序列回歸方程；

4）利用回歸方程和季節(jié)因子，預(yù)測下個季度的客流量預(yù)測值；

5）建立貝葉斯回歸模型；

6）根據(jù)近年的各季度的客流量和銷售量數(shù)據(jù)，確定似然函數(shù)，求出極大似然估計量；

7）根據(jù)4）得到的客流量預(yù)測值，利用貝葉斯回歸的區(qū)間預(yù)測公式和可信概率求得銷售值的預(yù)測區(qū)間，并取中間值作為銷售預(yù)測最終值。

3結(jié)語

本文通過客流量作為中間轉(zhuǎn)化量，相繼運用時間序列和貝葉斯回歸方法，進而對服裝銷售量進行預(yù)測。貝葉斯回歸預(yù)測充分利用了以往數(shù)據(jù)提供的信息，提高了預(yù)測值的合理性和精確性，并且還給出了預(yù)測值最可能出現(xiàn)的分布區(qū)間，增加了預(yù)測結(jié)果的可信度，最后通過評價預(yù)測精度公式分析可知，該預(yù)測方法具有較高的科學(xué)性?？傊?，本文所提方法可在其適用范圍或個性化服裝企業(yè)預(yù)測銷售時根據(jù)實際情況對其進行修正，以期達到更高的預(yù)測精度。

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