差分自回归移动平均模型在中国粮食产量预测中的应用

自回归AR模型、移动平均MA模型及自回归移动平均ARMA模型的比较分析

自回归AR模型、移动平均MA模型与自回归移动平均ARMA模型的比较分析系统中某一因素变量的时间序列数据没有确定的变化形式，也不能用时间的确定函数描述，但可以用概率统计方法寻求比较合适的随机模型近似反映其变化规律。(自变量不直接含有时间变量,但隐含时间因素) 1．自回归AR(p)模型（R：模型的名称P：模型的参数）（自己影响自己，但可能存在误差，误差即没有考虑到的因素） (1)模型形式（εt越小越好，但不能为0：ε为0表示只受以前Y的历史的影响不受其他因素影响） yt=φ1yt-1+φ2yt-2+……+φpyt-p+εt 式中假设：yt的变化主要与时间序列的历史数据有关，与其它因素无关； εt不同时刻互不相关，εt与yt历史序列不相关。式中符号：p模型的阶次，滞后的时间周期，通过实验和参数确定；yt当前预测值，与自身过去观测值yt-1、…、yt-p是同一序列不同时刻的随机变量，相互间有线性关系，也反映时间滞后关系； yt-1、yt-2、……、yt-p同一平稳序列过去p个时期的观测值； φ1、φ2、……、φp自回归系数，通过计算得出的权数，表达yt依赖于过去的程度，且这种依赖关系恒定不变； εt随机干扰误差项，是0均值、常方差σ2、独立的白噪声序列，通

过估计指定的模型获得。 (2)识别条件当k>p时，有φk=0或φk服从渐近正态分布N(0,1/n)且(|φk|>2/n1/2)的个数≤4.5%，即平稳时间序列的偏相关系数φk为p步截尾，自相关系数rk逐步衰减而不截尾，则序列是AR(p)模型。实际中，一般AR过程的ACF函数呈单边递减或阻尼振荡，所以用PACF函数判别(从p阶开始的所有偏自相关系数均为0)。(3)平稳条件一阶：|φ1|<1。二阶：φ1+φ2<1、φ1-φ2<1、|φ2|<1。φ越大，自回归过程的波动影响越持久。 (4)模型意义仅通过时间序列变量的自身历史观测值来反映有关因素对预测目标的影响和作用，不受模型变量相互独立的假设条件约束，所构成的模型可以消除普通回归预测方法中由于自变量选择、多重共线性等造成的困难。 2．移动平均MA(q)模型 (1)模型形式 yt=εt-θ1εt-1-θ2εt-2-……-θpεt-p (2)模型含义用过去各个时期的随机干扰或预测误差的线性组合来表达当前预测值。 AR(p)的假设条件不满足时可以考虑用此形式。

移动自回归平均模型分析中国股市价格走势

利用自回归移动平均模型分析中国股市价格走势摘要：股市可以广泛地动员，积聚和集中社会的闲散资金，为国家经济建设发展服务，扩大生产建设规模，推动经济的发展，并收到“利用内资不借内债”的效果。也可以促进我国经济体制改革的深化发展，可以扩大我国利用外资的渠道和方式，增强对外的吸纳能力。改革开放以来，经济发展为广大的投资者和人民大众带来很大的财富，因此投身股市的股民与机构越来越多。维持我国股市的正常运行，保障广大股民的利益，探究股票市场的发展规律，我们选取上海证券交易所的开盘价作为研究对象，通过建立ARMA 模型和GARCH 模型，对数据进行研究分析，研究股市价格走势与其前期的价格之间的联系。其结果对于引导投资者理性投资，认真分析股市走势具有一定的指导意义。关键词：股票市场自回归移动平均模型价格走势一、前言改革开放以来，中国经济增长获得了令世人瞩目的成就。许多中外学者对中国经济增长的源泉进行了深入的研究，但是迄今为止各类研究多是侧重于各个时期投资水平或投资效率对经济增长的贡献，忽略了金融发展在经济增长中的作用，而金融部门对时间经济部门的影响举足轻重。众多学者从理论分析和实证检验的角度针对个体国家和多个国家以及不同行业和企业，并采用各种数据分析方法对金融发展与经济增长之间的关系进行深入和广泛的研究。作为金融发展重要组成部分之一的股票市场自上世纪八十年代以来在全球范围内得到了日新月异的发展。我国证券市场从九十年代初建立以来也获得长足发展。股市发展对经济增长的促进作用大于传统的金融机构——银行的作用。本论文根据最近一段时间上证指数的收盘价（P ）为数据来源，通过建立ARMA 模型和GARCH 模型，对数据进行研究分析，研究我国股票价格走势。这对于引导投资者理性投资具有一定的指导意义。二、建立模型首先要建立自回归移动平均模型，将上海证券交易所近日的收盘价作为时间序列数据，建立ARMA （p,q ）模型为： t 11 22 1122 Y ... ... t t p t p t t q t q t c Y Y Y 建立的GARCH （p,q ）模型为： 2 2222 2201122q 1122 p =+u u +u + t t t q t t t p …… 通过登录上海证券交易所网站，查询到上证指数连续交易日的每日收盘价（P ），从中选取自2012年2月15日到2012年4月27日之间共50个交易日的收盘价的相关数据，见表1-1所示。将数据导入Eviews 中，对数据进行相关分

我国粮食产量的影响因素分析计量经济学模型

我国粮食产量的影响因素分析一.研究背景：改革开放以来，中国经济迅速发展，人口增长迅猛，对粮食的需求日益增加。粮食产量无疑成了影响中国经济发展的重大因素。同时，粮食的产量直接关系到农业劳动力的生活水平，因此，“三农”问题成为中国经济研究的热点问题，提高粮食产量，关注农村居民收入迫在眉睫。为此，本文将就粮食产量影响因素进行分析，希望从中发现一些对粮食产量关键作用的因素。二.研究方案与数据的搜集统计：影响粮食总产量的因素有很多，包括粮食作物耕种面积、粮食面积单产、有效灌溉面积、化肥用量、农药用量、农业机械总动力、农用塑料薄膜用量、受灾面积、成灾面积等，根据实际情况及模型建立需要选取其中五个作为研究对象，分别农业化肥施用量（x1），粮食播种面积(x2)，成灾面积(x3)，农业机械总动力(x4)，农业劳动力(x5)。表中列出了中国粮食生产的相关数据，拟建立中国粮食生产函数：表1 中国粮食生产与相关投入资料

2000 46218 4146 108463 34374 52574 36043 2001 45264 4254 106080 31793 55172 36513 2002 45706 4339 103891 27319 57930 36870 2003 43070 4412 99410 32516 60387 36546 2004 46947 4637 101606 16297 64028 35269 2005 48402 4766 104278 19966 68398 33970 2006 49804 4928 104958 24632 72522 32561 2007 50160 5108 105638 25064 76590 31444 资料来源：《中国统计年鉴》（1995，2008）。研究假设：农业化肥施用量（x1）与粮食产量正相关粮食播种面积(x2) 与粮食产量正相关成灾面积(x3) 与粮食产量负相关农业机械总动力(x4) 与粮食产量正相关农业劳动力(x5) 与粮食产量正相关三、模型的估计、检验、确认 1.画散点图

中国粮食总产量预测方法研究

第58卷第6期2000年12月气　象　学　报 A CTA M ET EOROLO G I CA S I N I CA V ol.55,N o.6 D ec.,2000 中国粮食总产量预测方法研究Ξ 王建林　王宪彬　太华杰 (中国气象科学研究院,北京:100081) 摘要文中在计算气候生产力的基础上,将粮食产量分离成经济技术产量和气象产量。并利用化肥施用量、一季稻种植面积百分率和1～3月份平均温度分别建立它们的预测模型。此方法计算简单、预测时效长、准确率较高,在业务服务中有着广泛的应用前景。关键词:粮食总产量,气候生产力,产量分离,预测方法。 1　引　言自1970年代后期农业气象产量预报研究在中国开展以来,无论是预报方法还是预报精度都有了很大的发展。1980年代初实施业务预报服务以后,为国家有关部门制定农业政策提供了一定的科学依据。但随着业务服务的深入和拓宽,需要不断更新和改进原先的预报模型,这些改进一方面表现为方法本身的更新,重要的一方面则是预报时效的提前。目前,业务应用中的多数农业气象产量预报模式,都是将农业产量(实际产量)分离成趋势产量和气象产量两部分[1]。趋势产量一般用数学方法(滑动平均、分段直线、抛物线、指数等)求得,气象产量首先由趋势产量和农业产量之差求得,然后再与气象要素建立预测模型。经过上述分离的气象产量反映的是在气象条件影响下的产量波动,而不是反映某一年的粮食作物在自然状态下(纯气象条件下)能生产多少千克粮食。这些模式一般都在作物收获前1～2个月进行预报,且无法反映农业投入、种植结构等因素对产量的影响,所以不能完全满足现阶段业务服务的需要。本文拟从气候生产力角度出发,在充分考虑农业投入和种植结构的基础上,建立粮食作物总产量预测模型。 2　资料与方法文中所用全国粮食产量资料、农业投入资料、种植结构资料和粮食作物复种资料均来源于国家统计局的公布数据;气象资料选取全国40个代表站1961～1995年的逐月平均气温资料。 Ξ初稿时间:1997年12月9日,修改稿时间:1999年10月11日。　资助课题:国家自然科学基金(38383003)。

中国移动集团客户营销体系.doc

中国移动集团客户营销体系从移动通信市场经营经验探索的意义上解析小灵通，它对中国电信的意义就绝不仅仅限于在“3G’之前找到一个新增点，解决中国电信收入增长率的问题。中国电信的经营者，也提前意识到小灵通的战略意义，因此，在一些小灵通发展较早的电信公司，在完成“用户规模积累”阶段后，开始在小灵通客户群的服务体系等方面进行尝试：例如成都电信，在小灵通用户规模达到130万户后，成立了专门的小灵通客户部，负责用户尤其是高端用户的服务与保有；浙江电信则全省统一在10000号建立专门的小灵通班组。从这些刚刚开始进行的探索中，中国电信已经感受到对移动客户尤其是高值移动客户关注的重要性。以成都电信为例，2005年，实行客户经理负责的近8万小灵通高端客户，全年流失率仅为2％，大大低于小灵通客户平均30％的流失率水平。中国电信与其从头开始探索移动客户群的服务之路，不如“站在领先者的肩上”，研究一下中国移动在客户服务尤其是高值客户服务方面的发展历程，作为中国电信思考的参照。基于这一初衷，我们在收集大量相关资料的基础上，对中国移动集团客户体系近年来的发展历程及思路进行了梳理，并提出了结合中国电信调整与改善市场营销体系的建议。中国移动集团客户体系的发展沿革及概况

2000年，中国移动从中国电信剥离后，这一批当初的电信人很快意识到移动客户群的经营与服务与固定客户群有着迥然不同的特征，其中最明显的区别在于移动客户强烈的个人性。我们可以看到，中国移动早期正是针对移动客户个人性的特点，对不同客户群进行分级服务，并大力打造两大服务品牌：针对普通客户服务的1860品牌和针对高端客户的全球通VIP服务品牌。但是，值得重视的是，从2002年以后，中国移动开始低调但快速地把客户服务体系的重心转向另一方面：集团客户。与中国电信的大客户体系相比，移动的集团客户体系可以说是后来者，而且由于移动客户的个人性，集团体系的建设面临许多的困难。为此，中国移动不得不借用电力系统“网格化”管理的方面，通过网格化管理，逐步收集与建立集团客户档案。经过四年的努力，中国移动的集团客户的覆盖率已经达到近30％，集团客户对于高值用户群的稳定、移动数据及增值业务的推广、行业应用等方面，已经具有相当的战略地位。中国移动是如何在短短四年内建立与健全这一体系的?我们首先简单回顾移动集团客户体系的发展历程。 2002年是中国移动集团客户体系建设的试点推广年。这一年移动主要在以下方面进行了初步的探索：成立项目组、产品模块化、典型项目推广、建立工作流程。 2003年是移动集团客户体系建设的全面促进年。他们明确提出“集团客户工作不能再是业余爱好，要打正规战役。”这一年他们在集

自回归移动平均模型

第二章自回归移动平均模型一些金融时间序列的变动往往呈现出一定的平稳特征，由Box 和Jenkins 创立的ARMA 模型就是借助时间序列的随机性来描述平稳序列的相关性信息，并由此对时间序列的变化进行建模和预测。第一节 ARMA 模型的基本原理 ARMA 模型由三种基本的模型构成：自回归模型（AR ，Auto-regressive Model ），移动平均模型（MA ，Moving Average Model ）以及自回归移动平均模型（ARMA ，Auto-regressive Moving Average Model ）。 2.1.1 自回归模型的基本原理 1．AR 模型的基本形式 AR 模型的一般形式如下： t p t p t t t y y y y εφφφ+++++=---Λ2211c 其中，c 为常数项， p φφφΛ21, 模型的系数，t ε为白噪声序列。我们称上述方程为p 阶自回归模型，记为AR(p )。 2．AR 模型的平稳性此处的平稳性是指宽平稳，即时间序列的均值，方差和自协方差均与时刻无关。即若时间序列}{t y 是平稳的，即μ= )(t y E ，2)(σ=t y Var ，2),(s s t t y y Cov σ=-。为了描述的方便，对式（2.1）的滞后项引入滞后算子。若1-=t t x y ，定义算子“L ”，使得1 -==t t t x Lx y ， L 称为滞后算子。由此可知，k t t k x x L -=。对于式子（2.1），可利用滞后算子改写为： t t p p t t t y L y L Ly y εφφφ+++++=Λ221c 移项整理，可得： t t p p y L L L εφφφ+=----c )1(221Λ AR(p )的平稳性条件为方程012 21=----p p L L L φφφΛ的解均位于单位圆外。 3．AR 模型的统计性质（1）AR 模型的均值。假设AR(p )模型是平稳的，对AR(p )模型两边取期望可得： ) c (E )(Ε2211t p t p t t t y y y y εφφφ+++++=---Λ 根据平稳序列的定义知，μ=)(E t y ，由于随即干扰项为白噪声序列，所以0)(E =t ε，因此上式可化简为： 021)1(φμφφφ=----p Λ 所以，p φφφφμ----= Λ210 1

多元线性回归法在粮食产量预测中的应用

多元线性回归法在粮食产量预测中的应用摘要近几年我国粮食总产量呈不断上升趋势，但增长的幅度却在逐年减缓，我国农业经济状况不容乐观，所以有必要对我国粮食产量状况做相应的研究．本文采用多元线性回归法对我国粮食总量量进行分析和预测，引用1992年—2013年的粮食作物种植面积、农业机械总动力、有效灌溉面积、化肥施用量、国家财政用于农业的资金、农村劳动力和粮食受灾面积等7个因素作为自变量，对我国粮食总产量进行多元线性回归分析，并采用已通过优化检验的模型对我国粮食产量进行预测，探索保持农业经济持续发展的有效途径．关键词：粮食产量多元线性回归预测

Application of multivariate linear regression method in the forecast of grain output Directed by lecturer ABSTRACT In recent years, China's total grain output is rising, but the growth rate was slow down year by year, agricultural economy directly facing a huge crisis, so it is necessary to make the corresponding analysis and prediction of grain yield in China. This method is that using the multiple linear regression analysis to study China's total grain from the 1992 to 2013, the area of grain crops, the total power of agricultural machinery, effective irrigation area, the amount of chemical fertilizer, the state financial funds for agriculture, rural labor, disaster area of the 7 factors as independent variables,studying China's total grain output by multiple linear regression analysis ,and by using the grain yield of our country to optimize the test model, exploring the effective way to maintain the sustainable development of agricultural economy. KEY WORDS : Grain yield multiple linear regression prediction

浅析中国移动集团客户经营分析

浅析中国移动集团客户经营分析文章来源：睿远见作者：周勃发布时间：2006-10-15 随着集团客户在中国移动运营地位的提升和市场竞争的加剧，集团客户市场的经营正面临着一场前所未有的机遇与挑战。机遇在于中国移动市场集团客户商处于初期阶段，庞大的市场等待发掘，挑战在于其他电信运营商的进入和WTO 承诺电信市场开放日期的临近，集团客户的争夺将会成为竞争的焦点。集团客户市场的经营，包括客户获取、客户保持与客户满意三个方面，如何保持三方面工作的领先？完善、科学的经营分析系统建设尤为必要，它可以帮助公司充分认识和应对市场变化，使得公司能在激烈的市场竞争中抢得先机，同时可以协助公司完成协助公司顺利完成从传统的以产品为中心的经营理念向以客户为中心的新经营理念的转变。集团客户经营分析目的集团客户经营分析目的在于总结前一阶段工作的发展状况，明确下一阶段工作发展规划，在目前集团客户经营分析工作还有内部宣传作用，即在公司内部宣传和推广集团客户工作的重要性，寻求公司资源的支持和部门之间的配合，这在集团客户工作开展初期，显得尤其必要。集团客户经营分析内容集团客户经营分析工作可以概括为五个方面的内容：指标跟踪、市场环境、问题分析、重点问题专题分析、策略的制定。指标跟踪的内容为集团客户发展考核指标的跟踪和描述，如圈地指标、集团客户发展指标、收入指标、客户离网指标、精品工程指标、跨省客户指标等。指标跟踪内容主要关注省公司集团客户市场经营现状和指标完成进度，对集团客户工作起到督促和改进的作用。指标跟踪部分的数据可以从大客户系统和BOSS 系统中进行提取，但是指标跟踪分析不仅仅包括数据的罗列，还需要包括关联度分析、指标进度分析以及分类分析，如集团客户业务发展指标与市场经营整体业务指标的关联度分析。市场趋势分析是集团客户经营分析中的一个重要内容，而这一部分往往是部分移动公司欠缺的。市场趋势分析应该包扩市场竞争环境、客户需求内容、市场空间及发展的预测。市场趋势分析内容的特点不仅应该包括定量分析还应该包括定性分析。做好市场分析需要对移动市场的持续跟踪，并形成定期信息收集、记录制度，这样才可以最终在经营分析报告中科学的展示，不然临时突击的汇总，反应的信息往往是片面的，经不起验证。问题分析和重点问题专题分析主要围绕集团客户市场经营的内容进行问题发现和深入

粮食产量预测概论

粮食产量预测国内外文献综述“为政之要，首在足食”。粮食安全始终是关系我国国民经济发展、社会和谐稳定和国家安全自立的全局性重大战略问题。这是由于粮食不仅是关系到国计民生和国家安全的重要战略物资，也是人民群众最基本的生活资料。从当前粮食的供给来看，我国基本解决温饱问题，正在全面建设小康社会，粮食单产稳步提高，粮食生产获得十年连续增长。从粮食需求来看，我国正在大力推进新型工业化、信息化、城镇化和农业现代化道路（简称“四化”），人口规模和居民膳食结构的变化，以及全球气候变化和资源环境约束导致给粮食安全带来了新的矛盾与挑战。据国家统计局发布的公告，2013年我国粮食产量达到60193. 5万吨，连续7年稳定在5亿吨以上水平。但是，随着我国人口的继续增长、城乡居民膳食结构的不断升级及工业化、城镇化的快速推进，粮食消费需求增长的速度快于粮食供给增长的速度，供需缺口不断扩大。2012年我国粮食净进口规模达到7718万吨，粮食年度自给率己降至88.4%，其中大豆自给率仅18.1%。新形势下，我国粮食安全面临粮食需求不断增长和水、土地及劳动力资源消耗不断加快的双重挑战，确保我国中长期粮食安全及主要农产品有效供给难度加大。粮食生产受到多重因素的制约，未来产量如何变动，是否能够保障国家粮食安全是一个十分现实而且紧迫的问题。因此，如何有效的分析和预测我国粮食生产能力，对加强粮食宏观调控、促进政策调整和保障粮食安全具有十分重大的意义。目前国内外学者围绕着粮食安全、粮食生产、粮食消费与贫困等问题展开了深入而广泛的研究。我国学者对粮食产量的预测模型总体上来说大致可以分为三大类: 时间序列模型、回归模型和人工神经网络模型。指数平滑模型、灰色预测模型及基于马尔可夫链的预测模型等都属于时间序列模型。回归模型中使用比较多的就是线性回归模型和双对数模型。人工神经网络模型是近几年才开始使用的基于生物学原理的预测系统。这些方法的优缺点分析如下: （一）指数平滑模型指数平滑模型的原理和计算方法比较简单，对历史数据的数量没有太大的要求。迟灵芝( 2004)曾运用单指数平滑方法首先对我国1991-1999年的粮食产量进行拟合，计算出平均相对误差为0104%，效果还是比较理想的。但是模型中对平滑系数的确定直接关系到模型的精度问题，所以不同的平滑系数就可能造成结果的差异。目前为止没有一个固定的方法来确定平滑系数。在一般的研究中大多是根据经验来选择平滑系数，这就导致了预测结果的失真性。林绍森等( 2007)对三种预测模型的分析的结果证明了指数平滑法的预测误差最大。此外，由于模型本身在计算方法上的局限性，该方法只适用于近、短期预测。灰色预测模型也是比

自回归分布滞后模型

案例六自回归分布滞后模型（ADL）的运用实验指导一、实验目的理解ADL模型的原理与应用条件，学会运用ADL模型来估计变量之间长期稳定关系。理解从经济理论上来说，两个经济变量之间的确有长期关系采用使用该模型进行估计。理解ADL模型的优点：不管回归项是不是1阶单整或平稳都可以进行检验和估计。而进行标准的协整分析前，必须把变量分类成和。二、基本概念 Jorgenson(1966)提出的（）阶自回归分布滞后模型ADL(autoregressive distributed lag)：，其中是滞后期的外生变量向量（维数与变量个数相同），且每个外生变量的最大滞后阶数为，是参数向量。当不存在外生变量时，模型就退化为一般ARMA（）模型。如果模型中不含有移动平均项，可以采用OLS方法估计参数，若模型中含有移动平均项，线性OLS估计将是非一致性估计，应采用非线性最小二乘估计。

三、实验内容及要求（1）实验内容运用ADL模型研究1992年1月到1998年12月我国城镇居民月对数人均生活费支出yt和对数可支配收入xt之间的长期稳定关系。（2）实验要求在认真理解模型应用条件的基础上，通过实验掌握ADL模型的实际应用方法，并熟悉Eniews的具体操作过程。四、实验指导（1）数据录入打开Eviews软件，选择“File”菜单中的“New--Workfile”选项，在“Workfile structure type”栏选择“Dated-regular frequency”，在“Data specification”栏中“Frequency”中选择“Monthly”即月份数据，起始时间输入1992m1即1992年1月份，止于1998m12，点击ok，见图6-1，这样就建立了一个工作文件。图6-1 建立工作文件窗口

中国移动集团产品

目录集团专线 (2) IMS (3) 物联网 (4) 集团短彩信 (5) 流量红包 (6) 人人通 (7) 销售管家 (8) 集团通讯录 (9) 集团V网 (10) 集团彩铃 (10) 视频监控类 (11) 一卡通 (12) 一卡通成功案例 (13)

集团专线集团专线接入是基于我公司的传输网、GSM网、3G、4G无线网、CMNET数据网等网络资源，采用有线和无线方式为集团客户提供专有的接入或数据传送业务。 ◆互联专线为用户提供内部联网的专用数据传输通道，使用户内部应用实现联网的一种业务。（适用于企业内部网络传输） ◆CMNET专线用户通过租用江西移动提供的专线，接入中国移动互联网（CMNET）实现上网的一种业务。（适用于企业宽带上网） ◆GPRS-APN专线通过光纤接入企业内部网络，将移动GPRS网络与企业内网相连接，从而实现从移动终端搜集资料、控制移动终端的目的。（适用于银行、无线POS 机等节点分散，线路接入困难的专线连接）

IMS IMS是一种全新的多媒体业务，它能够满足终端客户多样化的多媒体业务需求。IMS是解决移动与固网融合，引入语音、数据、视频三重融合等差异化业务的重要方式。多媒体电话业务多媒体电话业务是基于IMS平台，在面向集团客户提供普通固话、传真功能的同时，还提供视频通话以及语音增值服务等多媒体服务，是全方位的固定电话解决方案。融合V网融合V网是指7/8位的集团固话号码与移动手机组成综合V网，实现短号和网内通话优惠功能。融合一号通融合一号通分为主叫一号通和被叫一号通，主叫一号通是指可以设置一个移动手机号码或另一个集团固话号码设置为该号码的主号码，使之被叫显示该主号码；被叫一号通是指设置多个移动手机号码或其他集团固话号码为该号码的关联号码，使之该号码的被叫可以与关联号码进行同振、顺振。融合总机融合总机业务是传统总机和移动总机业务的融合，集团固话号码作为总机号，移动手机号和集团固话号码作为分机号，并为集团客户提供电话号码查询、转接来话、解答用户问题等话务台服务；外部用户拨打总机时，还可播放欢迎词和集团客户介绍。

(客户管理)中国移动集团客户营销体系

（客户管理）中国移动集团客户营销体系

中国移动集团客户营销体系从移动通信市场运营经验探索的意义上解析小灵通，它对中国电信的意义就绝不仅仅限于于“3G’之前找到壹个新增点，解决中国电信收入增长率的问题。中国电信的运营者，也提前意识到小灵通的战略意义，因此，于壹些小灵通发展较早的电信公司，于完成“用户规模积累”阶段后，开始于小灵通客户群的服务体系等方面进行尝试：例如成均电信，于小灵通用户规模达到130万户后，成立了专门的小灵通客户部，负责用户尤其是高端用户的服务和保有；浙江电信则全省统壹于10000号建立专门的小灵通班组。从这些刚刚开始进行的探索中，中国电信已经感受到对移动客户尤其是高值移动客户关注的重要性。以成均电信为例，2005年，实行客户经理负责的近8万小灵通高端客户，全年流失率仅为2％，大大低于小灵通客户平均30％的流失率水平。中国电信和其从头开始探索移动客户群的服务之路，不如“站于领先者的肩上”，研究壹下中国移动于客户服务尤其是高值客户服务方面的发展历程，作为中国电信思考的参照。基于这壹初衷，我们于收集大量关联资料的基础上，对中国移动集团客户体系近年来的发展历程及思路进行了梳理，且提出了结合中国电信调整和改善市场营销体系的建议。中国移动集团客户体系的发展沿革及简介 2000年，中国移动从中国电信剥离后，这壹批当初的电信人很快意识到移动客户群的运营和服务和固定客户群有着迥然不同的特征，其中最明显的区别于于移动客户强烈的个人性。我们能够见到，

中国移动早期正是针对移动客户个人性的特点，对不同客户群进行分级服务，且大力打造俩大服务品牌：针对普通客户服务的1860品牌和针对高端客户的全球通VIP服务品牌。可是，值得重视的是，从2002年以后，中国移动开始低调但快速地把客户服务体系的重心转向另壹方面：集团客户。和中国电信的大客户体系相比，移动的集团客户体系能够说是后来者，而且由于移动客户的个人性，集团体系的建设面临许多的困难。为此，中国移动不得不借用电力系统“网格化”管理的方面，通过网格化管理，逐步收集和建立集团客户档案。经过四年的努力，中国移动的集团客户的覆盖率已经达到近30％，集团客户对于高值用户群的稳定、移动数据及增值业务的推广、行业应用等方面，已经具有相当的战略地位。中国移动是如何于短短四年内建立和健全这壹体系的?我们首先简单回顾移动集团客户体系的发展历程。 2002年是中国移动集团客户体系建设的试点推广年。这壹年移动主要于以下方面进行了初步的探索：成立项目组、产品模块化、典型项目推广、建立工作流程。 2003年是移动集团客户体系建设的全面促进年。他们明确提出“集团客户工作不能再是业余爱好，要打正规战役。”这壹年他们于集团客户体系建设方面的主要进展是：建立工作体系、健全客户资料、建设平台支撑系统、大力推广标准化应用产品、创新商务模式、建立营销渠道。为此，各级移动主要开展了四项工程：摸底工程，主要是地毯式清查，健全数据；圈地工程，以四川移动为例，他们要求当年

自回归移动平均模型

中国移动集团客户网络服务支撑规范

集团客户网络服务支撑规范中国移动通信集团广东公司深圳分公司网络维护中心服务支撑室 2009年2月

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目录 1 前言4 1.1 编写目的4 1.2 适用对象4 2 集团客户网络服务支撑工作内容分类4 3 基本要求与一般规范5 3.1 服务支撑人员定义5 3.2 服务支撑人员专业技能要求5 3.3 服务支撑人员仪表方面规范5 3.4 服务支撑人员外勤工作一般规范6 4 集团业务故障处理作业规范7 4.1 处理原则7 4.2 内部故障处理流程7 4.3 客户现场处理规范8 5 服务支撑人员例行维护与作业规范11 5.1 监控经管11 5.2 日常例行现场巡检规范11

1前言在网络运维集中化的背景下，中国移动广东省公司确立了地市集中化工作转型的重要工作目标：服务下沉、支撑前移。为了建立和健全网络服务支撑的工作体系，进一步提升全省服务支撑人员的支撑能力，使得服务支撑人员能够为集团客户提供快速技术支撑，提高客户满意度，在“服务下沉、支撑前移”的指导思想下，全省各地市网络维护中心服务支撑室正逐步加强客户拜访工作的力度，与集团客户技术人员形成互动，为全省的集团客户提供更好的服务。 1.1编写目的为指导深圳分公司网络维护中心员工，尤其是服务支撑室及其代维工作人员，在日常工作生产中凡涉及与集团客户交互的如客户拜访、故障抢修、例行维护以及电话邮件等工作，按照如下作业与行为规范如专业术语、礼貌用语、着装指引、施工抢修等方面操作实施。 1.2适用对象本手册适用对象为深圳移动面向集团客户服务支撑的网络经管与维护人员，以及深圳移动合作单位的代维工作人员。 2集团客户网络服务支撑工作内容分类按照省公司粤移网维通[2009]61号《关于明确网络服务支撑例行生产工作要求的通知》一文，网维中心服务支撑室主要承担以下工作： 1、售前、售中的网络支撑，其中包括技术方案制定和业务开通。 2、售后业务保障服务，其中包括告警监控、故障和投诉处理、业务分析与质量经管、例行维护、差异化保障服务、客户服务和拜访、交流和知识共享、手段建设以及资料经管9个方面。因此，根据以上工作内容，涉及与集团客户交互主要涵盖以下几个方面： 1、集团客户拜访工作，如技术交流、故障归纳总结、差异化服务等。 2、集团业务维护工作，如例行维护、故障和投诉处理、设备安装与调测等。

中国粮食生产的预测与分析

回归分析中国粮食生产 1146718 王晨燕一、问题分析如附表，把粮食总产量作为因变量，根据实际生活经验可知，农业化肥施用量、粮食播种面积、成灾面积都是影响粮食产量的因素。用y 表示粮食总产量（万吨）。x1表示农业化肥施用量（万千克），x2表示粮食播种面积（千公顷），x3表示成灾面积（公顷）。从中国统计年鉴上得到的数据（1990--2011）如附表所示二、相关分析由相关分析可知，y(粮食总产量)与X1（农田化肥施用量）成显著正相关关系。y(粮食总产量)与X2（粮食播种面积）成微弱正相关关系。Y(粮食总量)与X3(成灾面积)成低度负相关的关系。说明最显著影响粮食产量的是农田的化肥施用量。粮食产量与粮食播种面积对粮食产量的影响相对较小。三、模型建立如附表所示，R=0.764393 R 2=0.584296 F=8.43335 所以根据数据，可以建立如下的多元线性模型： ^ y --48365.2+5.805161*X1+0.656962*X2+ 0.009904*X3 四、模型检验 1.拟合优度检验样本决定系数R 2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好，反之，R 2 的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度差。由数据可得，样本R 2= 0.584296 基本符合条件。 2.方差分析表：用于整个回归方程进行显著性检验 P （F>8.43335）=0.001033 <0.05 所以回归方程是显著的。 3.解释变量t 检验：经回归分析所有解释变量通过t 检验。综上，该模型通过了检验。五、数据分析 1.在全国范围内增加化肥的施用量化肥对我国粮食的产量起到了非常重要的作用。化肥施用量越多，粮食单位面积产量也越高；所以在全国范围内增加化肥的投入能够带来较大的粮食增长。因此，我国应在化肥的实施方面做好工作。 2.继续保持现有的控制灾害的手段数据可以看出，近20年灾害对粮食产量的危害比较小。说明现在我国对灾害采取了一定的措施，如干旱时期人工灌溉、火灾时及时救火、提前对火灾的防治等。所以灾害对粮食总产量的影响相对比较小，不至于引起全国粮食产量的大幅度下降。因此，我国应继续保持良好的控制灾害的现状，让灾害对产量产生影响更小。 3.保持现有的粮食播种面积我们可以从数据中知道，粮食播种面积对粮食的总产量起到了积极的影响。但是起到的影响并不是很大，所以国家不太大力的一味增加粮食的播种面积。而应在对粮食产量影响最大的因素（化肥）上下功夫。在现有阶段，可以保持现有的粮食播种面积。把重点放在化肥和增加单位面积粮食产量的重心上。

粮食产量模型的建立

粮食产量模型的建立一、问题提出在已知1981-1996年每一年粮食的产量基本情况下，要求应用数学思想，和联系在粮食生产过程中，都将会受到国家政策因素、种植粮食面积的增长因素、自然因素、杂交水稻的改良与推广因素等影响的实际情况，综合建立数学模型，根据模型预测未来值，有助于国家粮食生产计划。二、问题重述及分析由于农民在生产粮食过程中，经验的不断积累，科学种植手段的不断完善，政府计划的良好政策，土地的不断改良等都将会影响粮食年生产量的增加；在某时政府政策因素、社会经济因素、自然因素等都将会使粮食生产过程中产生一定的波动。根据题目数据，应用Excel办公软件描述出这些数据的离散图，根据离散图可以看出粮食产量与年限的大致增长情况，与以上分析大致吻合。分析得到粮食产量是随着年限的增加而有所上浮，证明总体情况是良好的。粮食的增长在起步时的增长速度是很快，随着年限的增加上浮率就会变低（就如一个人的成绩在九十分时要上涨，那幅度也是很小的）。那么它必然不是直线增长，再根据上浮率逐渐减小，可以假设它是一个向下凹的图形，在没有没有其他重要因素的影响下（例如超级杂交水稻的普及），只由农民生产粮食的经验积累、土地改良条件下，粮食生产最终逼近一个最优值，并不是无穷增大。根据一元二次方程性质（存在最优值），综合假设要建立的模型为一个一元二次方程（模型一）。题目只给出了1981-1996年每一年粮食的产量情况，再从离散图可以看出应用MATLAB数学软件中曲线拟合的最小二乘法来模拟假设的方程。但是所给的值太少，那拟合出的方程就不会精确。因此应用MATLAB数学软件中的差值法，把每一年分成十分，算出一百五十个值；再根据这一百五十个值来拟合假设函数更为精确。在这过程中国家政策因素、种植粮食面积的增长因素、自然因素、杂交水稻的改良与推广因素等都会影响粮食生产量的浮动。根据可以得出主要因素为国家政策因素与杂交水稻的改良与推广因素对粮食产量的影响最大。特别是超级杂交水稻的推行将会使粮食产量预期最优值更大，将会超过上面一元二次函数的最大值。那么，所建立的模型一就不符合以后粮食生产值的预测。而每段粮食突破工程的生产规律都将相似，所以根据粮食生产分段突破工程法建立模型二。对粮食产量问题影响的因素还有很多，在小范围内是不会有很大影响的，但是超过一定值时就不可忽略，因此这方面也要随时关注，必要时也是影响预期结果的。三、模型假设（一）应用Excel办公软件描述已知数据，再根据实际生活中粮食生产的情况，可以推出粮食生产过程是趋于一个一元二次函数图形的发展形式（粮食生产量最优值趋近于函数最大值）。（二）在生产因素影响中，经过具体分析主要的因素是超级杂交水稻的推行与普及，它将会在很大程度上影响并超过上述模型一所得的最大值。那么，我们在应用模型一来求解N年后的预期值，那将是不精确的，同时证明模型一具有局限性。而每段粮食突破工程的生产规律都将相似，所以我们要根据不同粮食产量突破工程的具体情况综合建立分段突破模型二。

粮食产量预测

1数据分析及模型建立 1.1数据分析 1978-2009年我国粮食产量（单位：万吨）如下表1：注：数据来源于中国统计局网https://www.360docs.net/doc/7210347882.html,。建立时间序列模型之前需要检验序列的平稳性，只有平稳序列才能建立时间序列模型。利用EVIEWS数据分析软件对时间序列进行ADF检验]3[，以判断其平稳性，当检验值（Augmented dickey-Fuller test statistic）的绝对值大于临界值的绝对值时，序列为平稳序列；否则，为非平稳数据。利用EVIEWS6.0软件作出我国历年粮食产量的曲线图，见图1：

图1 我国粮食产量曲线图从曲线图中明显可以看到粮食产量总体呈上升趋势，在1998-2003年出现了明显下降，直观表现为非平稳序列。利用Eviews6.0对其进行单位根检验，检验结果为图2：图2 粮食产量时间序列单位根检验由图中检验结果可以看出FOOD时间序列单位根为-0.972583大于10%水平下临界值，故该序列存在单位根，为非平稳时间序列。 1.2数据平稳化用Eviews将粮食产量时间序列做一阶差分并对其进行单位根检验，结果分别

见图3和图4：图3 我国粮食产量一阶差分图图4 粮食产量一阶差分单位根检验结果图通过看图，粮食产量一阶差分后得到的序列在某一常数附近波动，可初步识别序列已平稳。并且ADF的检验值为－4.879665，分别小于不同检验水平的三个临界值，因此它通过了ADF检验，为一平稳序列。在这里应该注意的是要防止过度差分。一般来说平稳序列差分得到的仍然是平稳序列，但当差分次数过多时存在两个缺点，（1）序列的样本容量减小；（2）方差变大；所以建模过程中要防止差分过度。对于一个序列，差分后若数据的极差变大，说明差分过度。此处，我

中国移动集团客户管理的思考

全业务竞争时代集团客户管理的思考原文发表于《通信企业管理》, 2011(2):28-29 摘要：本文首先分析了全业务竞争时代集团客户的主要特征、中国移动集团产品的分类与特点、集团客户管理中存在的不足，然后，探讨了全业务竞争时代集团客户管理的策略，提出了建设性策略。关键词：全业务竞争集团客户管理随着全业务竞争时代的到来，移动通信市场的竞争不断加剧，各大通信运营商纷纷将竞争集中在具有巨大发展潜力的集团客户市场，对集团客户资源的争夺日趋白热化。高价值客户是企业获取高盈利点的关键因素，此时，对集团客户资源掌控能力可以说成为企业在全业务时代竞争能力的重要体现，抢占优势客户对企业发展具有重要的战略意义。集团客户管理的成败对通信运营商在未来通信市场的格局中可以说起着相当重要的作用。一、集团客户的主要特征集团客户在对通信的需求、依赖、购买情况、竞争情况等有着明显的特征。具体如下：

1、集团客户市场中客户对通信需求是有差异的。不同行业、单位的集团客户，根据自身需求不同，对通信服务和业务的需求是有差异的，有的以语音需求为主，有的需要提供全面的行业解决方案，有的需要提供一站式服务等。 2、集团客户对通信业务的功能、质量、可用性更关注。集团客户选择业务时重点考察业务的功能与本行业的结合程度、质量是否可靠、是否方便易用等，对业务一般采用统一付费，往往集团客户在对通信业务的功能、质量、可用性及便利性等关注程度比较多。 3、集团客户市场竞争日益激烈。随着全业务竞争时代的到来，中国移动、中国电信、中国联通三家运营商都加大了对集团客户的争夺，集团客户市场的营销竞争呈白热化展开。各运营商分别针对集团客户的需求推出了相对具有优势的产品、服务或者行业解决方案，综合利用营销手段、价格手段及公关手段等多种方式展开全方位的竞争。 4、集团客户相对于个人客户忠诚度高。通常针对集团客户提出的个性化解决方案，能够很好的满足集团的业务需求，可以增加服务粘性，提高集团客户的离网成本。 5、集团客户对业务、服务需求比较高，议价能力强，需要提供性价