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零售需求预测：多变量时间序列的比较研究
零售业的准确需求预测是一个关键的决定因素 财务业绩和供应链效率。随着全球市场变得 互联程度越来越高，企业正在转向高级预测 模型以获得竞争优势。然而，现有文献主要关注 对历史销售数据，忽视宏观经济的重要影响 消费者消费行为的条件。在这项研究中，我们通过以下方式弥合了这一差距 利用宏观经济变量丰富客户需求时间序列数据， 例如消费者物价指数 （CPI）、消费者信心指数 （ICS） 和 失业率。利用这个全面的数据集，我们开发和 比较各种回归和机器学习模型以预测零售需求 准确。
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-742264.html
在零售业中，准确的需求预测是财务绩效和供应链效率的关键决定因素。随着全球市场日益相互联系，企业正转向先进的预测模型以获得竞争优势。然而，现有的研究大多集中在历史销售数据上&#文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-742264.html
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