小编为大家整理了一篇各国的服装礼~更多
各国的服装礼仪着交往的国际~了解服饰的民族特色~顺应各国的风俗惯~是服装
巴黎-世界时装的橱窗。的确~国外服装款与设
法国的时装~以女装的奇、男装的素雅、童装的活享誉全球。法国时装~一是选料精~二是设计大胆。时装大们对生活观察深刻~对人们的需敏感~敢于标新立异~使
当今大数时代改变着我们活、 工作、学习和观念。大数据时代的到来对桓于企业的管理营、城市代化管理、国缀家其他管理领域都带来了比较积极的响 。越来越多的企业经营者期望能够过数л据帮助企业做出更加智的决策~而越銎来越多的用户也希望能够通过大数据思维寸来提升个人业。但数据时代到来卉于企业言是把双刃剑~因为在带耖了更多方便的同时也带来了更多问题大数驻据时代对电商企业经营影响分析。在互联荸网时代获得数的方样~获得的据茴形态丰富~有多数据只是能够单纯的判枝断出结果而无法判断出处因果。而传统赚是要获知事情的因果~也就是说不仅嫦要知其然~而且要知其所以然。而大?数据时代背景下
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的参考数据在形上和数量史上虽获得了大规模提升~而对于数据做疱出合理的核和判断也是
大数据时代概要
很多人于大数胞据时代、云计算、互联网技术、物联网技偬术都有一定的了~但是具体的解释这 些名词却会比较疑惑~大据时代已经到涅来~并且飞速影响和变着我们的生猪和思想~但是我们对于大数据时代却只是淞具有一个非常糊念。那究竟什槠是数时代~大数据时代何时到来的~璀大数据时代具有什么样的特点~正在和将逢对于我们的生活造怎样影响呢?溯于这些可能有很多人不知道~所以在开?始分析研究大据时代对于经营决策殇的影响之前~有必先来了解一大数据滞时代的特点大数时代
想要了大数据时代~首先要 从维克托〃迈尔〃舍恩伯格这位被誉为“大数据用第一人的”著名作家说起~他 的作《大数据时代》为现代人研了解 大数据时代奠定了非常坚实的基础。在这蚪本书中可以了解到大数据时代大特点玟是数据果系向关关系的转型~这袱一转型颠覆了传统的思维方式。数据的获倜取并不是往的具有必然的果联~而郦是有相关性~例咳嗽发热、感冒药这陬些对于禽流感地判断并不具必然的因律果联系~但是却具一定的相关~这些保相关性的数据以支
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区域。当然仅仅是具有相关性数烷据还是不够的~大数据时名思义就是泪要具有庞大的数据支~歌作为世界最鼾大的搜索引擎自能够第一时掌握庞大邛的数据资源~因此成为大数据成功运用铼的
在《大据时代》这本书抽中~可以了解到大数据时代将引发思维的篝变~对于业决策而言则会引发决策方 式、技、决策者等的变革。在大数据 代数据样本不是随机抽取而是以所有的彬数据作为样本~数据样本的特点不精拌性而混杂性。数样本间的关系也不蟠再是因果关系而是相关关系大数据时代对Х电商企业经营响分析。大数据代的?来必将发商业变革~有数据都可以被洎量化~而数据的创新是取之不尽之不佟竭的。数据、思维和技则会出现三鼎揩立的局面~在大数时代
大数据时代企业经营
(一)数据成为企业经营决策重
当大数据时代到来~云计算和计算机网妲络系统为企业提源源断的数据样本~搞这些数据本则成为企业进行决策重嘏依据。在大数据时代~越来越多的企业经衲营者开始体到数据带的便利~并且对瘊于企业的经营管理方式进行改革。传统的簧决策方式加依赖于决层经验和慧 ~在策过程中缺乏一定的数据依托~非狡常容杂决策者的主观情感~从而使得决策不够客观准~往
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失误。
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黄苹果比较有用~值得
青苹果没有价值~写
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大数据对政府的大影响
作者:刘润生 来源:学习时报 字数:2412
大数据的膨胀
近年来,美国各级政府开始面对由数据的量、种类和速度剧增所引发的变革浪潮。例,2011年全球产生的数据量达?1.8ZB,且预计每年翻番。这一数据量相当于2000亿部长2小时的高清电,一人要连续看4700万年才能完。这种现象是企业和府必须面对的,
随着互联网的发展以及多种来源的信息汇集至府构,政府部门需要继续设法管理大量的数据。政部门可以从传感器、卫星、社交媒体、移动讯、电邮件、线射频识别设备和企业应用程序持续不断地接收据。因此,政府领导面临的战是,捕集、摄取、分、存储配数据,保障数据安全,将其转化为有意
美国联邦府收的数据量之大,人难以置信,这使信息过载成为一项根本挑战。在数据量急速膨胀的过程中,新息要么是未发现的信息,要么是未有过的信息。产生的问题是,如何有地捕捉新的真灼见。对大数据进行恰当地管理、建模、分和转化,为从中提取新深刻见解,并以过去根本不可能的方做出决策,提供了机遇。简言之,政府领导面临的务工日益加剧,利用的数激增,并过时伍的信息管理能力完全限了应对能力,于是政府领导陷于进退两难之地。他们面临的问题包括:如何收集、管理和利有的新数据?如何保护和制数据?何提高组织间信息共享,以获得更加合且相互联系的情报?如何通过更好地了解数据的出处,并回溯经过验证的可信数据,从而提高数据的可信度?有哪些先进的可视化技、工具和格式可用表达信息,从而实现快速分析,并提出的深刻见?
大数据的特征
大数据是指大量、高速、复杂、不定的数据,需要用先进的方法和技术实现息的收集、存
体量大、类型多和速度快是大数据的显著特征。目前,15%的息是结构化信息,便于存储在系型数据库中。电子邮、频、呼叫中心对话和社交媒体等非结构化信息占85%,对于运用规的业务报工具来提取有意义的信息造成了挑战。传感器、平板电脑和动电话等产信的设备续成倍增加。随着全世界的联系更加紧密,交网络也加速发展。这些共享信息的选择味着公众、政府和业间
从大数据的特征来看,数据源增加、传感器的辨提高,使得大数据的体量大。数据源增加、数通讯的吞吐量提高、数据生成设备的计算能提高,得大数的速度快。移动设备、社交媒体、视频、聊天、因组学研究和各种感器使得数据的类型多以数据为础的要可追溯,要有理有据,使得大数据还应具
大数据的这些特将决定政府在数据业务和整个大数据生态系统中收集、析、管理、
大数据的价值
驾驭大数据,在整个府和全球经济中创造价值,影响是
政府善政的许多重要原则与大数据有通之处。从根本上说,大数据能够通改政府机构和整个政府的决策,使政府机构加英地提高政府工作效率,为利益相关者服。利用各种渠道各种据,快速获得关键、准确深刻见解,将显著改政府的各项关
此外,驾驭大数据还为私营部门创造新的和商业机遇,使企业能够完市场情报,从而为客户创造更多值。它还能够帮助企业减少商业上的
大数据的应用
虽然大数据带来的挑战让人望而生,但不是不可克服,并且其机遇令人抗拒。为处理政府事务,并体现利益相关的求,管理和利用大数据有许多潜在应和方法。大数的各种用需要以服务对象为中,需要具备以创新方式重用和利
医疗。于医疗服务的提方和支付方来说,在减少医疗成本的同时不断提高医疗质和效率然是一个难以实现的目标,而这也是改善民生重大机遇。2010年,全美医疗出占国生产总值的17.9%,比2000年增长13.8%。而且,某些慢性疾病如糖尿的病率正在加,正消耗多的疗资源。对这些疾病和其他相关健康服务的管理将深刻地影响国家的福祉。在这方面大据可以发挥作用。在广群中取得有效的医疗效果,更多地使用电子健康记录(电子健康档案),与新的分析工结合,将提供挖掘信息的机会。研人员可以利用息寻找有效的统计趋势,依据真
交通。通过完善信息和自动驾驶功能,大数据有可在许方面彻底改变交通的面貌。开车的人多,交通堵就,其后果是浪费能源,造成全球气候变暖,耗费时和金钱。持设备、车辆和道路上的分布式传感器则可以提供实时交通信息。这些信息,再上更好自动驾驶能,可以使驾驶更安全,通堵塞。智能汽车日益互联的新型交生态系统有可能彻底
教育。大数据可以对美国教育及其在全球经济中竞争产生深远影响。例如,通过深入地跟踪和分析生在线学习活动——精细至每个鼠标点击动作,研人员能确定学的学习方式和提高学习的方法。这种分析可以针对成上万的学进行,而是孤立的型研究。课程和教学方法,无论是线的,还是传统的,都可以据大规模分析所收集
征税。由于迅速发现异常的能力日益增加,政府税务部门可以小“税缺口”,即纳税人应付税款与其愿缴税额之间的差额,并对于些试图进行不当纳税申报的人,会深刻地改变他们的行为方式。多数税务构实行“愿缴税与追讨欠税并举”的模式。在这种模式下,它们接受纳税人的税申报单并办退,并对部分纳税申单进行抽查,以找出有意或无意欠的情况。据则能够提高欺诈检测的水平,在税申报之初就揭露违
总之,政府机构不应把大据看作是应对信息分析挑信息技术解决方案,而应该把它为一项战略资产,可用来得更好的工成果,可在战略规划、业务架构和人力资本方面
大数据背景下电商发展对CPI的影响——基于线上线下价格波动同步性分析
大数据背景下电商发展对CPI的影——
价格波动同步
2016/04 总第 468 期 商业研究 COMMERCIAL RESEARCH
文章编号?1-148X (2016) 04-?39-07
大爱之据背景下电商友在对 CPI 的影响
一一基于线上线下价格波
周薇薇田涛2
(1.咸宁职业技术学院商学院,湖北咸宁 4371? 2
2. 湖北科技学经济与管理学院,湖北咸
摘要:本文利用阿里研究院布的反映网络商品价格波动的 ASPI 物价指
公布的 CPI 历史数据,共同趋势与共同周期理论来分析不同分类
研究表明 ASPI 分类消价格指数与 CPI 之间表现出显著同性,说明
指数与线下消费者价格指数仅在长期具有相似的随机趋势 , 且其短期
响的,其中家庭设备品及维修服务以及衣着对于下一般
格影响最大,而医
疗保健以及烟酒J.l用品对 CPI 的影响最小 。 关键词:大数据;线上线
中固分类号 F503; C32 献
信息技术和网络安技术的发展使得电 务正在成为拉动我国经济增长的新引擎,电商发 展仅反映了科技革和互联网革命对人
行为的影响,也深刻影响着 CPI 的准确性和时 。阿里研究院定期公布的 ASPI 价格指数基反 映了我国线上销售商品价格的变动趋势,而国家 计局公布 CPI 历史数据则反映了线下商品的 一般价格水平,可以通比较线上类费者价 格指数的化对线下商品一般价格水平变动是 否存在长期影响,来分析线上线下两个商品销 售
一、研究设计
电子商务与电子信息系统的快速发展在 深刻影响人们消模式与消
收稿日朔: 2015-12-15
露出现行的 CPI 计体制的;局限性;与;非 学性;问题。 从 CPI ..局限性;来看,现行 CPI 计 算方法赋予食品权重太大而服务项目权
在我国居民收入快速长以及恩格尔系数大 降的背景下,这种统计体计算得到的 CPI 容易 让众产生误解与质疑,导致统计公信力不
;非科学性;角度来说,计算 CPI 所需要采集的代 表商品的数量与;代表性;依然不足,没有跟 上金融新与息技术发展的步伐。 市场经济的 发展使得商品与服的种类不增多,商与服 务更新换代的周期也大为缩短,而现行的 CPI 计调查目录选择 2-3 个规品进行价格采集, 导致所采的代表的;代表性; 大为降低。 更重要的是,电子务快
网络零售市场交易规模在不断增大,现行
作者简介:周薇被(1981-) ,女,湖北宜昌人,咸宁耳F、业技术学院商学
院副教授,研究方向:旅涛电商
(1979-) .男,湖北仙桃人,湖北科技学院经与管理学
博士,研究方向 : 国际金融与
国际宏观经济学。
基金项目:湖北科技学
厅科学研究计划指导性项
号 9><>B2015078; 湖北省教育厅人文社会学研究青
15Q216 o
?? 40 ?? 商业研究 2016/ 04
统计调查体系并没有将网络价
方法,将网络价格以合理的形接人 CPI 统计体 系已经得到学界的共识。
电商数据纳入 CPI 调查是增强 CPI 篮商品代表 性与 CPI 真实性的重要法,也是现行 CPI 价格采 集体制的改革向,却少注意不同分类线上 商品价格变动可能对线下 CPI 影响程度并不完 相同。 以构成 CPI 权重线上类商品与线上 衣着类商为例,由于这两类
性(如保质期、运输成本等)的差,导致两类 商品对 CPI 的影程可能并不完全一样,相应 地在利用大据平进行网络价格数据采集时所 赋予的重与商品的数可能有所区别。因此, 厘请同种类商品对 CPI 的影响方
至关重要。
从文献研究题材来,通过网络大数据 采集的电商数据多为瞬时交易数据,同时信息技 术使得通过线上购的搜寻-匹配成本
低,通过网络大数据台采集的线上商品价 波动性要远远高于现有的通过;定点、定时、定 人;集得到的构成线下 CPI 统计体系
品的价格数据。 目前,我国国家统计局发布的 CPI 据主要反映了除网上购物以外的线日消 费品的一般价格水平,而研究院公布 ASPI 分 类物价数反映了天猫与掏宝分类商
格变化(刘发跃和马丁丑, 2015) 。 因,利用 ASPI 分类价格指以及国家统计局公布的 CPI 历 史数据为研究对象,
历史数据之间的相互关系,可改革
CPI 统计体系 、 科的将不同种类的线上商品价格 入 CPI 统计制度,并用以确计某类商品或 者服务真实交平均价格,达到准确、真实、完 整反映 CPI 指数的变化
现代计量经济学提供了很多方来对变量之 间的长短期关进分析,其中考察变量之间是 否有期相互影响的协同性分析方法要是协 整析。 协整( cointegration) 是指当
非平稳时间序列时,个变量的波动虽然为 游走序列,但是如果至少存在一组不全为 O 的系数 使得变量之间的线组合为平稳时间序
表明这组变量之间存在至少协整关系,也表 明这组序列具有某共同随机
间的短期波动是否具有同步性方法,包括移动 平均法、 HP 滤法以及线性
虽然原理简单、操作方便,但是它们共同缺陷是 只能同时考察两个变量间否存在同步性,对 于同时考察多个变量之的短协同关系就显得 无能为力 。 Vahid 和 Engle (1993) 提出的典相 关的共同周期法
个变量之间是否存在搅动同步性进行
本文利用;典型相关的共同周期法将里研究 院发布的 8 类价格指数 ASPI 作为线上商品价格变 动的指标,而将家统计局发布的 CPI 历史数据 为线下商品一价格水的代表性指标,据此来 析线上分类商品价的变化对于线
动是否存在差异化响,本文的计量如下: 1.协整与误差修正模型,协整检验主
Y, = AtY,_t + A2 Y,_2 + … + ApY,_p + BX, + e ,
(1)
其中向量瓦由包括反线下商品价格变动的 CPI 价格指数以及由阿里研
(YZ) 、家庭设备用品及服务消费(写的、医疗 保健及个人用品 (YLBJ) 、交通通讯及服务(JT) 、 娱乐教育化用品服务( YLJY) 以及居民居住 (JZ) )共 9 个变量构的向量 , X, 表示由 d 个 定性变量构成的外生向 , e ,
数p通过斯瓦茨准则 (SC) 或赤池准
定。采用 Johansen 等 (1990)的多
对 9 类消费者价格指数进行协整验,
式变为向量误差修正模
A瓦= n Y,-t + 2, r ,Y,_t + BX, + e , (2)
其中 A汇是叉的一差分 , r , = - 2, Aj , n = ZA-I 。 矩 r, 表示滞
均为 n X r 的矩阵。 当矩阵 H 的秩 R( II ) = r < n
时,矩阵 H 可以
II= 咽 (3)
其中 α 反映了变量偏离长期衡状
身调整到均衡状态的速度, β 为整系
量矩阵,线性组合 β'Y, 构平稳序
义为若这 9 类分类消费者价格指波动
总第 468 期 周薇:大数据背景下电商发展对 C凹的影
是相似的并且存在 r 个协整向量,说
消费者价格指数存在 (n - r)
2. 共同趋势与共同周期理论。在使
法考察了上述 9 类分类消者价格指数是否存在长 期共同趋势以,接下来依
期理论来检验这 9 类消费价格指数在短期是否也 拥有共同周期,即检验线上
是否存在同步性,检验思路为:如果 n
的差分序列自相关,而其某种线性组无关,说明 这 n列价格指数在短期波趋势也相同。 Vahid 和 E吨le (1993) 将这种共同线性相关特征( common serial correlation feature) 称为共同周
的检验分为以下三步:先在协整检的基
(2) 式变为向量误差修正
A瓦 =HII+zfall+BXa+88=DWs+BXa +8 , (4)
其中 D = (rl ,…, rp- I' α) , W, = (..1 YI-I'
…, ..1Y, -(p-I) , Z, )=β' Y, -I 。依据协整理论,向量 误差修正模型中误项的个数等于协整
量 Y, 存在同序列相关,么误差修正模型必然 存在交互约束。根 (3)
以此来寻找 ..1 Y, 的线性合与( 2) 式右侧各项的 任线
Y'_I' …,
..1 Y._ (卜 1 ) ' (β 'Y'-I) ')'典
(canonical correla-
tion) 检验来实现。共同特向量 s 反映的是统计 上为的存在典型相关关系的个数,而 n - s 为其共同周期的个数。在得到协向量和共同特 征向 (cofeature vectors) 的基础上
扫一序
解,计算变量序的一阶差分及其后值与误差 修正项一阶滞后项的典型相关系
c (p , s) = - (T - (p - 1) - 1) L ln (1 -λ~) (5)
其中 A~(i =I , 2… , s) 为A卫与叹 s个典型 相关特征值,统计量 c(p , s) 服从自由度为/ + sn(p -1) +sr -sn 的矿分布。检验的原
同特征向量为 s 。
本文的研究假设为:如果反线上商品价格 变动的 8 消费者价格指数,与反映线下商一 价格水平波动的 CPI 指标构成的量存在协整, 并且拥有同特征向量,表明线上商
下商品价格不仅在长期具相似的随机趋势,而 且其在短波动也是
二、实证研究
(一)数据说明
本文选用两类物价指数来反映线上品与线 下商品价格水平的变动,其里研究院公布的 ASPI 物价指数作反线上商品一般价格水平变 动的指标, CPI 为映线下般商品价格变动的指 ,数据来自于阿里究院官网与中
围为 2011 年 2 月 -2015 年 9 月, ASPI 共有 10 个分 项的价格数。由于 ASPI 采用链式加权
子和权重在较小间内会存在微调整,但是 AS?? PI 依然可以做反映了线
的指示变量(杜两省和刘, 2014) ,两类指数 各分项及权
4
CPI 与 ASPI 各分构
9 10 3 2 5 6 8 7
类别 食品 (SP) 烟酒 (YJ) 衣着( YZ) 设备(YTSB) 医疗( YLBJ) 交通(口
T叉)娱乐(YL) 居住(JZ) 办公(BG) 收藏 (SC) CPI 31.79
ISPI 3.27
8.52
28.87
3.49
0.25
9.64
19.51
9.95
9.88
13.75 17.22 17.22
15.61 2.85 14.57 4.24 0.95
注: (1)根据阿里研院的分类 .ASPI 构成的大类商品
及用品、衣着、家设备用品及维修、医疗保健及个人 用品、交通和通信、娱乐教育化用品及服务、住、办公用品及
爱好收藏投资。为了沽,在表中只列出了各项的
重数据引自杜两省、刘发跃(2014 ) 。
从表 1 可以发现在 CPI 权重占比
类商品分别为食品 (31. 79) 、住(17.22) 和文化 类(17.22) ,三商品构成总权重
在 ASPI 中相
设备 (19.51)和化类(15.61) ,者总权重达到 63.99%0 导致上述两类商品价格数权重存较大 差异的主要原
的发展虽然突破了地域限制,而快业规
?? 42 ?? 商业研究 2016/04
展有效降低了快递成,但是食品特别是类食 品运输不便且不利于储存,而线下购物却可以在 一时间获得直观验,食品类商品往
网购商品的主流,在居民家庭购消费支出中的比 重相应较,其权重相对于线下购物的权重也 小。 另外,由于 ASPI 指为环比计算到环比价 格增长率, ASPI 实际上为通过一阶差
量序列,即为平稳时间序列,家统计局公布的 CPI 序列为环比算且没有经
30
25
20
15
10
5
。
.5
1 阶单整序列。 为满足本文接下来进行的整 析,需要将 ASPI 序还原为没有进行一阶差分的 原始列,计算方法为将初
1 ,再将 ASPI 各序列还原为原始
得到 ASPI 分类序如图 1 所示。 从图 1 可以发现 经过调整之后的 ASPI 各指数表现出明的趋势 性,为非平稳时间序列,
价格序列与 CPI 列构成一个向量,分析两者之 是否存在
I 11 '; IV 1 11 111 W 1 11 111 N 1 11 111 W I 11 ';
2011 2012 2013 2014 2015 卜
一一一 烟酒-一一疗保健及个人用品 一一- 乐敏曹
着|
图 1 经过调整的 ASPI 各类指数: 2011 年 2 月至 2015 年 9 月
(二)共同趋势与共
1.长期波动的同
为了体现分析的严谨性,先对这 9 类价格指数 构成序列进行平稳性检验,结果如表 2所示。从 检结果来看,这 9 类时间序列均为非平稳时间序 列,但通过一阶分得到的序列均为平稳时间 序列,满足采用向量自归模型进行 Johansen 协 整检验的条件。接下来用向量归模型来检 验这 9 类费者价格指数之间是
系 。 根据斯瓦茨 (SC) 准则确定的最优滞为 3 或者 4,考虑到模型样本容量最终选择模型最 滞后期为 3 并进行 Johansen 协整检验,检
表 3 所示。 Johansen 整检验的结果表明由 CPI 与 8 个反映上分类商品价
自回归模型存在至少三个协系,即存在六个 共同趋势,说明这 9 个分类
个变量变为非平稳随机过程,是其整体变动却 具有共同随机趋势,得这 9
期存在同步性,即线上商品指数与线下商品 价格指数两者存相互影响、
另外,从 Johansen 检到的协整方程来看, 食品 (SP) 、交通
医疗保健及个人品( YLBJ) 对 C凹的变化存在 正向影响,而家设备用品及
烟酒及用品 (YJ)以及衣着 (YZ) 对 CPI 的变化 存在反向影。从协整系数
品及维修服务。<>B) 以及 (YZ) 对于线下 商品和服务的价格影最大,而医疗
以及烟酒及用品 (YJ)对 CPI 的影小。究其 原因,这可能与网购物的消费特点有关系。 由于 线上购物的优势是寻-匹配时间较短、
且价格便宜,消费者选择网购商品更看重服、 个人护理、 3C 用品线下实体店难以满足的长尾 求商品,家庭设备
及衣着 (YZ) 对于线下商品和务的
大。 线下购物的优势在于其体验直观
总第 468 期 周被:大数据背景下电商发展对 CPI 的影
及时性,诸如食品( SP) 、医疗保健( YLBJ) 以 烟酒及用
商品价格影响
表 2 分类消费价格指
单位根检验 一阶差分单
P 值 检验形式(C , T , L) ADF 统
SP (0 ,0 ,3) -0.?7 0.676 (0 ,0 ,2) -7.566 O.仪沁 YJ ( C,0 ,2) 1.489 0.965 ( C,O,O) -7.715 O.αm YZ (C , I ,O) 2.521 0.996 (C ,O,O) -5.231 o 仪)()
YTSB (C , I ,3) 1.990 0.988 (C ,O,O) -8.123 O.α)() YLBJ (C , I ,O) 0.694 0.862 ( C,O,O) -7.209 O.α)()
π (C , I ,I) 0.290 0.766 ( C,O,O) -6.389 O.α)() YL (C , I ,O) 1.626 0.973 ( C,O,O) -7.448 O.α)() JZ (C ,O,l) 0.2174 0.7457 ( C,0 ,2) -6.440 O.α)()
表 3 Johansen 协整检验
假定协整关系个数 迹检统计量 5%1临界值 最大特值检验统
不存在协整 0.847 228.298 351.727 O.α)()1
至多一个协整 0.780 187.470 254.062 O.αlOO
至多两个协整 0.585 117.708 129.472 O.仪泊9
至多三个协整 0.541 88.804 88.977 0.0486 至多四个协整 0.356 63.876 53.257 0.2813
一个协整方程 标准化
变量 CPI 5P JTSB nτχ JZ YJ YLBJ YZ 趋势项
估计值 9.23 -30.70 9.66 6.σ7 -3.84 2.90 -17.99 9.81
标准差 1.66 3.47 1.61 1.53 1.01 1.30 3.04 1.45
2. 短期经济周期同步验 滞后项的 W叫进行典型相分析,结
由于 ASPI 以网络交易的实时据
依据,线上购物搜寻-配成本较低,淘宝、京东 表 4 共同特
等电商平台各种形式促销与价格战都会导致网 设共同
检验统 自由度 p 值
购商品价格在短期内生剧烈波动,网售商品的 向
5=1 0.018 166.030 81 O.α)()
成本与最终售价由于渠道成本的低导
5=2 O.ω3 98.417 64 O.?4
动余地也往往较实体店更多。 CPI 是通
5=3 0.234 60.311 49 0.129
定时、定人;得到的抽样数据,类价
5=4 0.454 32.731 36 0.625
采集方式、影响因素和波动程度等差较
5=5 0.676 16.263 25 0.907
短期内线上商品价格是否会及时传递到线下商品 5=6 0.837 7.368 16 0.965 是正确评两关系,进而对如何设计电商大数 5=7 0.930 3 .仪16 9 0.964 据平台来提高 CPI 的及时性与准确性的前。因 5=8 0.984 0.676 4 0.954 此,验上述由 CPI 指数序列与 8 个分类
0.655
格指数的短期波动是否具有同步至为
了实现这一目的先需
以发现在显著性
指数构成的向量误差模型进行,在得到估计参 1%时存在 2 个
数矩阵β 的基础根据 W川 =β'Y,-l 计算得到变量 品价格变动 8 个分类消者价格指数与反
序列,并对差分列 ??Y,含误差修正项及一阶 一般商品价格变动的 CPI 指数
. 44 . 商业研究 2016/04
个共同周期,表明这 9 个变量不在长
性,其在短期的波动也具有完全同性,
价格与线下商品价格无论在长期是在
在相互影响。
实证分析结果表明反映线上商品格变
类分类消费者价格指数,以及反线下
价格水平波动的 CPI 指标构成向量
拥有共同特征向量,说明线上、 线分
格指数不仅在长期具有相似的随
短期波动也相互同步影响。另外,无论
验结果还是从图 1 的 ASPI 分类价指数来
PI 的 8 种分类格指数在长期都表现机趋势, 即外来随机扰动对这 8 种分类指数中的任何一 价格的影响并不随着时间的推移而消
扰动对于单类价格指数的影然会长期存在, 然而由于存在反误差修正机
扰动对于其中任何一类价格数的影响都会减弱, 使得扰动对 CPI 不
值得注意的是,于 ASPI 8 种分类价格指 数与 CPI 构成系统最多只
向误差修整机制最多只有三个且只有按照固定比例 (协整系数)加权得到的系统才存在这种反向误 修机制,说明在将电商数据纳入 CPI 调查的 候不仅注意电调查点、电商规格品、;定时、定 人、定点;等原(聂璐和曾,却15) ,也要意 不同种类的商品赋予权重还所区别。这种区 别不仅是考虑居民家庭;消费
生产与销售前景好的合格产品时也是保证根据 固定比例(即协整系)加权得到
备反向误差修正机制,避免小的机扰
CPI 产生大的冲击,影响经济主体与政策策层 于经济形势的判断。 因为改革 CPI 计调查制度的 初衷是;为了能够更有效地发货币政平抑价 格波动、实现币值稳定的功能,以适应货币政策 需要( Bryan 等, 1997) ;避免 CPI 失给决策 层调控经济产生
于决策层进行常规管理的
三、结论
本文利用阿里研究院所公布以反映网络 商品价格波动的 ASPI 物价指
布的 CPI 历史数据为研象,依据共同趋势与 共同周期理论,分不同分类的
影响的差异与机制。研究表明 ASPI 分类消费者价 格指数与 CPI 之间表现出显著协同性,说明线上 分消费价格指数与线下消费者价格指数不仅 在长期具有相的随趋势,而且其短期波动也 是相互同步影响的。其中,家庭设
务以及衣着对于线下一般商品服务的价格影响 最大,而医疗保健以烟酒及用品
最小。 基于上述分析,提如下政策建议: 首先,利商平台科学地将网络价格纳入 CPI 统计体系,并计算某类商或服务的易平均 价格,不仅是提 CPI 准确性、真实
的一个重要手段,体现改革 CPI 查统计制度的 主要目的,同时也可以 CPI 的稳定性。 目前, 我国的 CPI 制权数的详细分配设置并没有对外 公?,但是从食品权重约1/3 的分配格局来 ,我国在编制 CPI 的权数分配时
于降低 CPI 波动角度来设置权重,而地是 从消费者收入支出比的角度来考虑、 CPI 权童, 这种分配方式在国恩格尔系数大幅度
景下彰显了权重设置的主观性。 国家统计局虽然 每 5 年修正一次分类商品的
民消费模式处于快速变革的景下这种周期显然 太长,满足价格变动对总指数变动的影, 体现不了设置 CPI ;反映社会般价格水平变 动;的初。 在我国快速进入大数
下,居民消费资料及其构成的各原始
日益丰富且提取方便,为缩权数调整周期、提高 CPI 统计确性与科
其次,网络消费的特点使得种类的商品 对于 C凹的影响并
数据纳入 CPI 调的时候不仅要注意电商点、 电商规格品、;定时、人、定点;等原则(聂璐 和曾, 2015) ,时也要考虑不同种类
品在采集的数量上还有所区别。 不仅虑 ;消费量大、代表性强、生产与销售前景好的合格 产品同时也是为保证根据固定比例(
系数)加权得到 CPI 尽具备反向误差修正 机制,避免小的随机
影响经济主体与政策策层对于经济形势的。 实际上,由于我国在权设置时没有考虑到不同 分类品的差异导致 CPI 价格的波动很
体现了食品价格的波动,而品价格很容易受到 季节以及自然灾等周期性
总第 468 期 周薇:大数据背景下电商发展对 C凹
幅度波动,并带动 CPI 波动,从而导 CPI 反映 ;社会真实价格水平;出失。因此,在改革 CPI 统计制度时必合理确不同类商品的权 重,这是确定不同种类网络商品类和数量的前 提,也是保核算的 CPI 价格采集具;剔除短 期因素的影响反映价格长期趋
的重要途径。
最后,充分利用大据与电商总部平台 低网络数据来集成本、实现网络数据采集的常态 化。电子商务的发展破了传统交易市场
间和空间的限制,然而这种突破不仅没有网络 数据的采集带来不利影响,相反极大方了网 络数据接人 CPI 统计系统。负责网数据集的 采价员可以不受时间、地点以及天气限制将网 上交易格连接 CPI 统计系统,相对于传数据 采集方式而已,络数据的采集更
高。因此, CPI 体系改革要特注重
平台、大型综合零售商以及银行消数据
以提升 CPI 统计篮子的度
注释:
? 目前,我国只是公布了各大类的权
大类中包括的中类、小类权数详细分配细则没有
参考文献:
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基于 ISPI 和 CPI 的线上线下格差
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The Impact of the Development of Electricity Suppliers on CPI under the
Background of Big Data - Based on the Volatility Synchronization Analysis
。f Online and Oft1ine Price
ZHOU Wei-wei 1 ,四AN Tao2
(l. Bu.siness School , Xianning Vocational Technical College ,Xianning 4371? , China ; 2. Economics
and Management School , Hubei University 0/ Science and Technology ,
Xianning 4371? , China)
Abstract: Based on the common Irends and common cycle theory , Ihis paper analyzes the difference and mechanism of
the influence of different categories of online goods on CPI by using ASPI price index and historical CPI data published
by the National Bureau of Statistics. The result shows 出at: The
volatili ty of 出e ASPI classification price index and CPI
has shown a high degree of relevance and synergy both in the short tetm and in the long tenn and it also demonstrates that
the volatility of the price index of food consumer has significant long term and short tenn impact on the other classification
of consumer price index , so the consumer price index of online classification has significant impact on the offiine items
both in the long tenn and in the short tenn. Among them , household appliances and maintenance service as well 脑 dress
for the line have the most influential impact on the price of offiine items , but the effects of health care and tobacco and
liquor on the CPI is minimum.
Key words: big data; online and offiine; electricity suppliers; ASPI;
CPI
(责任编辑:厉新)
“大数据”对电商来的作用是什么
一、大数据可
大数据可以做很多营销效预测。针对于消费者洞、营销创新和帮助品牌挖掘市场蓝等一系列的领域有很多合。比如,数据可以帮助电商预每年什么类型门窗款式最
二、大数据关联应用
这个关联应用在是在代言人遴选方比较典型。很多企业选择代言人希望度高,和品牌比较吻合。比如我们看到陈的标受众是20到25岁的女性为主,较积极上进,注于培等有关。我们八卦看了下陈欧除了给自己言之外,还适
三、大数据的
大数据多的是在国计民生和营销上的利用。随着移动互联网和能云技发展,大数据已经开始越来越多影响到门窗企业经营。那是能更加有效地对供应链、产品开发、线上引流进行引导,进而提升的运作率。大数据门窗电商提供了可能,并已经开始越来越多地应用。门窗电商成功升的关键在于既彰门窗零售传统服务和验,又要将前端的互联网思想植入牌理念当,在这样的背景下,门窗O2O 思维运而生,大数据则
如何使用大数据与O2O 为营销服务:
对于大数据如何在门窗电商中应用可以举个例子,客如想买一款中式门窗,他通常会使用搜索引擎。当输“门窗、中式”等关键词时,搜索引擎可以将相关品信息显在搜索最前端。对于顾客来说,大数据使他非常精准地获取到自己想要产,而互网企业可更加准确地对用户进行行分析、挖掘,利用大数据提供分析,于关注度高的产品进
大数据的电商安全
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漏洞盒子团队整理分析了大量的金融安案例。对今年上半年上千个金融安全漏进了统计分析, 状况令人堪忧 。截止 2015 6月底,有 上百 家平台遭受不同程的黑客攻击 ,成了 严重的用户信息泄露 ,数库被恶意 篡改 ,
行业的漏洞报告
数据摘自: 2015金融行互联
1、权限绕过
2、越权重置密码
传统安全无法识别
唯一 一个与众不
安全体系中的三核心 安全通 报文安全层 综合利用双因素认证技术, 保用户身份及
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安全体系总结
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同时,我们认为安全的未
? 客 总是从意想不到
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全面、快速、准确的感知过去、现在、未来
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黑客的千变万化
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架构业务风控
基于行为数据的业务
行为数据采集 :
模型抽象,多数与少数的 . 只采集行为数据 , 还原
架构业务风控
数据中心
D A T A 对于一次入侵事件在处理威胁后都可生成一份
架构业务风控
行业定位:电子商务、电子银行、互联网 应用范围:信息安全、风险控制、 IT审计 主要点:未知风险、
B
D
F
A
C
E
信用评级
投入预警监控
等等
风险政策制度框架体
系
信息披露
风险管理系统
不论传统还是
还有?
进不来 拿不走 看不懂
打不垮
Thank you for listening 谢谢
户攻防实验室
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