基于客户终身价值的流失客户研究

讨论了关于流失客户的各种定义,提出了基于客户终身价值的流失客户预测模型,并通过使用某市移动公司全球通客户的数据对该模型进行了验证.计算结果表明,该模型不仅可以有效预测出流失客户,还可以计算出该客户的终身价值,以期为企业有针对性地采取挽留措施提供依据.     

通信企业的客户期望管理模型

针对通信企业客户期望不断提高,导致营销成本不断上升,而客户满意度达不到预期效果这一现象,剖析了影响通信客户期望的构成因子和主要影响因素,构建了通信客户期望的影响因素模型。通过实证研究得到通信客户期望影响因素模型的路径影响系数,分析了通信客户期望的影响机理。根据各种因素对客户期望的影响机理分析结果,对通信企业有效管理客户期望提出了建议。     

客户终生价值典型动态影响因素分析及电信业实证研究

客户终生价值（CLV）典型动态影响因素的识别对于CLV建模以及CLV提升具有指导作用。本文在已有研究成果的基础上,提出了关于CLV典型动态影响因素与CLV之间关系的11组假设。选择北京地区移动通信运营商A、B作为实证对象,通过问卷调查等方法收集481份问卷。分析结果显示,9个客户类因素和5个企业类因素均对CLV产生显著影响。其中,对cLv相关程度较高的影响因素包括性别、世代、收入水平、成就的需要和自主的需要、需求领先、使用情境、高层对客户关系管理（CRM）的规划度以及CRM技术成熟度（显著水平均小于0．001）。根据实证得出的客户类因素和企业类因素对CLV的影响关系,提出了针对电信运营商的客户关系管理建议。     

影响我国城市房屋价格的计量模型分析

一般来说,一个地区的商品房价格是由需求、供给及各种经济杠杆（如利率）等因素来决定的,但在资本组合投资日益多样化的现代社会。商品房的价格还会受到人们的收入、城市GDP以及地理位置等因素影响。本文对2011年影响我国北京、上海等15个城市的房屋价格的主要因素进行实证分析,选取的自变量为土地价格（元／平方米）、城市人年均收入（元／年）、城市GDP（亿元）、城市人口密度（人／平方米）、城市常住人口（万人）。通过建立多元线性回归模型。应用Eviews软件对模型进行了参数估计和检验。分析了影响房屋价格的主要因素和影响程度,并提出了相关的理论建议。     

基于灰关联模型的汽车市场需求影响因素分析

国家工业化程度的快速发展推动了汽车工业繁荣,对汽车市场的需求情况也就在不断的提升,为了能够更加准确地预测市场的需求量首先就必须分析影响汽车市场需求的主要因素。在总结国内外前人研究的基础上,提出了从定性和定量两个方面去分析影响汽车市场需求的因素,并运用灰色关联度模型分析了各种影响因素对汽车市场需求变动的影响程度,最后对各因素的重要度进行了排序,并根据排序结果提出了相应的对策建议。     

基于优化灰色模型的湖南省粮食产量预测方法改进研究

常见的粮食产量预测方法主要包括时间序列法、回归分析法、神经网络、灰色模型等方法,由于粮食产量数据呈现出的非线性特征,非线性灰色模型GM（1,N）在粮食产量预测方面具有更好的适应性,但由于模型自身存在一些缺陷,使得预测精度不高。为提高预测结果的准确性,采用灰色关联分析,应用优化灰色模型OGM（1,N）进行计算,并将结果与GM（1,N）模型预测结果进行比较,发现OGM（1,N）模型预测结果精度较GM（1,N）模型预测结果精度提高了一个数量级,表明OGM（1,N）模型在粮食产量预测方面有更高的准确性。最后根据预测结果的分析讨论,对湖南省粮食增产问题提出了一些建议。     

以净资本为核心的期货公司风险监控模型研究

笔者通过对现代金融机构风险管理思想和方法的考察与借鉴,结合当前我国期货公司风险监控的最新发展,构建了以净资本为核心的期货公司“净资本—经济资本”风险监控模型,提出了模型的基本思想,探讨了模型的具体内容,给出了一个最优化模型。模型显示：客户权益值和营业部数量共同影响期货公司净资本下限;并且下限值越高,总风险越低;各个风险超过对应配置净资本的总和最小化才是净资本的最优分配。     

高科技行业员工工作满意度模型的建立与运用

本文以高科技行业员工工作满意度为研究对象,分析了影响工作满意度的内部和外部因素。通过对影响因素进行方差分析,确定主要影响因子;应用模糊回归分析方法建立工作满意度模糊线性回归模型。并根据模型进行了实证预测,预测分析效果良好。     

神经网络和卡尔曼算法在石油需求预测中的应用

分析中国1978—2009年影响石油需求的8个相关指标数据。将指标分成3组,通过每组指标的数据分别用广义回归神经网络和误差反向传播神经网络（GRNN和BPNN）方法对2013年的中国石油需求量进行预测,并对其预测结果进行比较。进一步采用神经网络平均影响值（Mean Impact Value,MIV）方法,从影响石油需求时间序列的相关指标数据中筛选出对石油需求影响最大的5个变量。用选出的5个变量,根据AIC准则确定了时间序列的阶数,并建立了石油需求的AR时间序列模型。采用卡尔曼滤波算法和Rauch-Tung-Striebel（RTS）算法对AR模型进行了后验估计。卡尔曼滤波算法使得模型参数得以更新,且相关仿真结果表明,对于AR模型的输出起到较好的修正作用,从而提高了模型的预测精度。     

人口预测常用模型及其比较分析

人口问题一直是制约我国经济快速发展的关键因素之一，准确预报人口增长是人口研究的一个热点．本文根据（2005年中国统计年签》公布的人口数据分别建立了CM（1，1）模型、Leslie模型、Logistic模型来预测我国未来人口发展的趋势，并比较了这几个模型预测的优缺点．     

人群死亡率的预测模型与分析

运用时间序列分析方法 ,建立了预测人群死亡率数学模型 ,并将该模型预测结果与文献所用数学模型得到的结果进行比较 ,经统计检验表明 :用时间序列分析方法建立的数学模型精度更高 ,计算量也大大减少 ,且无需考虑影响死亡率的各种相关因素 ,无需太多控制参数。     

用水量组合预测模型的研究

为了给水资源规划提供依据，我们要对城市用水量进行预测，以期揭示其变化规律和发展趋势。本文从分析城市用水量变化规律着手，给出了城市用水量预测的常用模型，进而确定组合预测模型。通过引入层次分析法（AHP）确定组合预测权系数，将目前常用的用水量预测模型有机地结合起来，建立了用水量组合预测的结构模型。算例结果表明，该组合预测模型在预测准确性方面能得到改进，能对城市用水量进行有效地预测。     

专利研发生态系统主体博弈关系探析 ——基于后发企业为主导种群的视角

专利研发生态系统涉及不同主体间的利益博弈。基于后发企业为主导种群的视角,将专利研发生态系统中的后发企业、其他相关企业、高校及科研院所三个利益主体纳入分析框架,构建博弈模型。系统稳定性分析表明：后发企业的研发收益及其让渡,研发成本,与其他主体的后续合作机会及合作研发外收益与成本等是影响博弈理想稳定状态的关键因素。     

第三方物流企业的客户关系管理策略

第三方物流企业资源闲置,而客户需求不足,这两者之间能否建立长期战略合作伙伴关系是第三方物流企业发展一个重要保证。第三方物流企业服务水平的高低、战略目标和企业文化的融通程度、分工明确程度、利益平衡、沟通程度及信息透明度是影响两者关系的重要因素。提出第三方物流企业的客户关系管理策略,树立“一切以客户为中心”的管理理念;利用现代信息管理技术,在制定战略规划时对客户进行归类;对组织的集权程度、管理层次及整合程度进行有效设计,并建立客户档案,实现客户需求反馈,这些策略的实施对于第三方物流企业的发展有一定理论指导意义。     

金融服务质量模型优化与实证研究

由于互联网的发展和金融体制的变革,金融服务质量的要素也发生了变化。通过文献回顾和前期访谈,对目前中国金融服务所面临的问题进行了调查,提出了金融服务质量的测评模型以探究企业顾客在评价金融服务上的影响因素,并建立了金融服务质量（ FSQ）模型。通过实证分析,得出了该创新模型包含经济性、安全性、响应性、移情性、有形性、可靠性和共享性7个维度并且具有良好的信效度,可以有效地测量出企业顾客对金融服务的满意度。     

改进多元线性回归模型在某油田产量预测中的应用

为了预测油田的动态产量,根据实际工作经验选择一些与油田产量有关的因素作为建模变量,通过对多个变量的综合回归分析,确定影响油田产量的重要因素,并建立适合某油田年产量预测的多元线性回归模型。分析回归参数求解过程中的重要信息,并建立了年产油量的改进回归预测模型。同时,将两种预测模型应用于某油田产量预测,通过比较,可以看出改进回归模型形式更加简单,预测结果更准确。     

基于AISAS模型的顾客参与电信服务价值共创的协同机制研究

基于委托-代理理论,运用数模分析方法,建立电信企业与顾客之间的博弈模型,探讨基于AISAS模型的顾客参与电信服务价值共创的协同机制。研究结果表明,电信企业可以通过开发多属性产品,严格把控产品和服务质量,提高顾客基准的价值效用;采用多种营销方式,增加忠诚顾客数量;利用多种激励措施,增加忠诚顾客分享的用户数量等方式提高利润水平。     

3G时代电信运营企业提高顾客忠诚度的对策研究

随着我国电信业的不断重组和改革,电信运营企业经营方式由粗放型向集约型转变,关注存量市场,在发展新客户的同时积极培育和提高现有顾客的忠诚度成为企业发展的关键。分析了3G时代电信市场和顾客需求的新特征,指出了影响电信企业顾客忠诚度的关键因素,提出了提高顾客忠诚度的对策建议。     

游客满意度:甘肃省旅行社的营销策略

随着旅游业的发展,旅行社的数量在不断增加.由于甘肃省旅行社提供服务和产品的单一,引发竞相削价的恶性竞争,最终导致游客对旅行社的投诉率高,满意度下降.通过对在兰州的甘肃省旅行社游客满意度的问卷调查,运用SPSS 18.0统计软件进行分析,从而了解影响游客对旅行社满意度的主要指标,依次是旅游安全保障、旅游费用、导游服务和旅游宣传,并在此基础上提出有针对性的营销策略.     

基于GP的个人信用评估非线性组合预测模型

个人信用评估对于商业银行控制信贷风险具有重要意义。针对单一模型存在的分类精度不高的问题，需将组合预测模型用于个人信用评估。本文在线性回归和Logistic回归两种单一统计模型的基础上，利用遗传规划（GP）构建了一种非线性组合预测模型。将模型应用于某商业银行的消费信贷数据的分类，其结果表明，基于GP的非线性组合预测模型有效地提高了分类精度，模型的第二娄误判率低，对于商业银行控制个人信用风险具有更好的适用性。