居民消费行为

摘要： 本文基于情绪归因理论及社会认知理论,以个人安全动机为切入点,建立消费者在突发事件下的消极情绪与突发事件风险认知、群体情绪影响、新闻报道积极信息、认知加工及安全动机之间的关系模型,探讨其作用关系。结果表明,提高个体的风险认知,监督媒体发布有效信息,降低群众的消极情绪,有利于促使消费者正常的安全动机,从而减少不必要的社会动乱和恐慌。

摘要： 受到新冠肺炎疫情的影响,社会消费结构、居民消费行为及同业竞争格局发生深刻变化,个人银行市场竞争愈发激烈。在后疫情时代,数字化消费新业态蓬勃发展,更加丰富的生态场景、更加多元的客户需求以及人民对美好生活的向往,对个人银行数字化转型升级提出了更高要求。个人银行竞争力评价指标体系构建成为驱动数字化转型、重塑竞争优势、畅通营销服务与协同科学考核激励的必要手段。

摘要： 随着科技水平的进步,居民生活在各个方面都开始了数字化的转型发展。在区块链等技术的支持下,纸质货币也在新时代迎来了形态发展,数字货币逐步开始作为居民消费中的价值流通工具,具有经济发展稳健性和良好货币发行信用的国家所推出的央行法定数字货币是未来的主流。本文试图从理论层面厘清法定数字货币对居民消费行为重塑的影响与影响的路径,即回答法定数字货币为何、如何改变居民消费行为这两个问题。本文首先整理了法定数字货币的基本内涵与主要功能,并简要回顾各国法定数字货币的进展,其次从货币形态发展和居民-政策联动角度解释法定数字货币为何重塑居民消费行为,再而从风险负担、流通数据源归属、促进跨境消费三个角度讨论法定数字货币如何重塑居民消费行为,最后提出相关政策性建议。

摘要： 本文运用ELES模型分析近些年我国居民消费行为情况,并提出相关政策建议.结果表明:我国居民各项消费支出随可支配收入增加而增加;关于精神生活方面边际消费倾向较大,居民储蓄倾向较强烈;收入水平越高,交通通信、衣着类等消费项目的需求量随着收入变化的幅度降低,居民消费各项消费中需求价格弹性最大的为医疗保健类消费.

摘要： 本文依据人力资本和行为经济学理论,构建了多元线性回归模型,进行固定效应回归、代际效应分析和稳健性检验,根据中国家庭追踪调查(CFPS)5期的面板数据,研究分析了教育和健康人力资本存量对居民生存型、发展享受型消费行为的影响,同时考察了控制变量性别、年龄、城乡分布对消费行为的影响.得出的主要结论是,教育人力资本存量对居民消费行为是显著正影响,健康人力资本存量对居民消费行为是显著负影响.依据研究结论提出对策与建议.

摘要： 在我国转变经济发展方式的过程中,扩大内需、促进居民消费是必要的路径选择.本文以CFPS微观数据库为基础,研究居民消费过程中的同群效应及其影响.研究结果表明,同群效应的存在会对居民消费支出产生正向影响,并且在城市地区影响更大,这种正向影响仅存在于发展型消费及享受型消费.经过一系列稳健性检验后,这一结论依然稳健.随着以互联网为代表的新型信息渠道的出现,消费同群效应对居民消费的影响会逐渐降低.因此,在进一步完善城乡流通体系的基础上,还需要丰富居民信息获取渠道,发挥好社区引导居民理性消费的角色作用.

摘要： 近些年,我国消费金融业务的规模一直在不断扩大,且这些业务很好地融入了生活之中.现有研究对于消费金融如何影响居民消费行为并没有形成统一定论,且相关的定量研究文献仍比较匮乏.因此本文从居民消费额度和消费结构两个方面通过实证分析研究消费金融对居民消费行为的影响,研究结果表明,消费信贷会刺激居民消费支出增长,且对居民非耐用消费品支出的影响比耐用消费品更大.

摘要： 目前我国经济发展已经进入到新常态时期,市场环境发生了很大变化.消费金融具有支付、风险管理、储蓄或投资、借贷四大功能,这对居民消费会产生影响,为了进一步深入了解,要加强消费金融影响居民消费行为的机制研究.文章先介绍消费金融研究现状,再论述影响居民消费行为的机制,对于社会经济发展具有重要意义.

摘要： 本文基于消费者行为视角探究网络经济对居民消费行为的影响,分析网络经济对居民消费行为的影响因素.研究发现,网络经济条件下我国居民消费行为会出现消费信息锁定、消费规模自我扩张等新特性,实证分析表明网络经济发展与我国居民人均消费支出以及居民消费倾向之间均为正相关关系,网络经济的发展可以带动我国居民人均消费支出的增加,对居民消费倾向的提升也具有显著促进作用.

摘要： 选择沪深300指数及居民现金消费支出涨跌幅为主要指标,结合居民消费价格指数(CPI)作为中间变量分析,提出两个假设.主要运用ADF检验、VAR模型、格兰杰因果关系检验来对股票价格波动与居民消费的关系之间的关系进行探索.而股票投资主体为城镇居民,故本文将研究对象分为城镇居民和农村居民,进行交叉对比分析.实证结果表明,城镇居民现金消费与股票价格波动存在联动关系和因果关系,农村居民现金消费与股票价格波动不存在明显联动关系和因果关系.

摘要： 很多研究认为脆弱的教育、医疗、社会保障制度是影响我国居民消费的重要原因,但其背后的宏观、微观基础却研究甚少.本文首先从理论上探讨政府财政性教育支出对居民消费的宏观和微观作用机制,然后采用1996-2008年的省级面板数据,实证研究政府财政性教育支出对居民储蓄率的影响.研究结果发现,总体来说,我国财政性教育支出对城镇和农村居民影响都为正相关,且对农村居民储蓄率作用更为明显,其原因可能是因为公共教育资源分配体制的不公平,导致公共教育资源地域、校际、人群分配的差异,因而从整体上政府教育支出提高并未降低居民对未来教育支出的预期风险,从而居民的储蓄意愿没有得到降低.当进一步把国家财政性教育支出细分为小学、初中、高中、职业教育、高等教育五阶段,可以更详细地发现各级财政性教育支出城镇与农村居民家庭消费的不同影响.

摘要： 90年代以来，鹤岗市也和全国一样陆续实施了教育、医疗、住房、社会保障等方面的改革，直接涉及居民的切身利益。研究四项改革对居民消费结构带来的变化，促进消费结构合理转变，具有十分重要的意义。本文介绍了使消费结构日趋优化的四项改革，对居民消费行为和消费趋向进行了分析，浅谈了几点思考。

摘要： 本文通过对长株潭居民的绿色农产品的消费意愿的调查分析,找出影响绿色农产品消费的重要因素,并运用二元Logistic回归模型分析其购买行为,确定买主转向绿色农产品的转换成本和转换欲望对发生绿色农产品购买行为的影响系数.继而采用条件价值评估法(CVM)估算城市居民对绿色农产品的平均支付意愿(WTP).最后得出绿色农产品的替代渗透力,并根据绿色农产品的替代渗透力,提出改善绿色农产品市场的对策和建议.这对加快中国农业绿色改造升级,并更好的建设生态文明有重要意义.

摘要： 本文通过对长株潭居民的绿色农产品的消费意愿的调查分析,找出影响绿色农产品消费的重要因素,并运用二元Logistic回归模型分析其购买行为,确定买主转向绿色农产品的转换成本和转换欲望对发生绿色农产品购买行为的影响系数.继而采用条件价值评估法(CVM)估算城市居民对绿色农产品的平均支付意愿(WTP).最后得出绿色农产品的替代渗透力,并根据绿色农产品的替代渗透力,提出改善绿色农产品市场的对策和建议.这对加快中国农业绿色改造升级,并更好的建设生态文明有重要意义.

摘要： 本文通过对长株潭居民的绿色农产品的消费意愿的调查分析,找出影响绿色农产品消费的重要因素,并运用二元Logistic回归模型分析其购买行为,确定买主转向绿色农产品的转换成本和转换欲望对发生绿色农产品购买行为的影响系数.继而采用条件价值评估法(CVM)估算城市居民对绿色农产品的平均支付意愿(WTP).最后得出绿色农产品的替代渗透力,并根据绿色农产品的替代渗透力,提出改善绿色农产品市场的对策和建议.这对加快中国农业绿色改造升级,并更好的建设生态文明有重要意义.

摘要： 本文通过对长株潭居民的绿色农产品的消费意愿的调查分析,找出影响绿色农产品消费的重要因素,并运用二元Logistic回归模型分析其购买行为,确定买主转向绿色农产品的转换成本和转换欲望对发生绿色农产品购买行为的影响系数.继而采用条件价值评估法(CVM)估算城市居民对绿色农产品的平均支付意愿(WTP).最后得出绿色农产品的替代渗透力,并根据绿色农产品的替代渗透力,提出改善绿色农产品市场的对策和建议.这对加快中国农业绿色改造升级,并更好的建设生态文明有重要意义.

摘要： 本发明涉及一种基于隐马尔可夫模型的消费者线下消费行为预测方法，包括如下步骤：步骤一、数据预处理得到观测序列；步骤二、初始化隐马尔可夫模型；步骤三、使用Baum‑Welch算法和观测序列(o1o2...ot)对模型进行迭代；步骤四、使用Viterbi算法和训练好的模型，计算观测序列(o1o2...ot)对应的最优的状态序列，然后预测t+1时刻的最有可能的状态yt+1，然后计算t+1时刻概率最大的观测值；步骤五、通过计算的t+1时刻概率最大的观测值ot+1并对照商家编号即可得到消费者在t+1时刻最有可能消费的线下商店shopt+1。本发明的有益效果是：提供了一种基于隐马尔可夫模型的消费者线下消费行为的预测方法，使用概率图模型更加准确高效地对不同用户的线下消费行为进行预测。

摘要： 本发明涉及一种基于多因素循环神经网络的消费者消费行为预测方法，包括：1)数据预处理得到训练数据，把四个序列S、H、C、T进行标准化处理，得到训练数据X＝[SHCT]；2)生成一个循环神经网络模型，包含输入层X、隐含层Z和输出层Y；3)使用BPTT算法和训练数据对模型进行训练，使用BPTT算法根据梯度下降方法迭代更新三个权重值(U,V,W)和两个偏差值(b

摘要： 本发明涉及一种基于改进型隐马尔可夫模型的消费者消费行为预测方法，包括步骤：1)数据预处理得到观测序列；2)初始化隐马尔可夫模型；3)使用Baum‑Welch算法和观测序列(o

摘要： 本发明公开了数据统计领域的基于移动端反馈的居民消费画像的统计算法，包括以下步骤：S1：商户在购物软件上注册基本信息后，创作本店产品的推广视频并附赠代金卷；S2：居民在购物软件上注册基本信息后，购物软件对居民信息进行标签化归类；S3：居民在购物软件观看商户推广视频后，点击领取代金卷，可查看到商户位置，并可直接规划出商户地理位置与居民所在地理位置最佳的路线供消费者前往。本发明符合互联网用户消费习惯，利用互联网技术和移动端的普及对市场资源进行重构，优化现有商业交易规则，使所有的商业地段无差别化，不管偏远、微小的实体店都成为黄金地段，让商业商户、普通民众共享到时代前沿科技带来的成果。

摘要： 本发明涉及一种人工智能技术，揭露了一种基于市场波动的居民消费能力预测方法，包括：接收基于时间波动的原始数据集，通过所述原始数据集计算收益率和指标集，根据所述收益率和指标集建立时序状态模型，基于迭代算法对所述时序状态模型中的隐变量集进行迭代优化，得到优化后的隐变量集，根据所述优化后的隐变量集重新构建时序状态模型得到优化时序状态模型，并通过所述优化时序状态模型预测市场波动结果，基于市场波动结果得到在预设时间内的居民消费能力。本发明还提出一种基于市场波动的居民消费能力预测装置以及一种计算机可读存储介质。本发明可以实现精准高效的居民消费能力预测功能。

摘要： 本发明涉及一种基于灰色关联及QGNN的居民消费价格指数预测方法，首先，通过灰色关联分析计算居民消费价格指数序列与各影响因子序列等时间序列的关联度并根据关联度进行排序，删除小于关联度阈值的影响因子所对应的原始序列并更新时间序列，以降低待处理的数据量；然后，将更新后的时间序列作为输入，采用基于梯度下降法的量子门节点神经网络，学习时间序列的变化规律，计算得到居民消费指数的预测结果和预测误差。该方法有利于减少预测时间，提高预测精度。

摘要： 本发明提供了一种社区居民消费服务系统，包括：数据获取模块，用于获取消费者输入给预设终端设备的第一数据，第一数据与消费者的第二数据关联，当第一数据增加时，第二数据相应减少第一数据对应的数值；数据累加模块，用于对数据获取模块获取到的第一数据进行处理，将第一数据的一部分所对应的部分数值、或者第一数据所对应的全部数值，累加到消费者对应的第三数据中；数据处理模块，用于判断第三数据是否满足预设条件，当满足时，将第三数据的预设使用权限开放给消费者，数据管理系统，用于对第三数据进行增值管理和提取管理。本发明提出的系统可支持多渠道消费数据的获取，可直接将消费数据处理后转换成养老金数据存储，操作简便，适用范围广。

摘要： 本发明公开了一种对居民消费品供应进行分类标识的方法，包括有如下过程：先将居民消费分类为十大类；根据上述居民消费分类用不同的颜色图案符号对消费品进行大类标识；在地图上包括电子地图上用不同颜色的小人图像对居民消费品提供者位置进行标识。本发明能够全面覆盖居民消费品供应，不遗漏，不重复，有利于准确、客观地反映人们互相提供消费品与支出的实际及其结构情况，特别是在网站网页设计中，用于电子商务网站的消费品本色搜索消费品。

摘要： 本发明公开了一种提供居民消费品需求信息标识的电子地图及其标识方法，其特征在于：所述电子地图上有标识消费品需求者具体信息的颜色图案符号，所述颜色图案符号是用不同的颜色图案符号对应不同的居民消费品分类，标识在消费品需求者位于所述电子地图上的地理位置处。本发明能够全面覆盖居民消费品供应，不遗漏，不重复，有利于准确、客观地反映人们互相提供消费品与支出的实际及其结构情况，特别是在网站网页设计中，用于电子商务网站的消费品本色搜索消费品。本发明将居民消费品需求以及消费品需求者统一简化分类为十个字及对应的图案，从而简洁明了，并将居民消费品的需求信息在动态的电子地图中表达起来。

摘要： 本发明属于大数据技术领域，基于网联摘要计算的用户消费行为监测分析方法及系统，包括以下步骤：S1：获取银行网联历史的消费行为数据，获取消费行为数据中的关键词；S2：根据关键词建立消费主题体系，并衍生出消费行为指标。S3：获取用户的银行网联消费行为数据，提取关键词，匹配对应的消费主题；S4：获取对应的消费行为指标，计算各消费行为指标的量化数值并存储；S5：提取用户的同一消费行为指标的历史量化数值与新的量化数值进行对比，根据量化数值的变化幅度及时间间隔判断用户的消费行为是否异常，对异常用户进行监测。解决了现有技术中小型银行获取用户消费行为的渠道窄以及获取的内容受限，导致无法对用户消费行为进行监测分析的问题。