校內(nèi)小型超市提高盈利水平的瓶頸分析(編輯修改稿)
2025-07-26 03:23 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 0,淡季：代表促銷因素： 1,促銷力度大PRO= 0,促銷力度?。ǘ┙孛鏀?shù)據(jù)模型Q=β0+β1P+β2TP,T作為解釋變量，其中β0為常數(shù)，各解釋變量的系數(shù)分別為β1,β2,ut為隨機項，各變量的經(jīng)濟含義為： :2004年旺季各大超市棒冰銷售量: 2004年旺季各大超市棒冰平均價格: 2004年旺季各大超市與南開大學(xué)的距離（注：由于回歸的統(tǒng)計檢驗，最終修正的模型中舍棄了T變量）四、數(shù)據(jù)說明模型中Qnt，Pnt，PROt三大變量的數(shù)據(jù)均來自于我們在百項創(chuàng)新活動中對各大超市的實地調(diào)查和收銀機的歷史記錄；T的數(shù)據(jù)來源于天津熱線的網(wǎng)上地圖導(dǎo)航的距離數(shù)值；D2t和D3t是根據(jù)模型需要加入的虛擬變量，由自己設(shè)定。其中由于Q和QP和P2之間多重共線性的影響，將其分別修正為Qnt＝Q/Q2,Pnt=P/P2,以便更好的估計回歸方程。另外，由于交通便利因素T是定性因素，因此用定量因素－各大超市和南開大學(xué)的距離來替代交通因素。五、回歸結(jié)果及對結(jié)果的分析（一）時間序列模型銷售量估計的回歸方程為Qn=+ D3+ PROT值 （） ?。ǎ 。ǎ 。ǎ? （）反算的顯著水平 （） （） （） （） （）即Q=+( Q2/P2) Q2D3+ Q2PRO其中：判定系數(shù)R2=, 校正的判定系數(shù)＝, ，F(xiàn)統(tǒng)計量= , , DW值=（由于樣本不是足夠大，DW檢驗并不適合．我們采用的是BG檢驗，結(jié)果為不存在自相關(guān)，詳見附錄）懷特檢驗的結(jié)果為TR2=Obs*Rsquared==,表明該回歸模型中不存在異方差。（二）截面數(shù)據(jù)模型根據(jù)2004年旺季各大超市的銷售量估計的回歸方程為：Q=t值 （） ?。ǎ┓此愕娘@著水平 （） （）其中：判定系數(shù)R2=, 校正的判定系數(shù)=F統(tǒng)計量=, 反算的顯著水平=DW值=懷特檢驗的結(jié)果為TR2=Obs*Rsquared= =,表明該回歸模型中不存在異方差。（三）回歸結(jié)果分析經(jīng)過詳細的回歸分析，我們可以發(fā)現(xiàn)：較高的判定系數(shù)R2和校正的判定系數(shù)值表明了樣本回歸方程很好的擬合了樣本觀測值；各項變量對應(yīng)的很高的t值的顯著水平表明了選取的變量都對模型有較好的解釋作用；F值反算的較高的顯著水平表明總體回歸方程是顯著的,即南苑超市與白堤超市的相對的棒冰銷售量，南苑超市與白堤超市的相對的棒冰銷售價格，季節(jié)因素和促銷因素之間存在顯著的線性關(guān)系。此外，BG檢驗、懷特檢驗和多重共線性的消除使得模型中自相關(guān)、異方差和多重共線性等容易造成誤差的問題得到了很好的修正，更準確的估計了計量模型。在計量過程中，我們根據(jù)t值在模型中剔除了家樂福（海光寺店）和南樓家樂福的銷售數(shù)據(jù)以及交通因素這兩個方面的變量。對于后者，由于棒冰的保存期很短，學(xué)生團購棒冰的機會也不是很多，因此交通因素在截面數(shù)據(jù)對應(yīng)的模型中對銷售量的影響不太大，予以消除。將兩大模型聯(lián)立起來分析，我們發(fā)現(xiàn)價格的降低對南苑超市棒冰銷售量的提高有著最大最顯著的促進作用。尤其是利用截面數(shù)據(jù)得到的模型２，充分反映了在剔除名義價格的扭曲影響后，棒冰銷售價對棒冰銷售量的巨大影響。因此要想大幅提高棒冰的銷售量，乃至提高銷售額和盈利水平，南苑超市需要適當(dāng)降低銷售價格，而不是借助校內(nèi)的便利條件進行高價壟斷。六、實際應(yīng)用除了適量降低棒冰的價格外，校內(nèi)小型超市的經(jīng)營管理也應(yīng)有所提高，雙管齊下才能更好的提高盈利與服務(wù)廣大師生。我們認為校內(nèi)小型超市的理想經(jīng)營管理應(yīng)是能充分利用校園超市物流系統(tǒng)以及與其它系統(tǒng)進行日常經(jīng)營的。這涉及到兩個環(huán)節(jié)：超市的貨品供應(yīng)和商品銷售發(fā)送。（一）校園超市的理想狀態(tài) 對于第一個環(huán)節(jié)，針對校園超市的特點設(shè)計流程如下：銷售預(yù)測制定銷售計劃采購利用電子商務(wù)系統(tǒng)調(diào)查貨品市場狀況選擇合適供應(yīng)商配送作業(yè)儲存管理運
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