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富宝铁合金网(2014)在《2018年世界上毛坯钻石供应或出现短缺》中对钻石市场的定义是在所有大型钻石开采公司的眼里钻在所有大型钻石开采公司的眼里毛坯钻石的市场供应前景[4]。
连国焰(2015)在《钻石投资新动向与市场分析》中对钻石市场的定义是钻石行业在受到全球经济景气,国内金融政策,政治政策,经济局势等因素影响,整体的市场状况以及未来动向平均涨幅情况[5]。
宝怡珠宝(2014)在《南非美钻权威认证助推高端钻石市场发展》中对钻石市场的定义是钻石行业在零售市场中的发展前景,寻找销售新思路[6]。
2.2营销模式的概念及分类
段会辉(2015)在《微信媒介营销模式分析》中对营销模式的定义是:
通过微信平台的使用来为微信的发展提供利润支撑,而微信作为媒介这一本身的属性,使得微信的媒介营销模式是一种通过自身提供服务而最终又对自身实现盈利的一种线性的闭环模式。
[7]
赵云双(2011)在《吉林农产品营销模式分析》中对营销模式的定义是:
随着经济的发展,互联网、手机等新媒体媒介已成为社会的主流传播渠道,将特色农产品依附于此类新媒体媒介进行销售。
赵云双(2011)在《吉林农产品营销模式分析》中对营销模式的分类是:
可以借助旅游业来打开特色农产品的销路,带动吉林农产品的销售。
吉林省各地的具体情况不同,根据当地的特点,可借助互联网提高农产品的销售量。
[8]
李亚茹(2015)在《我国互联网保险营销模式发展研究》中对营销模式的定义是:
随着网络技术的普及,互联网、大数据等字眼成为现下的经济热点,各行各业纷纷加入网络技术的大军,保险行业也不甘落后,各保险公司、保险中介公司等积极探索互联网营销之路。
李亚茹(2015)在《我国互联网保险营销模式发展研究》中对营销模式的分类是:
各保险市场主体积极探索多种营销模式,目前我国互联网保险营销渠道呈现多元化形式,主要分为两大类:
其一传统互联网保险营销渠道,包括保险公司的官方网站和保险中介机构建立的专业第三方互联网保险营销平台;
其二移动互联网保险营销渠道,包括保险微信营销平台和保险公司开发的官方APP等。
[9]
吴梦华(2019)在《基于SoLoMo生鲜农产品营销模式的创新研究》中对营销模式的定义是:
现在市场上的生鲜农产品种类非常丰富,在农产品销售市场出现了大量的安全问题,加上现在网络技术的不断发展,对鲜活农产品的营销模式造成了严重影响,结合时代特征和网络技术等为生鲜农产品提供更好的营销渠道和方式,提升产品营销度。
[10]
3.调研资料综述(包括国内外技术现状)
3.1关于价格预测的文献综述
SurowieckiJ(2000)讨论位于南非的戴比尔斯综合矿业有限公司,在全球钻石市场上的主导地位的丧失。
公司对世界钻石价格监管;
建立准军事集团以破坏戴比尔斯的竞争对手;
导致在比尔斯卡特尔遭到破坏的因素。
[11]
Spar,DeboraL(2006)研究发现戴比尔斯在很大程度上成功地控制了钻石贸易,并最大化的其长期前景,随着俄罗斯共产主义垮台,加拿大的主要矿山开放,全球范围内出现了反对所谓“血腥”或“冲突”钻石的运动。
尽管这些事态发展打击了钻石行业,并迫使其核心参与者改变其贸易性质,但并未影响全球钻石市场的核心动力,仍是一个由单一个公司主导的行业。
[12]
Engwicht,Nina.(2018)提醒注意未来在手工采矿中的作用。
为了了解手工采矿的动态,研究必须了解矿工对更美好未来的想象,从而为当前的经济战略提供信息,利用詹斯·
贝克的虚构期望和虚构的未来概念,研究了塞拉利昂钻石市场的未来预测和未来制造策略。
如果对这些期望仍然知之甚少,则发展政策将无法满足采矿社区的需求。
[13]
3.2关于钻石市场分析的文献综述
刘伟(2015)基于4PS的扩展理论模型"
5PS"
即渠道、产品、价格、促销、补充,文章以周大福网络旗舰店为例子,探讨了我国传统钻石行业网络旗舰店的营销模式,最后得出结论:
钻石实体店将趋于虚拟化,旗舰店将趋于现实化。
[14]
安娜(2015)发现:
“钻石市场是最复杂的投资方向。
原因是每一个钻石是独特的,难以确定其价值—‘4C’标准;
购买零售的抛光钻石要去钻石中心;
本文阐述了垄断和自由市场条件下的钻石市场结构;
提供有关主要采矿地点、主要采矿公司的信息。
钻石交易所交易基金。
本文采用博弈论模型进行实证分析,以了解钻石价格变动的影响因素。
以寡头垄断,“欺骗公司”和“囚徒困境”博弈论模型为例,解释钻石市场的结构的变化的影响。
本文还试图回答一个实际问题钻石是否可以作为对冲股票市场和通过其他股票市场的投资组合。
这是通过相关分析完成的。
纪录2010-2015年期间不同投资的变化,通过对抛光钻石投资与矿业公司股票投资的对比分析进行分析。
”[15]
杨文峰(2012)以消费者选购珠宝首饰时的影响因素为出发点,并以T品牌珠宝公司连续三年的销售数据为例,以珠宝企业产品需求预测为研究对象。
旨在找出影响消费者需求的关键产品因素,并建立相应的产品需求预测模型,为企业提供较为准确的市场需求预测。
进而帮助企业提供适销对路的产品款式与价类结构,提升供应链运营效率,在激烈的行业竞争中赢得优势。
本文的主要结论是:
通过消费者产品选择影响因素的调研及统计分析,消费者首要考虑品牌、款式、价格等因素;
通过对钻石饰品产品价类构成连续3年的数据分析,验证了该类产品价格结构变化趋势相对稳定的假设,并发现高价位产品占总销量的占比呈逐年上升趋势;
结合珠宝产品的特点,提出了总量预测、价类预测、款式预测自上而下的预测方法,并采取款式验证、价类验证、总量验证自下而上的验证方法,构建了珠宝首饰企业产品需求预测模型及体系新方法。
[16]
席佳鑫,尹作为(2017)基于网络调查的大数据抽样和街头随机抽样的问卷调查和有序回归分析方法,以河南省开封市为例,定量分析了中国内陆欠发达地区城市居民的珠宝消费特点及其影响因素,并对个体居民的珠宝消费潜力进行了预测。
研究表明:
受传统文化影响较深的内陆欠发达城市,爱到大商场专柜去购买;
欠发达地区城市居民喜爱珠宝的程度、珠宝价格、年龄和家庭月收入对其珠宝消费水平影响显著,且影响程度依次减小。
依托模型对居民个体珠宝消费潜力可以进行预测。
最后对如何提高内陆欠发达城市居民对珠宝的需求、规范珠宝市场价格、打造珠宝产业基地等方面提出建议。
[17]
林杰(2003)以经济学和市场学理论文基础,对中国几个重点的钻石首饰消费城市以及总体市场形势进行了较全面的调查、分析和研究。
介绍了中国钻石首饰市场的发展历史,首次系统地将其划分为三个发展阶段,并对每一个阶段的特点进行了总结.进而,重点联系中国当前经济形势、消费水平和消费心理,对现阶段市场现状进行了分析和研究,同时对钻石首饰市场的发展进行了展望.在详尽地分析和研究基础上,作者认为当前中国钻石首饰市场已经呈现一定的疲势,并预测未来五年之内将一直处于目前这种平稳调整阶段,在这一阶段钻石首饰市场规模将以相近于国民生产总值的增长速度扩张.同时也希望该文能够抛砖引玉,引出同行的一些思考和讨论.[18]
张本宏(1996)详细地剖析了珠宝首饰消费需求的构成三要素:
人口、购买力和购买欲望,并以此为基础对中国珠宝首饰消费需求进行研究,得出如下结论:
1、当前中国珠宝首饰消费需求不是处于"
低谷"
而是呈稳定增长状态.2、首次提出珠宝首饰消费需求测算公式,即珠宝首饰消费需求=人口×
购买力×
购买欲望系数.3、第一次将中国珠宝首饰消费需求的发展划分成两个阶段:
1982年至1993年为恢复阶段,1994年以后为与经济水平、收入水平相适应的发展阶段.4、初步预测今后五年内中国珠宝首饰消费需求将以20-25%的年增长速度增长,其中足金需求增长略低.对中国珠宝首饰消费需求的结构和大小进行了深入分析,并以此为基础提出了一些建议。
[19]
宋建丹(2017)立足于区位理论、产业转移理论及产业链理论的基本原理,采用综合分析法、归纳演绎法,根据钻石行业的基本特点,从上游产业——原石的开采与供应、中游产业——毛坯钻的切磨与贸易、下游产业——钻石首饰的销售三大方面入手;
分别对上中下游产业的产业特征、全球地域分布、时空演变格局进行了分析研究,探究其内在规律及动因,揭示了全球钻石行业的时空演变规律,并对其未来发展趋势进行了预测;
同时结合我国钻石行业各环节的发展现状,提出发展策略和针对性的建议。
中国钻石行业应当改变从生产端向消费端,从上游向下游的推动模式,立足于自身的比较优势和潜在优势,通过要素支撑、环境营造和机制培养等,从价值链的关键环节实现突破。
从政府层面来讲,要加大对钻石行业发展的支持力度,包括税收、人才、资金政策等为钻石行业的发展创造更大的需求空间。
从行业角度来讲,依托国家国内市场实现产业价值链的关键性突破,提升行业效率、降低行业成本、防范行业风险、推动行业创新,打造健康良好的行业规范和行业秩序,营造和谐的行业氛围。
对于企业要在技术、产品、服务以及商业模式上不断创新,才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
[20]
王澜(2016)发现:
“塞西尔·
罗德斯于1888年在南非创办了戴比尔斯公司(DeBeers),把全球大部分未切割的钻石,销售给钻石切割中心,由切割中心把这些钻石切磨加工,使之能用于首饰加工。
戴比尔斯公司因为巧思出闻名于世界的“钻石恒久远、一颗永流传”的品牌广告语,赋予了钻石“浪漫、爱情、永恒、坚贞、财富和美丽”的象征,在钻石行业拥有了最专业的话语权,人为控制了供应链,实现了超大规模的营销,并控制了钻石价格。
”[21]
连国焰.(2015)发现:
“1颗1.88克拉的红钻以520万美元成交,刷新红钻石全世界成交纪录。
彩钻市场正发生着新的购买守则的变化。
”并解读彩钻背后的新买法。
[22]
水贝会(2017)发现:
“戴比尔斯集团在全球范围进行了消费者调查,部分调查结果统计数据,尤其涉及中国消费市场的数据,《2016年钻石行业分析报告》指出,美国、中国、印度和日本晋升为全球四大钻石消费市场,合计需求量占到全球总量的73%,且四国千禧一代在钻饰市场上的消费贡献高于其人口比例,千禧一代的青春期具有两大特点:
稳定的经济增长趋势判断,和对未来前景的乐观预期。
正是这两大特点给钻石消费市场带来了极大的发展潜力。
”[23]
Simonyan,Sofia(2014)研究重点在于钻石行业在过去二十年中的变化,介绍了什么叫“投资到钻石”,探索了投资到钻石过去的经验,论述了投资到钻石的一些机制,并描述了其行业新的发展形势。
其主要研究的目的是调查以及了解市场结构的主要变化和投资到钻石之间的链路。
探讨如何投资到钻石的出现与这些市场结构的变化恰逢,并且调查两者之间是否存在因果关系。
[24]
刘璐,丘志力,梁伟章(2015)通过对钻石产业报告、公司年报和新闻资料的整理分析,综述了国际钻石产业发展现状,分析了2015年钻石产业困境产生的因果及其后可能面对的挑战.显然,解决下游钻饰需求疲软问题仍是现今整个钻石产业的当务之急,钻石产业链的结构性变革和整合在所难免。
[25]
中国宝玉石(1994)通过对钻石产业报告、公司年报和新闻资料的整理分析,综述了国际钻石产业发展现状,分析了2015年钻石产业困境产生的因果及其后可能面对的挑战。
[26]
中国报告大厅—全球钻石市场发展趋势分析(2015)1987年全球开采的天然金刚石超九千万克拉。
近90年前,全世界的金刚石产量1百万克拉。
近10年,总产量翻了一倍,约40%的天然金刚石可切割,其中一半用作宝石,另一半为近宝石。
从开采总量来看,现在居于首位的四个国家是澳大利亚、扎伊尔、博茨瓦纳和苏联。
它们都超过了几十年前的最大生产国南非。
另外有几个地区也很活跃。
[27]
孔军(2013)主要对我国钻石市场的发展前景、市场竟争力进行分析,阐述了我国钻石市场的优劣势,并对我国钻石市场的完善提出了几点建议。
[28]
何南兵,王腾吉,赵亚良(2018)通过查阅国内外相关文献和数据资料分如何采用人工的方式合成高品质的钻石,并对当前饰品钻石市场的现状进行了相关分析和总结,并对饰品钻石市场,特别是合成钻石市场发展趋势进行了展望。
[29]
姜杰(2015)研究钻石消费市场尤其是本土钻石消费市场,以及钻石的金融属性。
通过对于全球以及中国的钻石消费市场和消费特点的分析,帮助解决中国的钻石行业现存的问题。
同时,钻石的金融属性日益受到专业人士的重视,研究分析钻石的金融属性,可以帮助钻石行业把握未来的发展方向,开辟新的领域。
由于投资已经成为钻石消费的一个重要原因,因此了解钻石的金融属性有益于整个钻石行业把握未来的发展方向。
[30]
于晓蕾(2011)通过目前中国奢侈品消费市场的现状,文章着重分析了钻石类奢侈品利用电子商务平台的网络营销模式,及其利用该种模式营销的可行性,优缺点和未来的发展趋势。
[31]
四川宝玉石协会(2000)发现:
“我国内地钻饰市场发展很快,钻饰在整个黄金珠宝市场偏冷的氛围中,成为热销品种.据戴比尔斯在中国大陆25个城市所作的调查,在消费者所喜欢的宝石中,天然钻石居首位,成为消费者喜欢的宝石,呈现热销势头。
1997年中国钻饰市场已名列全球第13位。
”[32]
从上面所有的文献来看,当前关于钻石市场的研究,主要是采用文献研究案例研究,数例数据分析,定性定量分析,实证分析方法,总之,目前关于中国珠宝首饰和钻石市场(包括人造钻石)消费需求进行研究,主要是预测未来市场消费趋势,以及钻石类奢侈品利用电子商务平台的网络营销模式优缺点和未来发展趋势。
研究的优点是依托模型对居民个体珠宝消费潜力预测,对规范珠宝市场价格,打造珠宝产业基地等方面提出建议,为企业提供较为准确的市场需求预测,进而帮助企业提供适销对路的产品款式与价位结构,提升供应链运营效率,在激烈的行业竞争中取得优势。
缺点是中国珠宝行业仍然处于一种分散经营的状态,以全球珠宝巨鳄戴比尔斯为代表的外商、几大港资品牌珠宝企业以及新晋若干国珠宝厂商,在市场中不能占据绝对优势;
中国珠宝行业已进入塑造企业形象为特征的发展化阶段,吸纳新的营销理念设计新的款式造型采用新的生产技术,使市场发展的需要也是一个难点。
二、研究的主要内容、重点及难点
研究的主要内容:
钻石前景的分析,对钻石销售数据的统计分析并作出价格预测
研究的重点:
研究的重点是关于价格预测的方法确定以及模型选择
主要运用LSSVM以及BPNN机器算法以及ARIMA,EWMA和GARCH模型,PCA-BPNN模型,向量自回归(VAR)模型,对钻石市场价格走势分析预测。
杨莉,黄民翔,邱家驹,江道灼(2002)提出一种基于模块网络预测市场清算价格的模型。
该模型通过模糊C均值聚类(FCM)算法,将输入空间“软”分割成若干区域,由局部专家负责提取特定域的特征,由集成单元的竞争混合机制输出结果,在减少了计算量的同时提高了预测精度,是突破传统全局预测模型的一种尝试。
该模型为市场参与者制定投标策略提供了一种方法,也为市场管理者提供了一种监督市场力的工具。
杨莉,邱家驹,江道灼(2001)提出一种基于反向传播(BP)网络预测下一交易日无约束市场清算价格的方法。
该方法去除了原始数据中的季节性趋势和增长趋势,用相关性分析技术选择输入量,遵循“重近轻远”的原则重新设计了拟合误差的代价函数,利用最新数据在线修正BP网络,并用美国加州电能交易所公布的真实数据进行仿真,结果令人满意。
刘轶芳,迟国泰,余方平,孙韶红,王玉刚(2006)在EWMA和GARCH模型思想的基础上,提出基于GARCH-EWMA的期货价格预测模型,为期货市场合约价格的预测提供新的预测方法.科学的确定衰减因子的方法.二是通过分别对大豆和豆粕期货合约的衰减因子进行确定,发现不同品种不同时间的衰减因子显著不同。
因此,对于不同商品有区别地采用相应的衰减因子;
解决以往预测模型对不同期货商品的预测均采用同一模型的问题.
张瑞荣,王济民,申向明(2013)通过构建计量经济模型,利用1994年6月至2010年9月的肉鸡产品价格及相关数据,对肉鸡产品价格进行了模拟分析和预测评价。
研究发现,活鸡、西装鸡、商品代肉雏、玉米和猪肉价格之间存在长期均衡变动关系;
对于肉鸡产品价格而言,玉米、猪肉价格具有外生性,其波动对肉鸡产品价格有显著影响;
肉鸡产品价格之间互为Granger因果关系,具有内生性;
活鸡价格变动有显著的季节性特征;
加入WTO后,西装鸡价格和商品代肉雏价格下降明显;
ARDL模型预测效果好于ARIMA模型,但ARIMA模型更便于预测。
吴虹,尹华(2010)针对复杂时间序列预测困难的问题,在综合分析其线性和非线性复合特征的基础上,提出了一种基于ARIMA和SVM相结合的时间序列预测模型。
首先采用ARIMA模型对时间序列进行线性建模,然后采用SVM对时间序列的非线性部分进行建模,最后得到两种模型的综合预测结果。
将组合模型应用于石油价格预测中,仿真结果表明组合模型相对于单模型的预测具有更高的精度,发挥了2种模型各自的优势,在复杂时间序列预测中具有广泛的应用前景。
徐为为,高风(2007)中提出了利用灰色系统理论对股票价格进行预测,并且利用残差修正预测结果的方法。
根据灰色系统理论建立数学模型,利用得到的股票价格求得具体的预测模型及其预测结果,然后对所得结果进行残差修正以得到更精确的股票价格。
文章中对华工股票价格进行预测后,发现利用灰色理论对股票价格预测,具有较高的精确度和应用价值。
蔡红,陈荣耀(2011)为了提高股票价格预测精度,提出一个基于主成份分析(PCA)的BP神经网络(BPNN)股票预测模型(PCA-BPNN)。
首先对影响股票价格波动的各因素进行主成份分析,消除各因素之间的冗余性,降低BP神经网络的输入维数,加快BP神经网络测速度并提高预测精度,然后利用BPNN对保留成分进行建模预测。
利用PCA-BPNN模型对上海证券交易所上市的首创股份(600008)经济数据进行了验证性测试和分析,结果表明,PCA-BPNN模型预测精度显著提高,是一种高效和准确的股票预测模型。
苗开超(2009)研究时间序列数据挖掘,通过对过去历史行为的客观记录分析,揭示其内在的规律,进而完成预测未来行为等决策性工作。
通过研究时间序列分析法中的指数平滑法,预测农产品的价格趋势。
论文基于指数平滑法,通过历史上一段时间某地西红柿价格变化情况,建立西红柿的价格指数平滑模型,用该模型拟合西红柿的历史走势,根据模型预测该农产品未来几年的价格变化情况。
试验结果表明,本方法能够有效地对西红柿价格曲线进行拟合,预测。
最后,为了实现农产品价格预测的自动化处理,设计并实现了一个基于Web数据挖掘的农产品价格搜集,查询,检索,预测系统。
胡乃联,宋鑫(1999)利用自适应过滤预测
模型来对国际黄金价格的变化趋势进行预测。
自适应过滤法是一种新的时间序列预测方法,它依赖计算机建立预测模型,可以充分发挥计算机的优势进行反复迭代,最终求出模型参数,是一种简明有效的预测方法。
国际黄金价格的变化受到许多随机因素的影响,自适应过滤模型可以过滤掉这些随机因素,找出黄金价格的变化趋势,为黄金企业的经营决策提供参考依据。
李湛黄远达(1992)在分析股票交易价格影响因素和趁股票价格波动进行分解研究的基础上,建立了一种带控制项变量的股票交易价格,使用相关浏览模型和相应的计算机软件计算,结果表明,本模型具有实用价值。
张方杰,胡燕京(2005)在论证ARMR模型预测,在中国期货市场期货价格可行性基础上建立相应的RNA模型,并进行了有效的估计,预测得出ARMR模型的期货价格预测只适用于短期预测。
马孝斌,王婷,董霞,王楚端(2007)对影响生猪市场价格的几个关键因素进行关联分析,在此基础上建立了生猪市场价格预测的向量自回归(VAR)模型,并运用此模型对实际数据进行了预测和分析。
黄日星,康重庆,夏清(2000)在分析了系统边际价格(SMP)形成机理和影响因素的基础上,分别提出了基于累计式自回
归滑动平均模型(ARIMA)和人工神经网络(ANN)的SMP预测方法,在这2种方法中都引入了市场供求指数(SDI)作为影响SMP的因素。
通过对某省级发电市场真实数据的仿真结果表明,在引入SDI后,ARIMA模型和ANN模型的预测精度都得到了提高;
同时,ANN模型比ARIMA模型更易于处理多种市场因素,若在模型中考虑更多的市场因素,则SMP预测的精度可进一步提高。
俞国红,杨德志,丛佩丽(2013)针对股票价格的突变性、非线性和随机性,单一预测方法仅能描述股票价格片断信息等缺陷,提出一种股票价格组合预测模型。
采用自回归移动平均模型(ARIMA)对股票价格进行预测,捕捉股票价格线性变化趋势。
采用RBF神经网络对非线性、随机变化规律进行预测。
将两者结果组合得到股票价格预测结果。
采用组合模型对包钢股份(600010)股票收盘价进行仿真实验,结果表明,相对于单一预测模型,组合预测模型更加全面、准确刻画了股票价格的变化规律,提高了股票价格预测精度。
张立杰,寇纪淞,李敏强,朱新杰(2013)通过对2008年至2011年间月度棉花价格数据进行分析,建立了基于自回归移动平均的棉花价格ARIMA(1,1,1)模型,结果显示,ARIMA(1,1,1)模型能够很好的模拟国内棉花价格,平均相对误差百分比低于4%,在ARIMA模型的基础上,对该模型残差建立支持向量机模型,将自回归移动平均模型与SVM模型组合对棉花价格进行了预测,比较预测结果,组合预测模型对自回归移动平均模型有一定改进。
陈友,王晛,&
李渝曾.
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