基于多变量时间序列的向量自回归周销量预测模型

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摘要：为解决现有商业周销量预测不够精准的问题，本文提出一种基于多变量时间序列（MTS）及向量自回归（VAR）模型的周销量预测方法，并以ZJ中烟某品牌规格卷烟为研究对象进行了实例应用。核心是通过对订足率的精准预测，实现在可供量既定情况下的销量预测。该方法通过MTS分析对可供量数据进行优选确定参考期，并将参考期内订足率和综合状态指数作为时间序列建立VAR模型，通过机器学习拟合预测订足率。（剩余3526字）

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