一种国际市场景气状况的监测指数方法及系统的制作方法

专利名称：一种国际市场景气状况的监测指数方法及系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及电子商务B2B交易，特别涉及一种用于国际市场景气状况监测的指数 方法，其特征是对B2B平台的运作日志信息进行识别、分类和汇总，并定期、定时汇集到本 发明，进而计算、演绎成为各类国际市场景气指数，本发明为宏观经济管理部门、B2B平台管 理机构和参与国际贸易的交易者提供了一个监督和预测对外贸易的方法和系统。
背景技术：
当前我国中小企业已超过4000多万户，占全国企业总数的99%以上，中小企业创 造的最终产品和服务的价值已占国内生产总值近6成，提供的城镇就业岗位已占到75%， 已成为我国目前及未来最具活力的经济成分。在这样的经济形势下，有效地提升中小企业 的市场开拓能力和生存能力，已经成为中小企业自身乃至政府相关管理部门所共同关注的 问题。据《电子商务世界》的调查数据显示，在被调查的以中小企业为主的1488家企业 中，近70%以上的企业已经开展多种类型的电子商务，其中，开展电子商务的企业中，67% 的企业认为合作伙伴增多，业务渠道更宽；58%的企业客户增多、销售额增加。显然，运用电 子商务手段可以为中小企业创造更多的商业机会。另外，调查企业中，36. 29 %的企业通过 网络洽谈贸易，25. 81 %的企业在网上查找市场行情，说明被调查企业对贸易信息的需求非 常旺盛。中国制造网(Made-in_China.com)是一个B2B电子商务平台，该平台汇集了国外 买家和国内中小企业卖家的大量访问和“中国制造”的产品信息数据，目前整个前台系统每 天有近1000万页的访问；截至2009年12月31日，拥有注册的中小企业总数近400万位； 中小企业在中国制造网电子商务平台(Made-in-China.com)发布的有效产品信息及商情 超过1，500万条；2009年12月底有来自超过220个国家和地区的用户访问了中国制造网 电子商务平台(Made-in-China, com)，访问者超过20，000万人次，每天来自世界200多个国 家和地区的商人通过中国制造网进行商业机会的发现和交流，2009年在中国制造网平台上 成交的订单总额超过200亿美元。基于大规模的用户访问和实际B2B交易，中国制造网平台的运营数据库积累了海 量的运营数据，很多数据记录和反映了国内外企业用户借助电子商务平台从事国际贸易的 交易行为，实时快速地反映了国际市场需求的变化。例如，平台各期的访问量和询盘量都及 时和明显地反映了国际市场需求的变化特征。实时准确地掌握国际市场的需求信息，对于 我国中小企业和政府相关的管理部门开展商情分析和商务机会发现具有重要的现实意义。 由于日常的运营数据分布在多个不同的数据库中，而且数据量极大，如何对这些分布的、海 量的日常运营数据进行整理、识别、分析和挖掘，需要系统和方法的整合和重构，这样才能 获得实时的国际市场商情变化动态信息。长期以来，在中小企业国际贸易和宏观经济管理领域都一直要求有一种能够解决 上述问题、实时准确提供国际市场景气状况的方法。
中国制造网(Made-in_China.com)伴随我国中小企业通过电子商务平台对外开 展贸易的三个阶段。这三个阶段分别是导入阶段(1996年-1999年)、困难阶段(2000 年-2003年)、发展阶段(2004年至今)。在这十余年国内电子商务的发展过程中，B2B电 子商务在我国的发展各省市间存在较大的不平衡性；各国买家对我国中小企业制造业的产 品需求与实际我国对外出口总额存在较大的差异；各行业的电子商务发展水平也出现较大 偏差。依靠直观感受和成功项目的经验，不足以解决上述问题。我们需要一种能探索国际 市场景气状况的监测指数体系及系统，为科学系统地对国际市场的发展状况和趋势进行判 断提供支撑。因为中国制造网电子商务平台处于我国B2B电子商务的第一阵营，基于海量数据 的国际市场景气状况监测体系及系统对于分析国际市场对华采购等经济行为具有一定的 先导性，由于电子商务发达的沿海地区占我国经济总量的比重相对较大，处于整个经济产 业链的上游，因此通过实现国际市场景气状况的监测，可以预示全国或其他地区未来的变 化。而分省份和分行业的更细化监测又会与有关的商品生产和销售相关联，在一定条件下， 可以对更多的商品领域或其他经济领域的变化进行预测。建立规范化和标准化的国际市场景气状况的监测指数体系及系统，使之成为中小 企业和政府相关管理部门对国际市场对华产品需求及宏观经济走势判断的晴雨表。

发明内容
本发明的目的是要提供一种国际市场商情的指数监测和预测动态管理系统和方 法，其基本构思时将分布的数据库服务器记录的运作信息及时汇总、反馈，并通过计算、演 绎成为国际市场景气状况监测指数，定期发布国际市场商情动态监测报告，从而使中小企 业和各级政府管理部门对国际市场当前状况、发展趋势进行了解，并协助其对国际市场的 发展做出综合判断。本发明采用的技术方案是一种国际市场商情的指数监测和预测动态管理系统， 它包括业务处理子系统、数据集成子系统、监测支持子系统，其特征在于所述业务处理子系统，建立与业务流程相关的数据采集系统，包含了所有为国外 买家和国内中小企业提供服务的网站运营环节，在用户使用和与用户交互的过程中产生大 量的业务数据，在这一过程中收集与存储的原始数据是后期数据集成和指数分析的基础； 原始数据收集与存储中，要求所有相关的应用系统都按照特定的格式、频率、粒度、关联方 式采集各种数据，然后存储到某种介质中；这些数据包括个人用户访问行为、客户上传数 据、客户电子邮件；所述数据集成子系统，实现数据集成、整理和转换，根据商情分析软件的计算与分 析要求，将原始数据通过导出、清洗过滤、数值转换、交叉检验、维表更新、历史表归档等步 骤进行分类和集成，通过执行数据集成整理以及转换ETL操作，将原始数据源的数据转化 为完整一致的多维分析数据，形成客户行为数据集市、客户信息数据集市和产品信息数据 集市，为便于后续的数据挖掘分析，实现即时查询、报表展现功能；所述监测支持子系统，建立科学的评价指标和评价体系，构建数据挖掘与商务智 能工具平台，实现国际市场景气状况监测指数的动态计算，由报告人员定期完成中小企业 发展及国际市场监测报告；完成从各数据集市中读取所需的数据，形成指数计算所需的基础指标，完成景气指数的计算和分析工作。上述的国际市场商情的指数监测和预测动态管理系统，其进一步特征在于所述 数据集成子系统，包括海量数据的采集和集中存储单元、海量数据的识别索引和搜索单元； 所述海量数据的识别索引和搜索单元，采用海量非结构化数据的分布式计算应用技术、海 量数据的联机分析处理0LAP、给予语义识别的分析型BI支持技术，实现日志数据的识别、 索引和搜索用户查询和报表功能，完成针对各行业、国内各省份卖家和全球各国买家的各 项基础行为指标，按照时间进行的分类索引和搜索；设定的指标根据需要进行定制。本发明还公开了一种国际市场景气状况的监测指数方法，其特征在于建立与业务流程相关的数据采集系统，包含了所有为国外买家和国内中小企业提 供服务的网站运营环节，在用户使用和与用户交互的过程中产生大量的业务数据，在这一 过程中收集与存储的原始数据是后期数据集成和指数分析的基础；原始数据收集与存储 中，要求所有相关的应用系统都按照特定的格式、频率、粒度、关联方式采集各种数据，然后 存储到某种介质中；这些数据包括个人用户访问行为、客户上传数据、客户电子邮件；实现数据集成、整理和转换，根据商情分析软件的计算与分析要求，将原始数据通 过导出、清洗过滤、数值转换、交叉检验、维表更新、历史表归档等步骤进行分类和集成，通 过执行数据集成整理以及转换ETL操作，将原始数据源的数据转化为完整一致的多维分析 数据，形成客户行为数据集市、客户信息数据集市和产品信息数据集市，为便于后续的数据 挖掘分析，实现即时查询、报表展现功能；建立科学的评价指标和评价体系，构建数据挖掘与商务智能工具平台，实现国际 市场景气状况监测指数的动态计算，由报告人员定期完成中小企业发展及国际市场监测报 告；完成从各数据集市中读取所需的数据，形成指数计算所需的基础指标，完成景气指数的 计算和分析工作。上述的国际市场景气状况的监测指数方法，其进一步特征在于所述指数包括买 家活跃指数BAI、卖家活跃指数SAI、国际市场景气指数IMPI、行业活跃指数、地域活跃指 数；所述买家活跃指数BAI =国外活跃用户登录次数年距发展速度X25% +国外活跃用户 年距发展速度X35% +国外新增注册用户年距发展速度X25% +发询盘总量年距发展速 度X 15%;所述卖家活跃指数SAI =国内活跃用户登录次数年距发展速度X30% +国内活 跃用户年距发展速度X20% +国内新增注册用户年距发展速度X15% +新增产品信息量 年距发展速度X 15% +收询盘量年距发展速度X20%;国际市场景气指数综合反映买卖双 方参与国际贸易行为的活跃程度，取买家活跃指数与卖家活跃指数的几何平均数得到，所
述IMPI1I际市场景气指数=V卖家活跃指数x买家活跃指数。本发明具有如下的有益效果本发明建立了规范化和标准化的国际市场景气状况 的监测指数体系及系统，使之成为中小企业和政府相关管理部门对国际市场对华产品需求 及宏观经济走势判断的晴雨表。下面结合附图和具体实施方式
对本发明作进一步详细的说明。附图和具体实施方 式并不限制本发明要求保护的范围。


图1是本发明景气检测系统的整体架构6
图2是本发明数据采集、整理、识别与转换流程图；图3是本发明景气指数体系结构图；图4是本发明国际市场景气指数(IMPI)、工业增加值和出口总额年距发展速度时 间序列。
具体实施例方式本发明的实现方法1.景气监测系统整体架构。国际市场景气状况的监测指数体系及系统，简称为景 气监测系统，核心部分由业务处理子系统、数据集成子系统、监测支持子系统组成(如图1 所示，景气监测系统的整体架构图)。1)建立与业务流程相关的数据采集系统。包含了所有为国外买家和国内中小企业 提供服务的网站运营环节，在用户使用和与用户交互的过程中产生大量的业务数据，在这 一过程中收集与存储的原始数据是后期数据集成和指数分析的基础。原始数据收集与存储 中，要求所有相关的应用系统都按照特定的格式、频率、粒度、关联方式采集各种数据，然后 存储到某种介质中(如数据库、日志文本以及其他非结构化载体)；这些数据包括个人用户 访问行为、客户上传数据、客户电子邮件等；2)实现数据集成、整理和转换，主要根据商情分析软件的计算与分析要求，将原始 数据通过导出、清洗过滤、数值转换、交叉检验、维表更新、历史表归档等步骤进行分类和集 成，通过执行数据集成整理以及转换等ETL操作，将原始数据源的数据转化为完整一致的 多维分析数据，形成客户行为数据集市、客户信息数据集市和产品信息数据集市，为便于后 续的数据挖掘分析，实现即时查询、报表展现等功能。3)建立科学的评价指标和评价体系，构建数据挖掘与商务智能等工具平台，实现 国际市场景气状况监测指数的动态计算，由报告人员定期完成中小企业发展及国际市场监 测报告。主要需要完成从各数据集市中读取所需的数据，形成指数计算所需的基础指标，完 成景气指数的计算和分析工作，景气指数体系结构如图2所示。进而由专门数据分析人员 负责定期生成统计报表并整理成文，为中小企业和政府部门提供经济形势预测。2.数据采集、整理、识别与转换1)海量数据的采集和集中存储，本发明将从中国制造网以及焦点科技运营的其它 平台和系统，以及从互联网相关网站上收集大量数据，也将从其它方式和渠道收集的数据 引入系统。各种数据的存在方式、存储格式不同，系统实现自动的对这些数据进行定时的采 集，存储，以及加工。具体流程见图2，本发明数据采集、整理、识别与转换流程图。2)海量数据的识别、索引和搜索，本发明采用海量非结构化数据的分布式计算应 用技术、海量数据的联机分析处理(On-Line Analytical Processing, OLAP)、给予语义识 别的分析型BI支持(Analytic Application)等的关键技术，实现了日志数据的识别、索引 和搜索等用户查询和报表(Query & R印orts)功能，能够完成针对各行业、国内各省份卖家 和全球各国买家的各项基础行为指标，按照时间进行的分类索引和搜索。3)设定的指标可以根据需要进行定制。例如国内活跃用户数指标，我们设定每月 访问一次的会员为活跃会员，并据此创建维度并进行统计，即可对活跃会员在时间、地区、 行业的分布情况进行了解。图2数据采集、整理、识别与转换流程图。
以下以国外买家的发询盘信息为一具体的实施例，说明本发明中原始信息的采 集、识别、整理和存储、转换和展示流程。(1)信息发起例如某一国外买家，打开MIC网站，浏览产品后，发现某些产品符合 自己的需要，即可通过网站发送询盘邮件，询问相关信息。(2)信息识别、索引和存储Web服务器同步接收到"发送询盘"这一用户行为操 作信息，会将操作关键特征分字段存储到业务数据库中，如询盘内容、发询盘人、收询盘人、 行业、所在地等字段。而BI系统则每天会通过ETL过程将业务数据库中的各类数据采集进 入数据仓库。(3)信息转换询盘等用户行为操作信息进入数据仓库后通过分析引擎根据需要 将询盘内容、发询盘人、收询盘人、行业、所在地等字段进行统计并建立数据立方体。(4)信息展示最后按需要生成日报，周报，月报等各类报表，存储到前台服务器 上。用户通过对web服务器发送请求进行访问和浏览。3.景气指数体系1)景气指数体系设计整体思路。参考企业景气指数、企业家信心指数和采购经理 指数，上述指数是基于抽样调查和主观评价的扩散指数，然而用户交易信心的最终体现还 是落实在实际的交易行为上，因此采用通过中国制造网平台记录用户交易行为方面的数据 作为反映买家活跃程度和卖家活跃程度的基础指标。首先对平台记录的交易者行为相关数据进行了梳理，获得了五个方面的基础指 标，包括①活跃用户登录次数是报告期内中国制造网平台国内外活跃会员用户的登录次 数；②活跃用户数是指在报告期内，中国制造网平台统计出在一定时间内访问平台超过 一定次数的国内和国外用户数量；③国内新增注册用户是根据用户注册信息确定的报告 期国内用户增加量；④新增产品信息量报告期内用户发布的产品信息新增加量，其中剔 除了被限制发布或删除的产品信息量；⑤收询盘量报告期内国内卖家收取实际有效询盘 的总量；⑥发询盘量报告期内国外用户发送实际有效询盘的总量，由于买家的一封询盘 发给多个卖家，本发明中群发询盘只计算一次。其次，分别分析了上述指标趋势特征、周期性变化特征和增长率的变化特征，并且 采用我国的工业增加值和出口总额作为基准对照指标，分别进行了各指标时滞相关分析、 周期性分析。根据针对每一指标的分析结果和各指标所体现出的交易者行为具体特征，确 定了计算买家活跃指数和卖家活跃指数的基础指标和计算权重，并采用年距相对数方法去 除了基础指标的季节性因素，进而设计了国际市场景气指数的计算方法。其中，各基础指标 的年距相对数(又称为年距发展速度)计算公式为
年距发展速度=腳月某指标水平xl00% 去年同期某指标水平2)景气指数体系结构(如图3所示，景气指数体系结构图)图3中所涉及的各指数含义及计算方法分别为①买家活跃指数(Buyer Activity Index，BAI)，反映国外买家(采购商)的活跃 程度和国际市场对华采购的景气度，也是反映国外买家采购信心的指数；主要根据国外访 问人次年距发展速度、国外新增注册用户数年距发展速度、发询盘量年距发展速度计算得出。该指数反映当前买家参与经济活动与去年同期相比相对活跃程度，是一个年距相对数。计算公式为买家活跃指数=国外活跃用户登录次数年距发展速度X25% +国外活跃用户年 距发展速度X35% +国外新增注册用户年距发展速度X25% +发询盘总量年距发展速 度 X15%②卖家活跃指数(Supplier Activity Index, SAI)，反映国内卖家(国内中小企 业)活跃程度，也是反映国内中小企业出口景气度的指数；主要根据国内访问人次年距发 展速度、国内新增注册用户数年距发展速度、新增产品信息量年距发展速度及收询盘总量 年距发展速度计算得出。SAI也是年距相对数，计算公式为卖家活跃指数=国内活跃用户登录次数年距发展速度X30% +国内活跃用户年 距发展速度X20% +国内新增注册用户年距发展速度X 15% +新增产品信息量年距发展 速度X 15% +收询盘量年距发展速度X20%③国际市场景气指数(International Market Prosperity Index, IMPI)，综合反 映买卖双方参与国际贸易行为的活跃程度，取买家活跃指数与卖家活跃指数的几何平均数 得到，是综合反映国际市场景气度的量化指数。IMPI是年距相对数，计算公式为
国际市场景气指数=a/卖家活跃指数X买家活跃指数④行业活跃指数，反映国家统计局对制造业分类的各行业国内卖家活跃程度和国 际买家活跃程度。按照国家统计局的39个大类行业对平台的相关数据进行整合匹配，并按 照统计局定义的行业分析，获取主要行业的买家活跃指数、卖家活跃指数以及行业综合板 块指数。由于中国制造网的产品目录覆盖1000多个中国对外出口比较活跃的大的产品目 录，通过映射关系归口到相应的工业行业中。其计算方法分别参照BAI与SAI。⑤地域活跃指数，反映各主要贸易国家的买家活跃程度和国内各省份的买家活跃 程度。其中一、各主要贸易国家买家活跃指数主要针对在我国对外贸易市场中占据重要地 位的国家和在平台中交易活跃的国家进行分析，这一指数可以为中小企业和政府相关管理 部门及时掌握我国主要出口市场的国家分布变化提供数据支持；二、国内各省卖家活跃指 数主要针对我国各行政区划的中小企业卖家参与贸易活动的活跃程度进行分析，可以让中 小企业和政府相关管理部门及时了解我国对外贸易活跃地区的分布与变化。3) BAI与SAI计算的指标权重选择BAI (买家活跃指数)与SAI (卖家活跃指数)计算公式中，各基础指标权重的确 定方法采用了主成分分析与层次分析两种方法，其中主成分分析法是依据指标数据的变异 性对指标进行的赋权，而层次分析法是根据专家对指标两两之间进行的重要性比较获得的 判断矩阵进行特征根分析得到的结果，主成分分析反映的是数据本身所具有的特征，层次 分析法反映的是指标内涵所具有的特征，本发明将两种方法进行组合，获得卖家活跃指数 和买家活跃指数的计算权重，使得所计算的权重能够较好地反映指标内涵和数值变异两方 面的特征。同时根据总量指标年距发展速度与宏观经济基础指标之间的关联关系分析的结 果，结合网站运营经验和指标所表征的用户行为活跃程度的实际意义，对初步确定的权重 进行调整，从而得到现有的计算权重，如表1所示表1活跃指数基础指标赋权结果表
(1)主成分分析的计算过程
第一，假设我们观测了n个对象，记第i个观测对象P个指标的观测值分别为
Xil，Xi2，L xip,则所有n个对象p个指标的观测值可以表示成以下矩阵形式xnX12 L xlp
X =x21X22 L X2p 其中，n为观察对象数，p为指标或变量数。第二，对原始数据进行标准化处理，处理方法是 式中拟=Z / n,s2k = ~(xik _ 似)标准化处理后，变量或指标的方差为1，均值为0。第三，设观察值构成的相关系数矩阵为 经标准化处理后的数据的相关系数为 第四，对应于相关系数矩阵R，求特征方程|R-XI| =0的p个非负的特征值A2,L, A p。对应于特征值\ i的特征向量为 第五，求主成分。由特征向量组成的p个主成分为 主成分F2，L，Fp之间相互无关，且它们的方差是递减的。m(m<p)个主分量。如果前面m个主成分F2，L，Fm的方差之和占全 部总方差的比例接近于1( 一般来说，只要达到82%即可)，我们就取前m个主成分F” F2， L，Fm。这m个主分量方差之和占全部总方差的85%以上，即基本保留了原来指标或变量X” X2, L，Xp的信息。(2)层次分析法具体步骤如下第一，构造判断矩阵。对同一层次的指标i和j进行相应重要性的两两比较，根据 一定的比较标度判断和量化，形成比较判断矩阵 第二，进行层次单排序。令判断矩阵R= (rij)nXn，表示因素i比因素j相对 于上一层次属性相比的重要性，n为矩阵的阶数。首先计算判断矩阵每一行元素的乘积
然后计算n次方根
指标1指标2L指标11ruK指标2r2X1LMMM1指标nfnlrn2L，进行层次单排序。令判断矩阵R=( )
最后，对进行归一化
n)表明了 n个因素的相对优先程度，是组成判断矩阵特征向量W的元素，即W=⑶凡…^
T，也就是同层次相应因素相对重要性的排序权值。
第三，一致性检验。首先计算判断矩阵的最大特征值^薩=2；
nWi
，式中
￡ ％为向量AW的第i个元素；然后计算判断矩阵一致性指标C7 =
，最后计算判断
矩阵一致性检验系数Ci = 5，其中RIRI为平均随机一致性指标，它与判断矩阵阶数n有
关，当CR < 0. 10，判断矩阵一致性检验通过，否则，就通不过，需要重新做出判断。3.预测部分分为宏观经济预测与景气指数预测两个部分1)宏观经济指标预测①预测科学性，为验证基于国际市场景气指数(IMPI)的宏观经济指标——工业增 加值与出口总额预测的科学性，分别采用相关分析与格兰杰因果检验的方法对IMPI与宏 观经济指标之间所存在的因果关系进行了验证。验证得到两个主要结果，一是国际市场景 气指数(IMPI)与宏观经济指标存在高度的相关性；二是国际市场景气指数(IMPI)与宏观 经济波动之间存在的因果关系，对于宏观经济指标具有较好的预测能力。实施例2009年9月，从相关性分析来看，IMPI指数与宏观经济指标波动的相关性 大致经历了由弱到强的过程，见图4和表2。这与我国经济的对外开放以及制造网平台发展 的历史进程有关，06、07年度制造网平台业务属于快速拓展时期，各项数据较高，与宏观经济的协动性不明显；08年1月到09年7月，平台发展趋稳，与宏观经济的协动性逐步体现。 图4国际市场景气指数(IMPI)、工业增加值和出口总额年距发展速度时间序列。表2国际市场景气指数(IMPI)与宏观经济基础指标的相关系数 由表可以看出，IMPI与工业增加值年距发展速度相关系数高于0.5，与宏观经济 的相关关系显著，平台中买家和卖家的参与交易行为显著地受宏观经济变化的影响，国际 市场景气指数越高，宏观经济越繁荣，反之亦然。从格兰杰因果检验的结果来看，国际经济景气指数是通过中国制造网的相关交易 数据计算所得，大量的国内外用户的交易数据一定程度反映了国内国外经济的波动，用格 兰杰因果检验来观察国际景气指数与中国宏观指标的因果关系，如表1与表2所示。表1国际市场景气指数(IMPI)与工业增加值发展速度的格兰杰因果检验结果 IMPI指数不是中国工业增加值发展速度增长的格兰杰原因的概率是1. 28%，表 明在98. 72%的置信水平下，IMPI指数是影响工业增加值发展速度增长的格兰杰原因工业 增加值发展速度对国际市场景气指数的格兰杰检验不显著，不能形成格兰杰原因。表2国际市场景气指数(IMPI)与出口总额发展速度的格兰杰因果检验结果 IMPI指数不是中国外贸出口总额发展速度增长的格兰杰原因的概率是4. 52%， 表明在95. 48%的置信水平下，IMPI指数是影响外贸出口总额发展速度增长的原因，而外 贸出口总额对国际市场景气指数的格兰杰检验不显著，不能形成格兰杰原因。综合上述分析，说明根据制造网的所反映的交易数据计算的国际市场景气指数 (IMPI)对我国宏观经济具有较好预测作用。事实上，第一、二期报告中根据IMPI指数对7 月和8月工业增加值的预测结果与实际误差小于2%，也直接说明了 IMPI指数对于宏观经 济的预测能力。因此，从指数的设计与计算来看，所获得的指数能够较好地表征宏观经济的变化。②预测方法，主要采用了指数平滑和趋势建模相结合的方法。指数平滑法指数平滑法是在单一时间序列统计模型的基础上进行预测的方法。指数平滑法分 为一次指数平滑法和多次指数平滑法。一般情况下，运用最多的是二次指数平滑法，其公式为巧⑴=⑴+ (1 — a)FS, F/2) = 巧⑴ + (1 —Yt+m = α t+btmat=2Ft(l、-Ft(1)其中尸广为第t周期的一次指数平滑值；Jf)为第t周期的二次指数平滑值日；战 为第t-Ι周期的二次指数平滑值；α为平滑系数。指数平滑预测模型要用到平滑系数α，α值既代表模型对时间序列数据变化的 反应速度，又决定了预测模型修勻误差的能力。α值越大，则新数据占的比重就越大，最近 一期的观察值影响越大，预测就越依赖于近期信息。选择的关键在于，使预测值与实际值之 间的误差最小，一般α值取在0到1之间。多元回归的方程表达式y = b0+ Ij1X1 + b2x2 + b3x3 +K + bkxk其中，b0是回归平面在y轴上的截距，是一个常数。bp b2、b3、bk是回归平面的系 数，又称偏回归系数。实施例工业增加值同比发展速度=88. 3289+0. 2515 X IMPIT 检验值(31. 52) (8.675)该方程拟合优度为0. 774，F检验值为75. 25，P < 0. 001。2010年1月，IMPI (国际市场景气指数)为149. 6，根据该预测方程得到2010年 12月的工业增加值同比发展速度预测值为125. 95，工业增加值的预测值为14179. 6亿元。 ③预测结果说明，从表5中可以看出，运用IMPI对工业增加值的趋势建模与预测方法，在之 前几期的《中小企业发展及国际市场监测报告》中预测了 2009年7至11月国内工业增加 值的预测数，其预测数与国家统计局次月公布的实际数误差均小于2%。表5 2009年7月 11月工业增加值与各期报告预测数的对比 2)景气指数预测①预测科学性，为分析和挖掘国际市场景气指数(IMPI)的时序变化特征，本发明 采用谱分析的方法对IMPI指数周期波动进行了测量。其中，谱分析方法基本原理如下
op对一个平稳时间序列{XJ，如果其自协方差函数R(k)满足
，则其谱
Α:=-οο
密度函数h(f)必存在且与R(k)有如下的富氏变换关系
在上式中等号两边除以方差R(O)，则可得到标准化谱密度函数ρ (f)，即 其中，r(k)为序列自相关函数。对々(A:)和利用图基-汉宁窗的截尾富氏变换得到{X(t)}的标准谱密度函数 的估计值如下 其中
为图基_汉宁滞后窗。从IMPI的数据分布可以看出，数据呈现出有规律的随时间递延的变化趋势，而且 IMPI指数计算的基础指标依据的是询盘量等各总量指标的年距发展速度，已经去除了季节 因素的影响，并且通过了单位根检验。因而，对于一个具有平稳随即过程的时间序列，通常 可用富里叶级数来拟合，即谱分析的方法分析IMPI的周期长度。表6 IMPI时间序列的谱密度值与所对应的周期长度 从表6可见，当i = 1时的谱密度9359.2为谱峰值，此时对应的周期长度为46月。 由于IMPI时间序列的长度为46期，是否存在更长的周期还难以确定，但是从现有的谱密度值和IMPI时间序列的分布情况来看，预期的IMPI周期在46 50个月之间是可信的。②IMPI指数的时序建模与预测，主要采用了指数平滑和趋势建模相结合的方法实施例2009年10月从IMPI时间序列和周期波动的分析可以看到，近期正处于 IMPI指数上升时期，截取2007年1月 2009年10月的数据，分别采用趋势预测和指数平 滑的方法，得到预测结果表7所示表72009年11月至2010年1月的MPI指数预测数据 指数平滑方法预测仅适合做最近一期的预测，所以指数平滑仅对2009年11月的 IMPI指数进行了预测，分别采用0. 1,0. 2, ...,0.9作为平滑系数，选取MSE最小时的预测 值，这时平滑系数a =0.9，也说明近期IMPI指数具有较强的趋势特征。进而采用CUBIC 模型作为趋势估计基础模型，对数据进行拟合，拟合优度R2达到0. 897，F检验值未87. 06， 模型的各项系数均显著，预测结果如表6所示。对比两种方法的预测结果可以看到，总体而言，2009年四季度的国际市场景气程 度会略微提高，估计2009年四季度国内中小企业经济活动会增强。
权利要求
一种国际市场商情的指数监测和预测动态管理系统，它包括业务处理子系统、数据集成子系统、监测支持子系统，其特征在于所述业务处理子系统，建立与业务流程相关的数据采集系统，包含了所有为国外买家和国内中小企业提供服务的网站运营环节，在用户使用和与用户交互的过程中产生大量的业务数据，在这一过程中收集与存储的原始数据是后期数据集成和指数分析的基础；原始数据收集与存储中，要求所有相关的应用系统都按照特定的格式、频率、粒度、关联方式采集各种数据，然后存储到某种介质中；这些数据包括个人用户访问行为、客户上传数据、客户电子邮件；所述数据集成子系统，实现数据集成、整理和转换，根据商情分析软件的计算与分析要求，将原始数据通过导出、清洗过滤、数值转换、交叉检验、维表更新、历史表归档等步骤进行分类和集成，通过执行数据集成整理以及转换ETL操作，将原始数据源的数据转化为完整一致的多维分析数据，形成客户行为数据集市、客户信息数据集市和产品信息数据集市，为便于后续的数据挖掘分析，实现即时查询、报表展现功能；所述监测支持子系统，建立科学的评价指标和评价体系，构建数据挖掘与商务智能工具平台，实现国际市场景气状况监测指数的动态计算，由报告人员定期完成中小企业发展及国际市场监测报告；完成从各数据集市中读取所需的数据，形成指数计算所需的基础指标，完成景气指数的计算和分析工作。
2.根据权利要求1所述的国际市场商情的指数监测和预测动态管理系统，其特征在 于所述数据集成子系统，包括海量数据的采集和集中存储单元、海量数据的识别索引和搜 索单元。
3.根据权利要求2所述的国际市场商情的指数监测和预测动态管理系统，其特征在 于所述海量数据的识别索引和搜索单元，采用海量非结构化数据的分布式计算应用技术、 海量数据的联机分析处理0LAP、给予语义识别的分析型BI支持技术，实现日志数据的识 别、索引和搜索用户查询和报表功能，完成针对各行业、国内各省份卖家和全球各国买家的 各项基础行为指标，按照时间进行的分类索引和搜索。
4.根据权利要求3所述的国际市场商情的指数监测和预测动态管理系统，其特征在 于设定的指标根据需要进行定制。
5.一种国际市场景气状况的监测指数方法，其特征在于建立与业务流程相关的数据采集系统，包含了所有为国外买家和国内中小企业提供服 务的网站运营环节，在用户使用和与用户交互的过程中产生大量的业务数据，在这一过程 中收集与存储的原始数据是后期数据集成和指数分析的基础；原始数据收集与存储中，要 求所有相关的应用系统都按照特定的格式、频率、粒度、关联方式采集各种数据，然后存储 到某种介质中；这些数据包括个人用户访问行为、客户上传数据、客户电子邮件；实现数据集成、整理和转换，根据商情分析软件的计算与分析要求，将原始数据通过 导出、清洗过滤、数值转换、交叉检验、维表更新、历史表归档等步骤进行分类和集成，通过 执行数据集成整理以及转换ETL操作，将原始数据源的数据转化为完整一致的多维分析数 据，形成客户行为数据集市、客户信息数据集市和产品信息数据集市，为便于后续的数据挖 掘分析，实现即时查询、报表展现功能；建立科学的评价指标和评价体系，构建数据挖掘与商务智能工具平台，实现国际市场景气状况监测指数的动态计算，由报告人员定期完成中小企业发展及国际市场监测报告； 完成从各数据集市中读取所需的数据，形成指数计算所需的基础指标，完成景气指数的计 算和分析工作。
6.根据权利要求5所述的国际市场景气状况的监测指数方法，其特征在于所述指数 包括买家活跃指数BAI、卖家活跃指数SAI、国际市场景气指数IMPI、行业活跃指数、地域活 跃指数。
7.根据权利要求6所述的国际市场景气状况的监测指数方法，其特征在于所述买家 活跃指数BAI =国外活跃用户登录次数年距发展速度X25% +国外活跃用户年距发展速 度X35% +国外新增注册用户年距发展速度X25% +发询盘总量年距发展速度X15%。
8.根据权利要求6所述的国际市场景气状况的监测指数方法，其特征在于所述卖 家活跃指数SAI =国内活跃用户登录次数年距发展速度X30% +国内活跃用户年距发 展速度X20% +国内新增注册用户年距发展速度X 15% +新增产品信息量年距发展速 度X 15% +收询盘量年距发展速度X20%。
9.根据权利要求6所述的国际市场景气状况的监测指数方法，其特征在于所述IMPI国际市场景气指数=V卖家活跃指数x买家活跃指数
全文摘要
本发明公开了一种国际市场商情的指数监测和预测动态管理系统和方法，其将分布的数据库服务器记录的运作信息及时汇总、反馈，并通过计算、演绎成为国际市场景气状况监测指数，定期发布国际市场商情动态监测报告，从而使中小企业和各级政府管理部门对国际市场当前状况、发展趋势进行了解，并协助其对国际市场的发展做出综合判断。本发明的国际市场景气状况的监测指数体系及系统，核心部分由业务处理子系统、数据集成子系统、监测支持子系统组成。本发明建立了规范化和标准化的国际市场景气状况的监测指数体系及系统，使之成为中小企业和政府相关管理部门对国际市场对华产品需求及宏观经济走势判断的晴雨表。
文档编号G06Q30/00GK101894316SQ20101019814
公开日2010年11月24日 申请日期2010年6月10日 优先权日2010年6月10日
发明者姚瑞波, 李莉 申请人:焦点科技股份有限公司;南京理工大学