基于灰色系统理论研究中国电子商务发展对商业地产供求的影响【王者荣耀赛事押注软件】

本文摘要:近几年来,电子商务的较慢发展对于传统的商业销售模式产生了极大的冲击,而传统的商业销售模式与商业地产的供给与市场需求密切涉及。现阶段电子商务对于商业地产供需的影响的研究多是定性研究,因此本文期望通过灰色关联度分析检验电子商务的高速发展对商业地产供需产生一定的影响。

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近几年来,电子商务的较慢发展对于传统的商业销售模式产生了极大的冲击,而传统的商业销售模式与商业地产的供给与市场需求密切涉及。现阶段电子商务对于商业地产供需的影响的研究多是定性研究,因此本文期望通过灰色关联度分析检验电子商务的高速发展对商业地产供需产生一定的影响。通过GM(1,1)预测模型对未来一定时间内的商业地产供给和需求量展开预测分析,可以更为精确的理解商业地产市场的供给和市场需求情况,有助构成对未来商业地产市场需求的合理预期,确保商业地产供给与市场需求的平衡发展,构建房地产业与城市经济的身体健康平稳运营。关键词电子商务;灰色关联分析;GM(1,1)-马尔柯夫模型;商业地产供给;商业地产市场需求1章节电子商务具备交易环节较少、效率高、成本低等优势,因此电子商务沦为近几年来发展最慢的新兴商业模式。

一般而言,新兴商业模式的发展往往不会强占原先商业模式与机制的利益,电子商务对于传统的商业销售模式就产生了极大的冲击,而传统的商业销售模式与商业地产的供给与市场需求密切涉及。商业地产作为房地产的最重要组成部分,无论从经济方面还是从城市建设方面来看,对经济快速增长的夹住起到十分显著,研究商业地产的市场供给和市场需求,需要合理配置资源,防止商业用房空置、冲刷所导致的各种资源的浪费,确保商业地产供给与市场需求的平衡发展,有助房地产业和城市经济的身体健康平稳运营。现阶段对于电子商务对于商业地产供需的影响的研究多是定性研究,因此本文期望通过灰色关联度分析检验电子商务的高速发展对商业地产供需产生一定的影响,建构可操作性强劲、预测精度高的并限于于商业地产供给和需求量的GM(1,1)预测模型,并对未来一定时间内的商业地产供给和需求量展开预测分析,可以更为精确的理解商业地产市场的供给和市场需求情况,有助构成对未来商业地产市场需求的合理预期。

通过对商业地产供给与市场需求的研究,还可以为政府涉及部门制订关于商业地产行业可持续发展的政策获取参照的理论依据,从而主动有效地利用宏观政策对商业地产市场展开调控,增进商业用房资源在市场上的合理有效地分配。此外,还能为房地产企业的决策获取参照,不利于企业提升竞争能力与应变能力。精确的商业地产的需求预测是准确投资决策的前提,因为商业地产项目在投资成本、研发风险低、更加一旦决策犯规,将不会导致极大的损失,甚至有可能造成倒闭,因此分析商业地产市场需求对于商业地产研发企业具备最重要的意义。

2方法论灰色系统理论是1982年由中国学者邓聚龙创办的,是一种解决问题较少数据、贫信息不确定性问题的新方法。灰色系统理论以“部分信息未知,部分信息不得而知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象,主要通过对“部分”未知信息的分解、研发,萃取有价值的信息,构建对系统运营不道德、进化规律的准确叙述和有效地监控。灰色系统是按颜色命名的,用“白”回应信息不得而知,用“红”回应信息几乎具体,用“灰”回应部分信息具体、部分信息不具体。适当地,信息几乎具体的系统称作白色系统,信息不得而知的系统称作黑色系统,部分信息具体、部分信息不具体的系统称作灰色系统。

灰色系统理论主要还包括以灰色阴暗集为基础的理论体系,以灰色关联空间为相结合的分析体系,以灰色序列分解为基础的方法体系,以灰色模型(GM)为核心的模型体系,以系统分析、评估、建模、预测、决策、掌控、优化为主体的技术体系。2.1灰色关联度分析2.1.1灰色关联度分析的基本原理灰关联分析(GRA:GreyRelationalAnalysis),是通过分析每个自变量与因变量的变化趋势来辨别自变量的变化对因变量变化产生的影响,即贡献度的大小。如果自变量的变化需要更为切合因变量的变化规律,那么我们就说道这个自变量对预测对象即因变量的贡献相当大。

影响商业房地产市场需求的因素很多,通过灰色关联分析可以找到这些众多因素中对商业房地产市场需求影响尤为明显的主要因素。灰色关联分析解决了方差分析、重返分析、主成分分析等数理统计方法的不足之处,具备较少数据、不用考虑到数据的产于以及计算出来简单的优势。2.1.2灰色关联分析的步骤3结果3.1电子商务发展对中国商业地产供需影响的灰色关联分析3.1.1影响因素的挑选电子商务发展对于商业地产供需的影响因素的多样性,商业地产供需系统的复杂性,无法全面理解电子商务发展对商业地产供需的影响因素并且确认各个影响因素之间的数量关系以及其中的主要因素与次要因素,因此电子商务对于商业地产供需的影响因素是具备灰色性。

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灰色系统中的灰色关联分析是一种根据灰色理论为基础的分析方法,需要分析因素的主次关系和因素间的关系,解决问题数据较少、信息不几乎不确认的系统问题。灰色关联分析从本质上来说,是分析有所不同曲线之间几何形状的差异,因素间变化曲线的差值大小就是明确关联度的取决于尺度,因此灰色关联分析是一种较为客观的分析方法,对样本量的多少和样本间有无规律某种程度限于,它会被打乱样本间的联系与规律,且计算出来量小,较为便利,能解决问题电子商务发展对于商业地产供需的影响因素灰色性问题。当研究电子商务发展对商业地产供需影响时应自由选择能体现系统特征的数据序列,这些影响因素需要体现电子商务的发展对于商业地产供给与市场需求有显著的影响,并且这些影响因素要更容易展开分析处置。

基于以上考虑到,本文主要自由选择了以下几个影响因子展开电子商务发展对商业地产供需的影响关联度分析:中国网络零售市场交易规模、网络零售市场规模占到社会消费品零售总额比例、中国网络零售企业规模、中国网购用户规模、中国个人网店数量规模、中国移动电子商务用户规模、中国海外送货市场交易规模。3.1.2数据本文的数据主要源于中国统计资料年鉴及2012年度中国网络零售市场数据监测报告,挑选2008-2012中国网络零售市场交易规模、网络零售市场规模占到社会消费品零售总额比例、中国网络零售企业规模、中国网购用户规模、中国个人网店数量规模、中国移动电子商务用户规模、中国海外送货市场交易规模的数据作为电子商务发展对商业地产供需影响的影响因素数据,挑选2008-2012房地产开发企业商业营业用房新开工面积作为商业地产供给的参照因素数据,挑选2008-2012商业用房销售面积作为商业地产市场需求的参照因素数据,通过灰色关联分析,研究电子商务发展对商业地产供需的影响。3.1.3灰色关联分析结果按照灰色关联分析步骤展开计算出来,获得以下电子商务发展对中国商业地产供需影响的灰色关联分析结果:电子商务发展对商业用房销售面积影响的灰色涉及分析结果电子商务发展对房地产开发企业商业营业用房新开工面积影响的灰色涉及分析结果一般指出,关联度小于0.7影响因素对参照因素才有影响,关联度越大则影响因素对参照因素的影响越大。

由上述结果由此可知,各影响因素对参照因素的关联度皆较小,解释这些影响因素对参照因素的影响皆较小,电子商务的发展对商业地产的供需情况有显著的影响。按照由大到小对计算出来出有的各因素关联度展开降序排序,可获得电子商务发展对商业用房销售面积、房地产开发企业商业营业用房新开工面积的影响因素主次关系如下:中国个人网店数量规模>中国网购用户规模>网络零售市场规模占到社会消费品零售总额比例>中国网络零售企业规模>中国网络零售市场交易规模>中国移动电子商务用户规模>中国海外送货市场交易规模。3.2GM(1,1)-马尔柯夫模型预测未来商业地产的供需3.2.1数据本文的数据主要源于中国统计资料年鉴,挑选2008-2012房地产开发企业商业营业用房新开工面积作为商业地产供给的数据,挑选2008-2012商业用房销售面积作为商业地产市场需求的数据,用于GM(1,1)-马尔柯夫模型预测2013-2015年的商业地产的供需。

3.2.2GM(1,1)-马尔柯夫模型预测结果按照GM(1,1)-马尔柯夫模型计算出来步骤展开计算出来,获得以下预测结果:GM(1,1)-马尔柯夫模型预测结果通过GM(1,1)-马尔柯夫模型预测的结果,可以找到2013-2015年商业地产的供给、市场需求皆呈现出下跌趋势且下跌趋势显著。通过预测的商业地产的供给与市场需求数据相比较可以找到商业地产的供给相比之下小于商业地产的市场需求,商业地产市场呈现出供大于求的情况。4结论电子商务具备交易环节较少、摩擦成本低,需要大幅地节约流通成本的优势,也正是如此,电子商务沦为近几年来发展最慢的一个新兴商业模式。一般而言,新兴商业模式的发展往往不会强占原先商业模式与机制的利益,电子商务对于传统的商业销售模式就产生了极大的冲击,而传统的商业销售模式与商业地产的市场需求密切涉及。

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本文通过灰色涉及分析,得出结论中国个人网店数量、中国网购用户规模、网络零售市场规模占到社会消费品零售总额比例是影响商业地产供需的三个最主要因素。据中国电子商务研究中心监测数据表明,拦2012年12月,实际运营的个人网店数量约1365万家,中国网购用户规模约2.47亿人,中国网络零售市场交易规模占到到社会消费品零售总额的6.3%,解释是电子商务日趋完善与成熟期,电子商务早已带入人们的生活。电子商务的发展与传统零售业不免产生白热化竞争和互相撞击,但是电子商务并无法代替传统的零售业,主要是因为传统零售业具备无可替代的体验性,顾客可以通过感官去感觉商品的质地、气味等,而这些事电子商务无法构建的,同时电子商务仍不存在许多风险与问题,如网络缴纳的风险、适当的法律法规不完善等。

因此,电子商务并无法几乎代替传统的商业零售模式,对于商业地产的市场需求也会消失,通过GM(1,1)-马尔柯夫模型预测的结果也可获得检验,2013-2015年中国商业地产的市场需求呈现出下跌趋势且下跌趋势显著。但是,GM(1,1)-马尔柯夫模型预测的结果也指出中国的商业地产的供给呈现出下跌趋势且下跌趋势显著,并且商业地产的供给与市场需求数据相比较可以找到商业地产的供给相比之下小于商业地产的市场需求,商业地产市场呈现出供大于求的情况。


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