牛东来 黄馨萍

[摘 要]超市与居民生活密切相关，近年来竞争不断加剧。文章以我国超市上市公司经营核心指标作为数据基础，用SPSS软件作为统计分析工具，分别运用时间序列、神经网络和多元线性回归模型，对2010年至2019年15家超市上市公司的数据进行建模分析。结果显示，超市主营业务收入和毛利率使用多元线性回归模型，净利润、门店数和人效使用神经网络模型，资产负债率使用时间序列模型预测数据拟合度较高。最后，利用各指标中预测精度较高的模型，对2020年至2025年的指标进行预测。该结果对零售超市业态的发展及规划具有一定的研究价值和实际意义。

[关键词]超市;经营指标;预测方法;上市公司;预测

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.13.105

1 引言

零售行业在我国国民经济中起着非常重要的作用[1]，是实现国内大循环为主体目标的重要组成部分。近几年来，由于新零售的产生及资本的不断进入，使得零售行业、特别是超市面临着巨大的竞争态势，从而导致行业的经营和发展遇到很大瓶颈。2020年年初以来的新冠肺炎疫情在促进线上销售不断攀升的同时，也对整体超市行业带来不同程度的打击。对超市行业未来经营发展趋势的研究是居民、行业和社会普遍关注的问题。

为了更好地预判超市行业未来的发展趋势，文章获取了15家超市上市公司年报的数据资料，利用三种预测模型作为分析工具，对超市核心经营指标进行了预测分析，给出了不同预测模型适于预测的指标，同时对超市行业未来5年的发展进行了预测。……