二次回归模型在电视购物中的应用研究
【摘要】本文以电视购物行业销售量为研究对象，在用传统时间序列和回归分析分别从时间和空间维度对销售量预测结果的基础上，进行'二次回归建模“，并对A公司2014年7-12月的数据进行预测。预测结果表明，二次回归模型相较传统的时间序列和回归模型有更高的预测精度，可用于为电视购物行业的众多决策提供支持。
【关键词】时间序列；回归分析；二次回归；电视购物；销售量
一、引言
有'第三次销售革命“之称的电视购物进入中国已有近30年的历史了，如今它扮演的角色也越来越重要。销售量是衡量电视购物行业业绩情况的关键指标，可以用其预测值为公司下一年的目标制定提供指导，可以用其预测值为下一个季度或下一个月的节目编排、品类编排、商品编排以及人员编排等提供数据支持，也可以用其预测值为各品类商品的采购数量提供依据等。
二、二次回归思想及建模步骤
本文中所说的二次回归模型，即本文搭建的第三套模型，该模型以第一套时间维度模型”时间序列模型的预测结果X1和第二套模型”回归分析模型的预测结果X2为基础自变量，销售量为因变量，再次搭建的第三套模型。因在整个体系中已有一次回归，因此，将第三套模型称之为'二次回归“。二次回归建模的主要步骤如下：
第一步，提出因变量和自变量，收集数据。即以基于时间序列模型和回归分析模型得到的预测结果作为自变量，以原因变量仍为因变量；第二步，做相关分析。因二次回归中的两个自变量均来自预测结果，因此必定高度相关，这一步可有可无；第三步，用软件计算，分析计算结果。该步可从模型汇总、决定系数R、系数、Anova等几个方面进行分析；第四步，进行回归诊断。通过回归方程、复相关系数、方差分析表进行诊断，并对回归系数的显著性进行检验；第五步，回归应用，用构建的回归方程对未来数据进行预测。
三、二次回归预测在电视购物中的应用
本例以表1的时序预测结果和回归预测结果...
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