模糊市场范文（精选6篇）
模糊市场 第1篇
在生产和科技活动, 社会生活、经济活动中, 一个事物不会独立存在, 而受到各种各样的因素的影响, 必须较全面考虑各种影响, 选择重点, 然后对事物做出比较正确的判断。在二十一世纪竞争日益激烈, 消费者需求日益苛刻, 差异化产品、个性化产品不断出现的时代, 各种新型设备、新型产品不断出现, 厂商在投入市场之前应考虑各个方面的因素来获取人们对此商品的欢迎程度, 再决定是否应该批量生产, 如此才能在竞争中立于不败之地。在经济实际中, 消费电子类产品的更新速度最快, 如手机制造业市场的竞争非常激烈, 各大手机市场都在推陈出新, 新产品的市场投放及市场预测对手机开发商和销售商来说就相当重要。在问题的另一方面, 如果一段时间内发现某商品滞销, 反过来要查找原因。这个问题是与前面相反的。本文利用模糊综合评判方法试图对新型手机开发及销售做出评判, 模糊综合评判也叫做模糊综合决策, 即考虑多种模糊性因素影响下对某事物做出的综合评价。[1]我们将前一问题叫做模糊综合评判的正问题, 后一问题叫做模糊综合评判的逆问题。在本论文中仅讨论正问题模型。
1 模糊综合评判的正问题模型
1.1 模糊变换定义[2]
设有限论域U={u1, u2, …un}和V={v1, v2, …vm}, R是U到V的一个模糊关系, R= (rij) n·m, 0≤rij≤1。若有U上的任一个模糊子集A, 和V上的模糊子集B, 它们之间满足B=AR则称这是一个将U上的模糊集变为V上的模糊集的变换———模糊变换。
从映射的角度看, 任给R∈F (U*V) , 映射他Tn:
可以唯一地确定一个从U到V的模糊变换, A∈F (U) , TR (A) =B∈F (V) , 称B是A的像, A是B的原像。此映射也称为扩展原理。
1.2 正问题模型
正问题就是上述模糊变换中已知A和R求B。问题涉及以下几个方面:1) 一个已知的评判对象的因素集U={u1, u2, …, un}。2) 一个已知的评价决策集V={v1, v2, …vm}。3) 一个已知的对因素的权重分配, 此为U上的模糊集A, 用向量表示A={a1, a2, …an}
其中, ai为第i个因素ui所具有的权重数, 它们满足归一化条件。4) 获取单因素评判矩阵R= (rij) n*m, 它由n个V上的模糊子集———单因素评判向量组成。其中Ri= (ri1, ri2, …, rim) 。5) 进行U到V的模糊变换A·R, 即合成运算, 得V上的模糊子集B, 即对评判对象的模糊综合评判结果。
1.3 评判结果指标的处理
1.3.1 最大隶属度法
取与bj=max{b1, b2, …, bm} (j=1或2或…m) 对应的评价集元素v作为评判结果。不过当最大的或较多的评判指标不止一个时, 此法失败。
1.3.2 加权平均法
以bi为权数, 对各评价集元素vj进行加权平均, 所得结果为最终评判。
若指标集已经进行归一化, 即, 则直接有
1.3.3 模糊分布法
即直接将评判指标集作为评判结果, 或将其归一化后得到对评判对象更全面和更深入地了解。
2 某新型手机的模糊综合评判
2.1 手机市场的因素选择
某手机制造商最近开发了一款新型手机, 在推向市场之前要对市场进行预测, 以便获得最大的收益。这种预测可分为两个方面:按照新产品和新业务开发领域的管理顾问埃里克.曼金 (Eric Mankin) 的思想, 一个新产品要在市场上具有相对竞争优势, 要从两个方面判断, 即“顾客购买的激励因素”和“顾客购买的障碍因素”, 成功导入的新产品必须在以下几个方面表现卓著:
(1) 提供更高的顾客购买激励;它必须比市场上的现有产品便宜 (更低的价格) ;它必须比市场上现有的产品提供更好的特色 (更多的收益) 。
(2) 消除顾客的购买障碍:它必须没有任何的更换和使用成本 (易于使用) ;它必须容易为顾客所获得 (易于购买) 。
按照这两项原则, 可以建立:1) 因素集U={功能u1, 质量u2, 款式u3, 价格u4, 售后服务u5}。2) 评语集V={很受欢迎v1, 较受欢迎v2, 不太受欢迎v3, 不受欢迎v4}
任选几部此类手机, 请一些专家和普通用户来测试一段时间, 并对各单因素进行评价。
若对于功能u1, 有20%的人认为“很受欢迎”, 有50%的人认为“较受欢迎”, 有20%的人认为“不太受欢迎”, 有10%的人认为“不受欢迎”。则对u1的单因素评判向量为:
R1= (0.2, 0.5, 0.2, 0.1)
同理, 对质量u2, 款式u3, 价格u4, 售后服务u5分别做单因素评价, 得:
组成单因素评判矩阵:
2.2 权重集
据调查, 由于该款手机主要面向在校大学生设计, 而大学生普遍对手机的质量、价格和功能要求较高, 而对售后服务和款式要求不那么高。于是得各因素的权重分配向量:
A= (0.1, 0.3, 0.1, 0.3, 0.2)
2.3 模糊变换
其中, “·”为取小取大类型 (∧—∨) 。
由此获得模糊综合评价集B= (0.2, 0.3, 0.3, 0.3) 。
2.4 评判指标的处理
由于在评价集中最大数不止一个, 所以最大隶属度法失效, 我们用加权平均法。首先将评语集V={很受欢迎v1, 较受欢迎v2, 不太受欢迎v3, 不受欢迎v4}进行量化, 我们设很受欢迎、较受欢迎不太受欢迎和不受欢迎的界限分别为:0.85、0.70、0.60、0.45。
对B归一化为:B= (2/11, 3/11, 3/11, 3/11)
所以此款手机属于“不太受欢迎”产品, 应该再作设计后进入市场。
3 结语
本文应用模糊数学的原理, 建立了某款手机市场前景的模糊综合评判模型, 并将其应用于实际当中, 获得了较为全面、合理的评价结果。通过此例我们可以看到, 从因素集的选取、权重的分配和单因素评判矩阵的确定每一步工作都要尽量避免主观性和片面性, 因为它们都直接影响着最终的评判结果。
摘要：为了对开发的新型手机市场前景做出有效的识别和评价, 可以通过对手机的质量特性以及首批投放客户反应进行分析和归纳, 建立模糊层次综合特性评价模型, 运用层次分析法确立新型手机的各因素的权重, 得到评价矩阵并对其做出模糊化处理, 然后通过运算得到综合评价结果。
关键词：模糊综合评判,综合评价,手机前景
参考文献
[1]曹谢东.模糊信息处理及应用[M].科学出版社, 2003.
[2]曹炳元.应用模糊数学与系统[M].北京:科学技术出版社, 2005.
[3]张晓平.模糊综合评判理论与应用研究进展[J].山东建筑工程学院学报, 2003, (4) .
模糊市场 第2篇
试图在移动终端芯片市场有所作为的英特尔使出了新策略。
5月31日，一年一度的台北电脑展（Computex 2011）举行。在此次电脑展中，各芯片公司纷纷推出新品。采用ARM架构的英伟达、高通以及德州仪器均推出了四核心的ARM处理器芯片。同时，芯片巨头英特尔表示将让Tick-Tock策略（每两年交替更新处理器的制程和微架构）加速运转，达到每12个月提升一次制程的速度。但更值得注意的是，英特尔着重推出了新电子消费品概念——兼具平板电脑功能的新型轻薄笔记本Ultrabook。
英特尔认为，长期以来在平板电脑和笔记本电脑之间存在着一条沟壑，虽有以苹果MacBook Air为代表的一些超轻薄笔记本产品，但是它们的性能表现平平，价格也让普通用户难以接受。Ultrabook则重新定义个人计算，这种超轻薄的产品会让移动用户“以最轻的机身，做更多的事情”。他们预测，2012年，Ultrabook在笔记本市场中将占到40%的市场份额。
AMD则力推APU（加速处理器）。该公司声称，伴随着移动设备的日趋流行，笔记本电脑、平板电脑等产品成为越来越多的消费者关注的焦点。在未来，用户的相关视频应用、游戏应用等都将通过APU来实现。
业界分析认为，台北电脑展是各竞争对手之间彬彬有礼的会面，随后或将迎来移动设备市场中的激烈竞争。
性能与耗能之争
2011年5月，英特尔公布了最新的3D三闸晶体管技术。据介绍，根据这种技术，英特尔有望将能耗减至当前产品的一半，并预计有望让自己领先竞争对手3年。英特尔还计划在今年晚些时候将这种电路宽度仅为22纳米的芯片设计投入量产。业界看来，英特尔此举是为了应对来自英国芯片设计公司ARM的挑战。
投资银行Jefferies的半导体分析师李·辛普森表示：推出3D三闸晶体管技术，这标志着英特尔从此真正开始进军手机业。
据IDC公布的最新资料显示，英特尔已在个人计算机处理器市场上占据了80.8%的市场占有率，其竞争对手AMD则为18.9%。不过，英特尔一直未能批量生产出低能耗、可用于手机和平板计算机的芯片，而ARM技术的芯片则在上述领域占据着主导地位。
对于英特尔的3D三闸晶体管技术，ARM多有不屑。ARM的CEO都德·布朗对《IT时代周刊》表示，虽不敢说ARM在移动设备市场占有100%的市场份额，但是公司在这里占有绝大部分的市场份额。低耗能芯片能够创造出用户体验更好的产品，如更长的电池寿命、更小的电池体积以及更低的产品定价点等。而ARM架构的芯片在降低耗能方面有先天的优势。他认为，英特尔产品的技术正在进步，与ARM的差距也在缩小，但真正能与ARM竞争，这还需要几年的时间。
不过，英特尔并不认为自己在移动设备市场中丧失了绝对的优势。负责凌动（Atom）产品的英特尔副总裁罗伯特·克鲁克认为：“这些产品看起来与计算机很相似，因此它需要具备我们已见过的一些功能，并提升整体性能。从数字电视、手持设备等产品的用户那里，我们看到了这种需求。”
事实上，随着PC与手机之间的界限逐渐消融，新生移动终端设备越来越多地集成了二者的一些特性——既需要体现在PC中的高性能，又需要体现在手机中的耗能低等特点。比如，双核处理器已经应用于智能手机。据全球独立研究与顾问公司Strategy Analytics发布的最新研究报告，预测2011年双核处理器将占据全球智能手机市场15%的份额，至2015年，这一比例将攀升至45%。业内分析认为，这反映了智能手机在低耗能之外，凸显了对性能的要求。
这对于芯片设计公司来说，在移动设备领域有无限的竞争空间，善于提高芯片性能的英特尔有待降低芯片的耗能，以低耗能著称的ARM架构的芯片，在芯片性能上还有上升的空间。至于这种芯片将应用于何种设备，其答案也十分开放。
平板电脑不是终结者
Gartner的数据显示，2011年全球平板电脑的销售收入预计将从2010年的96亿美元增长到294亿美元。从现在至2015年，平板电脑的年均增长率预计将达到52%。在iPad等媒体平板电脑需求的推动下，2011年的全球IT开支预计将增长5.6%，达到5.6万亿美元。
越来越多的电脑生产商投入平板电脑的生产大军。以此次台北电脑展为例，各企业展示的新品中有一半是平板电脑，华硕、宏碁等本土公司都推出了自己的产品。
然而，颇具玩味的是，芯片生产商们没有像硬件生产商一样热捧平板电脑，业界甚至称此次台北电脑展是“平板电脑之殇”。英伟达亚太区行销总监庄海欧就认为，“平板电脑很简单，3岁小朋友会用，80岁老人也会用，不需要任何专业知识”。AMD则只强调未来芯片的性能，并没有将产品锁定在某款终端上。英特尔更是直接推出了自有概念产品Ultrabook。
ARM的CEO都德·布朗也曾谨慎地告诉本刊记者，总体来说，平板电脑仍处于试验阶段，它创造了一种全新的用户体验，并成功地在消费者中推广。此前的上网本也开创了一种新用户体验，只不过不是很成功罢了。他认为，未来移动设备的硬件应兼备高性能、低功耗、即时上网等特点。
逐鹿才开始
在移动设备的开放市场中，每个竞争者都在厉兵秣马。英特尔CEO保罗·欧德宁近日表示，公司旧有的移动策略需要更新，未来将更多地关注手机、平板电脑等终端设备，他预计公司将在2012年在移动市场中打开新局面。英特尔移动平台事业部兼总经理浦大卫还表示，计划在2012年上半年，推出x86芯片架构的手持设备。
还值得注意的是，病休一年多之后，英特尔执行副总裁、架构事业部总经理马宏升于5月31日正式复出。分析认为，马宏升的回归也是英特尔在移动领域加紧步伐的一个信号。移动领域一直是他的关注重点，此前他一直是推动Wi-Fi研发的领头羊，并在促进WiMAX标准化以及商用过程中作出了突出的贡献。
另外，复出后的马宏升将出任中国区总裁，领导英特尔中国的战略，他直接向公司首席执行官保罗·欧德宁汇报。英特尔向《IT时代周刊》介绍，他的任命是对现有团队的有力补充，这支团队将继续致力于加速英特尔在核心业务和新兴领域的商业进展。英特尔2011年第一季财报显示，包括中国在内的亚太地区，该季的营收达到72.6亿美元，约占总营收的56%，相比之下，英特尔美国区的营收只占21%。因此，有行业人士指出，如果移动业务在中国市场上取得突破，那将对英特尔全球移动业务的提升起到极大的促进作用。
对于英特尔加强在移动领域投资的举措，ARM表示，英特尔目前的投入还不足以对自己构成威胁。都德·布朗也认为，在芯片的制程工艺上，ARM与英特尔的时间表基本一致。据他介绍，ARM公司已与三星公司合作，共同研发20纳米芯片的技术，预计到2012年底推出应用样品。此外，ARM的业务模式在移动领域中有更大的优势：公司只设计芯片中的“核”，其他芯片制造商可以在此基础上生产不尽相同的芯片。
模糊市场 第3篇
“家电下乡”工作从2007年12月在山东、河南和四川开始试点，随后在2008年12月试点范围扩大到内蒙古、辽宁、黑龙江、安徽、山东、河南、湖北、湖南、广西、重庆、四川、陕西等12个省 (区、市) ，最后2009年2月全面推广到全国余下的19个省 (区、市) ，不包括香港、澳门、深圳特区和台湾省，政策和配套措施也在不断改进和完善。“家电下乡”的实施，首先，对扩大内需，从而拉动国家经济增长具有重要意义，尤其是在全球金融危机强力冲击的形势下;其次，会有效的改善农村的生活条件，提高农村的物质生活水平，为社会主义新农村建设做出重要贡献[1]。
在“家电下乡”全面推广的形势下，对全国各省进行相对的市场规模评估，得出相对市场大小，对政府在宏观把握引导政策和家电企业在制定各地区销售策略具有较大的指导意义。本文首先分析了影响“家电下乡”市场的因素，进一步筛选反映这些因素的评价指标，建立基于模糊数学的综合评价模型，对全国31个省(区、市)分别进行评价，得到全国“家电下乡”市场规模分布，并用2009年1-7月份各省家电下乡销量数据检验建立的评价模型，并对某些突变数据进行分析解释，最后对全国总体市场规模进行分析得出分布规律。
2 模糊综合评判方法
模糊综合评价是对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种十分有效的多因素决策方法，其特点是评价结果不是绝对地肯定或否定，而是以一个模糊集合来表示。
设评判因素集U={U1, U2, …, Un}，评语集={V1, V2…, Vn}。首先对评价因素Ui进行单因素评判，确定其对评价等级Vj的隶属度，这样得到第i个因素Ui的单因素评价集ri={ri1, ri2, ri3}，m个评价因素的评价集构造出评判矩阵R。
模糊综合评价公式为：
A={a1, a2…, an}表示各因素对模糊综合评判重要性的权重系数，0
3 评价因子的确定
(单位:元)
2008年中国统计年鉴数据
“家电下乡”主要针对的是农村人口，因此除了一般的家电市场影响因素外，还有农村这个特定市场环境的影响。具体从以下几个方面考虑。首先，农民的购买力水平;其次，农村的家电消费环境，即想购买的商品能不能方便的买到;再次，家电对农村的适应程度[2]。
针对上述考虑因素，最终选取了各省(区、市)农村户均可支配用于购置家电的收入(U1)、农村居民总户数 (U2) 和加权公路密度 (U3) 三个指标作为最终评价指标。
农村户均可支配用于购置家电的收入(U1)是指农村户均纯收入除去户均生活支出之后的余额，该指标旨在反映农村居民的购买力水平。各地区人均收入和生活消费支出情况见上表1。
由上表可以看出，国家统计数据中的生活消费支出中已经包含了家庭设备购置支出，最终计算U1时，使用的生活支出是除去家庭设备开支后其它开支的合计，包括食品、衣着、居住、交通和通讯、文教娱乐和医疗保健等消费支出。由于“家电下乡”目前销售产品种类有限，只有9种，且最高限价较低，产品相对低档，很大一部分经济条件较好的农村家庭更新家电时都选择了较高档的产品，导致经济发达地区“家电下乡”产品销量反而较低，因此在综合考虑多种影响因素后，本文中对U1指标做如下处理，当U1>5000时按照负影响的隶属度计算公式计算，反之则按照正影响公式计算，后面评判结果表明该处理方式是合理的。
农村居民总户数U2是根据各地区农村人口数据和户均人口计算所得。该指标反映出地区农村居民的整体购买力水平。
加权公路密度U3是加权公路里程数与地区陆地总面积的比值，加权公路里程数是对各地区高速公路和等级公路里程统计数据按通行能力进行加权后求和所得，各级公路通行能力见表2。将公路分成高速公路、一级公路、二级公路和三、四级公路四个级别，分别赋予权重0.66, 0.26, 0.05, 0.03。该指标较大程度上反映出各地区的家电运达能力，运达能力强的地区销售网点也会较多，居民可以较方便的消费，从而有较好的家电消费环境。
国家1980年《城市规划定额指标暂行规定》
各地区公路里程表中公路里程数据来自2008年中国统计年鉴，各省区面积来自百度网。见表3。
各评价因子分布情况见图1。
单位: (公里)
4 权重分配集和评价矩阵的计算[3]
首先运用层次分析法得出前面确定的影响“家电下乡”市场规模的三个因素U1, U2, U3的权重分配集为：A={0.3, 0.6, 0.1}。将各评价因子分成四个等级V1, V2, V3, V4。见表4。
相对隶属度计算公式如下：
正影响计算公式：
负影响计算公式：
通过上述公式可以计算出个评价因素对各个等级的隶属度rij, ri1=μν1 (Ui) ，ri2=μν2 (Ui) ，ri3=μν3 (Ui) ，ri4=μν4 (Ui) (i=1, 2, 3)。得到隶属度矩阵R。依次以每个省(区、市)的U1, U2, U3为基础计算各自的隶属度矩阵(由于计算公式有一定复杂性，本文在计算时利用Java语言编写程序计算)，然后根据前文确定的权重矩阵A和隶属度矩阵R，由B=A●R得最终评判结果。
5 各地区评分计算及结果分析
为更好的反应各等级差异，对V1, V2, V3, V4给予0～1之间的评分，取p1=0.05, p2=0.3, p3=0.7, p4=0.95, 这样可以定量反映各级因素的影响程度，数值越高表明市场规模越大。将各省(区、市)评分排序，选取2009年1至7月份各地“家电下乡”销售总额排名进行对比，检验模型精度。虽然各地“家电下乡”开始时间不同，但是由于前两批首先实施的12个省区只是试点阶段，实施的力度和效果都非常有限，通过试点成功获得了经验后，全国市场才逐渐显现[4]，这点从1-6月和7月销量对比可以看出，相对于庞大的农村市场而言，已经通过“家电下乡”销售的数量非常有限，因此可以用来做检验模型的参照。见表5。
注:销售额数据来自家电下乡信息管理系统
从上表可以看出，本文所建立的市场规模评价模型评分排名与2009年上半年销售额排名较好的贴近，排名绝对差值在3以内的有20个，占总数31的64.52%，差值最大的是广东省，高达14，这主要是由于地方推广进度较慢，力度相对不够，还有地方经济高度发达导致农村人口购买“家电下乡”相对低端的产品的欲望较低;其次是四川省，差值为8，这主要是由于2008年汶川大地震后，全省正在全面的进行灾后重建，很对家庭各种家电产品需要重新购置，对于灾区家庭来说，“家电下乡”产品相对实惠和实用，四川省的购买力较早的释放了出来，故而销售量排名比模型评价排名高出较多;陕西省和重庆市在汶川地震中也蒙受了较大损失加上离灾区较近，跟四川省情形比较相似;另外可以看出，江苏省、海南省、上海市等地“家电下乡”的推广相对较慢，导致市场需求释放相对较少[5,6]。
通过上面的模型检验，结果表明本文建立的“家电下乡”市场相对规模评估模型误差在可以接受的范围内。模型计算出的综合评分值反映的就是各地“家电下乡”市场的大小，值越高则表明该地区市场规模越大。将该指标作为要素赋予各地区划图便可得到各地区“家电下乡”市场规模分布。见图2。从图中不难看出，市场规模较大的地区主要还是集中在东南部沿海和中部诸省份，其次是中西部和东北诸省，再次是西北部各省，从东南到西北呈现较明显的逐级减小趋势。图中还直观的反映出本文建立的评价模型得出的相对市场规模大小基本与2009年上半年总销售量吻合，即评分值越高的地方市场规模越大，从而总销量越大，但是该总销量也只是短期数据，它还与各地“家电下乡”推进速度、力度和诸多人为主观因素和自然不确定因素有关。
6 结论
本文基于模糊综合评判建立了农村“家电下乡”市场规模评估模型，对全国31个省(市、区)进行了评估，并利用2009年上半年销售统计数据进行检验，结果表明本文建立的模型有较好的评估精度。通过对用建立的模型评估的市场规模进行分析后发现，东南部沿海绝大部分省份市场规模较大，中部诸省规模稍小，但总体上看也有比较大的规模，往西北方向逐级减小，新疆、西藏甘肃、宁夏和内蒙古等省(区)规模最小。从总体上看，全国各地区“家电下乡”市场规模呈现较明显的地带分级现象，从东南沿海开始，向西北内陆逐级减小。
摘要：随着“家电下乡”工作在全国范围的推广, 对农村家电市场规模的评估和验证显得犹为重要。“家电下乡”本身具有的特殊性决定了它的市场评估不同于其它商品市场, 引入模糊综合评判模型可以较全面的、定性的反映其市场规模。对全国31个省 (区、市) 分别进行评价, 将评分值作为一种地图属性以专题图的形式表现出来, 得到全国的市场规模分布, 通过专题图分析得出全国“家电下乡”市场规模呈现较明显的地带分布规律。
关键词：家电下乡,模糊数学,市场规模
参考文献
[1]梁琪.“家电下乡”带来的机遇与挑战[J].合作经济与科技, 2009 (6) :124-125.
[2]杨希玲.影响农村家电消费的原因及对策分析[J].河南财政税务高等专科学校学报, 2008 (8) :13-14.
[3]张艳.咸水入侵胁迫下的昌邑市水资源承载能力研究 (硕士学位论文) [D].山东师范大学, 2008 (4) :29-35.
[4]陈婧.启动农村家电消费市场的探讨[J].经济研究导刊, 2008 (15) :177-178.
[5]贾天理.基于四川省试点销售统计数据视角的终端观察[J].综合管理, 2009 (2) :180-181.
模糊市场 第4篇
一、国内聚烯烃客户的一般分类
国内聚烯烃市场客户按照其采购方式可分为：一般贸易、来料加工、进料加工三种。其中一般贸易又分为产品部分内销和全部内销两种。
（一）一般贸易
一般贸易指单边输入关境或单边输出关境的进出口贸易方式，其交易的货物是企业单边售定的正常贸易的进出口货物。
计算公式：
部分内销的客户当期应纳税额和当期应退税额计算公式如下(假设合同条款为CIF):
当期应纳税额=当期内销货物的销项税额+当期出口货物离岸价×外汇人民币牌价×征税率-当期全部进项税额
当期应退税额=出口货物离岸价格×外汇人民币牌价×退税税率
全部内销客户当期应纳税额和当期应退税额计算公式如下：
当期应纳税额=当期内销货物的销项税额-当期全部进项税额
（二）进料加工
是指企业自行(或委托其他单位)从国外购进原辅材料，加工成成品后再复出口的业务。对生产企业进料加工贸易方式出口货物采用“免、抵、退”税的退税方法。但由于进料加工进口料件在进口环节是保税的, 所以对保税进口原材料部分采用“不征税、不退税”方法, 即该部分金额不参与免抵退税的计算, 仅对加工费及辅料部分计算免抵退税。
进料加工的成本核算方法：
进料加工原料成本核算=货物到港价格×人民币挂牌价+港杂费用+运费
（三）来料加工
是指进口料件由境外企业提供，经营企业不需要付汇进口，按照境外企业的要求进行加工或者装配，只收取加工费，制成品由境外企业销售的经营活动。
国内聚烯烃客户按照采购原料用途可分为：贸易商和终端工厂和半工半贸性质客户。此分类中贸易商是指采购原料以销售获取利润为主的客户。终端工厂则是采购原料用以自身生产为目的。半工半贸客户是指采购原材料即用于自身生产又用于销售获取利润的客户。
二、模糊市场下的客户分类
在第二节中是传统意义上的客户分类，在模糊市场情况下，这种分类方法可能会出现问题。
贸易商分为一般贸易的贸易商和美金业务的贸易商。其主要采购货源和针对的客户群都不一样，一般贸易的贸易商主要从国内采购货源，一年中也会从国外采购三到四次的货源。其主要针对客户群是内销工厂。美金业务的贸易商主要从国外采购货源，其主要针对的客户群体主要是核销工厂、美金业务贸易商和做一般贸易的贸易商。
对于国外供应商来说，其主要针对进料加工企业和美金贸易商，做一般贸易的贸易商和工厂某些情况下也会在国外供应商客户群之中。
在正常情况下，国外供应商、一般贸易商和做美金业务的贸易商都会关注各自的客户群。但是在模糊市场情况下，以上分析就会发生变化。
何谓模糊市场?聚烯烃市场目前国内主要分为美金市场和人民币市场两部分，美金市场主要是指以美金结算的交易市场。人民币市场是指主要以人民币结算的交易市场。而模糊市场是指本来以美金结算交易为主的美金市场客户群突然进入了以人民币结算的人民币市场，或者是指本来以人民币结算交易为主的人民币客户群突然进入了以美金结算为主的美金市场。我们都了解，以美金结算为主的客户群体，其主要的流通货币为美金，该企业的美金相对于人民币是充足的，相应的，做人民币业务为主的客户群其人民币相对于美金是充足的，如果人民币客户进入美金市场或者美金客户进入人民币市场，那么他们需要购汇，必然会有汇率损失和还贷风险等。
模糊市场之所以产生是因为国内外市场价格出现倒挂，如果他们按照原先采购方式采购的话，会大大增加他们的采购成本，所以他们才会相互介入彼此市场。
一般情况下，进口货物的成本包括以下几个方面的总和：一是人民币货价成本=外汇货价×当天外汇兑人民币兑换率;二是运费+保险费(根据不同国家、地区运输方式收取);三是关税、增值税(根据海关及国家税务税率规定收取);四是办理进口批文及中文标签等费用(并非所有商品);五是港口及进口手续费用。
而对于聚烯烃企业来说，其原材料采购成本计算公式为(为简化计算，假设合同中条款为CIF):
一般贸易原材料采购成本=货物到岸价格×外汇人民币牌价×(1+海关关税)×(1+增值税)×(1+进口代理费)+港口费用+运费
进料加工原材料采购成本=货物到岸价格×外汇人民币牌价×(1+进口代理费)+港口费用+运费
如果合同条款是FOB和CFR，则换算格式如下：
FOB价=CFR价-运费=CIF价×(1-投保加成×保险费率)-运费
如果企业以到岸价格作为对外出口成交的，在货物离境后，应扣除发生的由企业负担的国外运费、保险费佣金和财务费用;以CFR价成交的，应扣除运费。
国内原材料采购成本(出口工厂)=国内采购价格×(1-退税率)+运费
出口退税=(总成本-增值税)×出口退税率。
以上成本核算的公式在粗略估计的情况下是适应的。
我们可以根据上面计算公式来对模糊市场客户分类。按照成本计算和客户采用的付款方式，我们可以将客户直接分为三部分：
美金结算的客户：主要是指核销客户和模糊市场情况下采购美金货源的内销客户。
人民币结算客户：主要是指产品内销客户和模糊市场情况下采购人民币货源的出口核销客户。
混合结算的客户：即采购美金货源又采购人民币货源的客户。
这三者并没有严格的界限，一切分类按照成本的核算和付款方式来决定客户的类别。
例如，2011年5月10号，一个编织袋工厂，国外某供应商对于聚丙烯拉丝级牌号报价在1700美金每吨，L/CAtSight, CIF, CMP。同时接到青岛炼化对同类牌号报价在12200元/吨，山东省内送到运费每吨70元。其中进口聚丙烯拉丝级关税为6.5%，增值税为17%，从青岛港到工厂运输费用为100元/吨，该自行报关，无代理费，港口费用大概在150元/吨。当天汇率为1:6.4950，编织袋的出口退税率为14%，那么工厂怎样采购?
我们根据上述公式来计算一下该公司的采购成本，另外港口费用和运费的退税因金额不大可忽略不计。
A=一般贸易原材料采购成本(产品内销)=货物到岸价格×外汇人民币牌价×(1+海关关税)×(1+增值税)+港口费用+运费=1700×6.4950×1.065×1.17+100+150=14008.26
B=进料加工原材料成本=货物到岸价格×外汇人民币牌价+港口费用+运费=1700×6.4950+100+150=11141.5
C=国内原材料采购成本(该工厂出口)=国内采购价格×(1-退税率)+运费=12200× (1-14%) +70=10562
D=国内原材料采购(内销)=国内价格+运费=12200+70=12270
从结果可以看出，该工厂如果内销客户，不论其产品是出口还是内销都应该从国内购买原材料。因为如果他的产品出口，B>C，他从国内购买原材料成本比从国外购买低。如果他的产品内销，A>C，还是从国内进口便宜。
如果该工厂是核销工厂，那么他本应采购美金货源，但上述结论，他应该从国内采购。这时，对于该工厂来说就处于模糊市场。
三、不同市场情况下的客户采购策略
在第三节中我们按照成本和付款方式将客户分为美金结算客户、人民币结算客户和混合结算客户，在不同市场情况下，对采购人员和销售人员都有一定的指导意义。那不同市场情况下，客户应采用什么样的采购策略?
再次还是采用下面四个计算公式分类：
A=一般贸易原材料采购成本(产品内销)=货物到岸价格×外汇人民币牌价×(1+海关关税)×(1+增值税)+港口费用+运费
B=进料加工原材料成本=货物到岸价格×外汇人民币牌价+港口费用+运费
C=国内原材料采购成本(该工厂出口)=国内采购价格×(1-退税率)+运费
D=国内原材料采购(内销)=国内价格+运费
其中A>B, D>C是一定的。
正常情况下，客户采购策略还是按照美金结算客户(核销客户)主要采购美金货源，人民币结算客户(内销客户)采购人民币货源，混合结算客户(既采购美金货源又采购人民币货源的客户)针对不同的市场情况，决定采购美金货源还是人民币货源。如下：
当A>D且C>B时，对于人民币结算的客户，从国内采购是合算的，他们会从国内采购以人民币结算。对于美金结算的客户，从国外采购是合算的，他们会从国外采购以美金结算，对于混合结算客户，他们会以美金结算采购美金货源用做生产出口，采购人民币货源销售给内销工厂。
模糊市场下会出现一下两种情况。
当A>D且B>C时，对于人民币结算的客户，从国内采购是合算的，他们会从国内采购用人民币结算，对于美金结算的客户，从国内采购是合算的，他们会从国内采购货源，以人民币方式结算，对于混合结算客户来说，他只采购国内货源用人民币结算。
当D>A且C>B时，对于人民币结算的客户，从国外采购是合算的，他们会采购国外货源用美金结算，对于美金客户来说，从国外采购是合算的，他们会采购国外货源用美金结算。对于混合客户来说，他只采购美金货源用美金结算。
在聚烯烃市场中，D>A且B>C的情况理论上是可能的，但实际上并不存在这种情况。因为内销客户能做一般贸易的情况下，必然能做出口核销。当然对于上述公式，赋予不同的值，会出现上述情况，但实际上市不可能发生的。因此，在上述分析中D>A且B>C的情况是不存在的。
这种区分不同市场下客户采购策略，在聚烯烃市场中是比较适应的，当然具体的取决于客户方面的决策，因为他们会受到市场情况和自己对市场的判断的影响。例如，当B>C且两者相差不大时，如果客户预计美金市场和人民币市场价格都会涨，而且人民币涨幅会比较大时，那么他会大量购进美金货源，无论他属于什么性质的客户。他通过一般贸易销售给内销客户和自己核销生产都很合算，客户在采购时还会有些非理性的东西影响他的判断，因此，本文只是提供在模糊市场情况下，客户最可能采取的措施，以供参考。
四、结论
本文中通过对模糊市场的界定，和对客户按照成本和结算方式分为美金结算客户，人民币结算客户，混合结算客户三种，打破了常规的聚烯烃市场客户的分类模式，不论对于客户采购人员还是聚烯烃原料销售人员都有很好的理论指导意义和应用价值。客户采购人员可以按照采购成本来选取合适的采购模式，以降低企业的成本，而销售人员则不再按照以前的分来框架来销售产品，经过成本计算，他可以按照不同市场情况下销售给不同类型的客户，从而提升自己的业绩。
参考文献
[1]、熊斌.加工贸易企业实务作业统筹[J].中国海关, 2009 (3) .
[2]、苏园关.加工贸易与保税监管:企业事务操作技巧与案例[M].中国海关出版社, 2007.
[3]、黎孝先.国际贸易实务[M].对外经济贸易大学出版社, 2007.
[4]、李九领.关税理论与政策[M].中国海关出版社, 2010.
[5]、孙金彦.彻底搞懂关税[M].中国海关出版社, 2009.
模糊市场 第5篇
一、交易实例与估价对象可比性评价指标体系构建
交易实例的选择必须符合基本的可比性，即交易日期与估价时点接近、交易情况正常或可修正为正常、房地产状况与估价对象状况相同或相当。交易实例的交易日期和交易情况容易修正，而房地产状况因其影响因素较多而成为修正的难点和重点，因此交易实例与估价对象可比性的判断主要就是对二者房地产状况差异程度的比较。故此，本文撇开交易实例与估价对象在交易日期和交易情况两方面的可比性比较，就二者在房地产状况方面的可比性程度进行量化展开探讨。
影响房地产价格的房地产状况因素有很多，主要分为区位因素和个别因素两大类，同时区位因素和个别因素又因房地产用途不同而各有侧重。在评估实践中，评估对象主要以住宅、商铺和写字楼为主。依据房地产评估行业的一般做法，影响住宅、商铺和写字楼的区位因素和个别因素如表1所示。因此，在运用市场比较法对住宅、商铺和写字楼进行估价时，可据此表中的影响因素构建交易实例与估价对象可比性的评价指标体系。
二、交易实例可比性的模糊综合评判步骤
市场比较法中交易实例的可比性评判具有一定的模糊性，我们可以说某个交易实例的可比性较好，而另一个交易实例可比性一般，但很难用一个确切的量化标准来加以界定可比性的优劣。因此，衡量交易实例的可比性适合用模糊数学方法来定量确定。本文以住宅房地产为例，讨论运用市场比较法对住宅房地产进行估价时，如何利用模糊数学方法对交易实例的可比性进行评判。
(1）建立交易实例可比性评价指标集。
交易实例可比性评价涉及的因素较多，既有区域因素，又有个别因素，同时各个因素还有各自的影响因子。因此，为了尽可能全面考虑所有的影响因素，宜将评价指标分为两个层次：总目标因素集和子目标因素集。设总目标因素集为X, X=(x1, x2，…，xn)，满足再对子目标因素集xi进行细分，得到二级指标xij。以住宅房地产为例，交易实例可比性评价指标集见图1所示。
(2）确定评语集。
评语是用于描述各个评价指标的模糊概念。在对交易实例的可比性进行评价时，以估价对象为参照，按表1中的评价指标体系逐项对交易实例与估价对象之间的可比性进行评定，并设定“好”、“较好”、“一般”、“较差”、“差”这五个等级来界定交易实例与估价对象之间的可比性程度，这五个评语构成的集合就是评语集。设评语集为Y, Y={y1, y2, y3, y4, y5}，评语及相应的评分情况见表2所示。
(3)构造单因素模糊评判矩阵。在确定了评价指标X和评语集Y之后，就可以进行单因素评判。所谓单因素评判就是用评语集Y中的评语分别评价指标体系X中的各个指标，得出各个指标对于评语集的隶属度。模糊数学放弃了经典集合论的精确假设：“对任一元素X，要么属于集合Y，要么不属于集合Y”，而用隶属度概念描述“X部分属于集合Y，同时又部分不属于集合Y”的情况。隶属度将“属于”与“不属于”的精确分类转变为“属于程度”的描述，并将“属于”关系量化。
在对交易实例的可比性进行衡量时，可采用德尔菲法(Delphi)对评价指标集合中的每一个指标xi进行单因素模糊评判，并根据表2中评语和对应评分情况构造单因素评判矩阵集Ri=(ri1, ri2，…，rim), Ri具体表达为下式：
式中m为评价对象的个数，本文中即为交易实例的个数。
(4)确定指标权重模糊集合。除了进行单因素评判外，正确的模糊综合评判还依赖于合理确定评价指标集合中各个指标的权重。在交易实例的可比性模糊评判中，权重是指评价指标体系中各个指标对交易实例可比性产生影响的大小程度。权重值可以采用德尔菲法(Delphi)和层次分析法(AHP)加以确定，前者通过对专家评分结果进行统计整理获得，后者则通过指标的两两成对的重要性建立判断矩阵，从矩阵特征根得出指标的权重值。借助其中的一种方法，便可得到权重的模糊集合。设权重的模糊集合为W, W= (w1, w2, …, wn) , Σwi=1。
(5)综合评判并做比较。从上述可知，单因素评判矩阵描述了专家对交易实例可比性各个指标的评价状况，为求出可比性优劣程度这一模糊值，就必须进行综合评判，用权重集合W与单因素评判矩阵R进行如下关系合成运算，求得综合评判向量S:
式中“”代表模糊合成算子对于j=1, 2, …, m, 可具体表示为。最后, 根据最大隶属度原则进行比较并得到评判结果。
三、应用举例
现假设欲对某一住宅房地产的价格进行评估，在交易实例库中经粗选初步确定A、B、C、D、E五个交易情况正常、交易时间接近的交易实例为备选可比实例，并组织资深的专业估价人员对这五个交易实例与估价对象之间的可比性进行评价，其评价步骤借助上文中的模糊数学方法如下：
步骤一：确定可比性评价指标集。指标集如图1所示，X=(x1, x2) , x1= (x11, x12, x13, x14) , x2= (x21, x22, x23, x24, x25) 。
步骤二：用AHP法测定各指标权重。经计算，各指标权重值为：
步骤三：采用Delphi方法请资深专业估价人员对五个交易实例的可比性评价指标分别评分，得到单因素模糊评判矩阵如下：
步骤四：综合评判并作比较。先分别计算出五个交易实例的区域因素评价指标x1和个别因素评价指标x2的评判向量S1、S2，计算结果如下：
由此确定五个交易实例总的单因素评判矩阵为：
然后，对评价指标集X进行模糊综合评判，结果如下：
对S进行归一化处理，得到S'=(0.207, 0.200, 0.192, 0.197, 0.204)，由此可以看出交易实例A、B、C、D、E的可比性优劣次序是A﹥E﹥B﹥D﹥C，故本次估价可选取交易实例A、E、B作为可比实例，对其价格进行相应修正后求取估价对象的价格。
四、结论
在市场比较法估价中，交易实例可比性的模糊综合评价是对影响交易实例和估价对象价格的所有因素进行量化处理的模型，它基于交易实例可比性测评的模糊性，将模糊数学作为方法基础，通过构建交易实例可比性的评价指标体系，建立单因素评判矩阵和权重模糊集合，对交易实例的可比性优劣度进行综合评判求解，其实质是以模糊方式试图逼近真实的可比性实况。当然，与“精确”方法一样，模糊方法不可能得到交易实例可比性的最终“真解”，模糊方法有其自身局限性。本文旨在为房地产估价企业在市场比较法估价实务中筛选可比实例提供一种新的思路和方法，以期提高市场比较法的估价精度。
参考文献
[1]柴强:《房地产估价》, 首都经济贸易大学出版社2008年版。
[2]张卫东:《市场比较法存在的问题和公式的改进》, 《中国房地产估价与经纪》2009年第1期。
[3]胡芬:《模糊数学在房地产估价方面的应用》, 《重庆工学院学报》 (自然科学) 2009年第3期。
[4]陈水利、李敬功、王向公:《模糊集理论及其应用》, 华中科技大学出版社2005年版。
模糊市场 第6篇
关键词：房地产市场,模糊聚类分析,八大经济区域,F统计量
一、引言
目前正是中国房地产市场迅速发展的时期。对于2014年初杭州部分楼盘的“降价风波”, 社会各界人士提出了房地产行业是否出现“拐点”的疑问;城镇化发展对房地产业有一定的影响, 两会期间, 民建向中央提案:优化城镇化空间布局, 继续推进新型城镇化建设。诸如上述种种讨论, 使房地产行业又一次成为了新一轮的社会热点。为房地产市场进行系统的地理区域划分, 对于消费者而言, 可以使消费者从宏观了解市场差异, 综合考虑地理位置、周围情况及房价等因素, 从而合理购房;对于商家来说, 有利于其进行正确的市场定位, 明确以自己的综合实力适宜在何处进行地产开发。
在现有的研究中:张奕河等人以省为研究对象, 利用聚类分析对房地产市场进行区域划分, 但是在其采用的指标体系中所涉及的仅仅只有直接指标, 间接指标没有被考虑进去, 因此指标体系不全面。张勇等人使用传统的系统聚类分析方法, 聚类标准采用的是“硬隶属度”, 这种非1即0的标准无法像模糊聚类分析那样充分地刻画隶属程度。多数学者对于该问题的研究都是以省或大中城市为对象, 采用的是11年之前的数据, 不是最新房地产数据。
本文首先构建房地产市场的指标体系 (分为直接指标与间接指标) , 并通过中国统计年鉴查找了12年最新的数据。在模糊聚类建模中, 依次采用了夹角余弦法、欧氏距离法和算术平均最小法求模糊相似矩阵, 最后通过计算F统计量得出最优分类。该方法对现有的模型进行了补充与改进, 采用多种方法求相似矩阵, 使结果更加真实可靠。且解决了传统聚类分析不能具体刻画隶属程度的缺陷, 值得一提的是, 本文首次采用经济区这一概念对市场分类, 让商家和消费者先从大区域上对市场有个划分, 然后可以采用其他学者的模型从省市的层面上对市场进行细化分析。
二、房地产市场分类指标体系的建立
对于指标体系的建立, 目前此类文章多选用直接指标, 即与房地产有直接关系的指标, 这类指标可由房地产市场的供求状况来确定, 是房地产市场的内在指标。本着具体、客观的原则, 本文另选取了一些间接指标 (外在指标) 来对房地产市场进行更详尽的刻画。由于房地产业具有很强的地域性, 使得不同地域带来了不同特性的指标, 如一些特色省市 (旅游地区, 金融中心等) 的自身特点是影响其房地产市场的重要因素, 因此在指标选取时, 要考虑到如何处理这些指标。通过关联度分析, 本文确定了关联度较大、具有代表性的间接指标。
按照指标体系的科学性、全面性及典型代表性等基本原则, 并借鉴相关文献, 本文选取了5个一级指标, 16个二级指标见表1。
三、实例:中国八大经济区房地产市场模糊聚类分析
1、数据标准化
国务院发展研究中心发表报告指出, 中国所沿袭的东、中、西区域划分方法已经不合时宜。为此, 报告提出“十一五”期间内地划分为东部、中部、西部、东北四大板块, 并可将四个板块划分为八大综合经济区。本文中, 八个经济区域简记为:东北地区、北部沿海、东部沿海、南部沿海、黄河中游、长江中游、西南地区、大西北地区, 如图1所示。
在本问题中, 设论域U= (x1, …, x8) 为被分类对象, 每个对象由16个指标 (10个直接指标与6个间接指标) 表示其性状, 即xi= (xi1, …, xi16) , 通过中国统计年鉴, 本文查找了2012年16个指标的数据 (每个经济区域的数据为内部各省数据的平均值) 。各符号依次表示为:x1东北地区、x2北部沿海、x3东部沿海、x4南部沿海、x5黄河中游、x6长江中游、x7西南地区、x8大西北地区。具体见表2。
利用matlab, 依据下列公式:
(注:数据来源于2012年中国统计年鉴。)
对原始数据进行平移·标准差变换。经过变换后, 每个变量的均值为0, 标准差为1, 且消除了量纲的影响。标准化后的数据如表3所示。
2、建立房地产市场数据的模糊相似矩阵
在这一步, 本文分别采用夹角余弦法、欧氏距离法以及算术平均最小法求相似矩阵[11], 使处理的结果具有可比性。
(1) 采用夹角余弦法, 建立模糊相似矩阵R1= (rij) n×m
其中rij为各指标间的相似系数, xik为i经济区k指标标准化值, xjk为j经济区k指标标准化值, m为指标个数, n为经济区个数。
(2) 采用欧氏距离法, 建立模糊相似矩阵R2= (rij) n×m。
其中d (xi, xj) 为各指标间的距离, rij为各指标间的相似系数, xik为i经济区k指标标准化值, xjk为j经济区k指标标准化值, m为指标个数, n为经济区个数, c取1/ (d+1) , 这样处理后的数据, 就与“相似”这个概念具有同向性, 并且收缩在[0, 1]区间里, 得到的相似矩阵为R2。
(3) 在此之前, 先对标准化后的矩阵进行变换x= (x+3) /4, 然后利用算术平均最小法建立模糊相似矩阵R3= (rij) n×m。
其中rij, xik, xjk, m, n所代表的含义与夹角余弦法中一致, 得到的相似矩阵为。
3、对房地产市场进行模糊聚类分析
(注:加深底色所在行对应的λ为各方法所确定的最佳阀值。)
由上一步得到的矩阵rij是相似矩阵, 具有自反性和对称性, 但是不具有传递性。我们的思路是通过传递闭包运算, 即r与r合成 (rοr) , 这样进行下去, 依次求r2οr2, r4οr4, …, 直到求得rnοrn=r2n, 此时的rn是具有传递性的等价矩阵, 即t (r) 。然后分别取不同的λ水平, 对研究对象进行聚类。本文采用F统计量法, 取不同分类中 (F-F0.05) /F0.05最大者所对应的λ为最佳的阀值。确定F统计量的方法如下:
对夹角余弦法、欧氏距离法和算术平均最小法得到的相似矩阵, 分别利用传递闭包法得到等价矩阵并做动态聚类图以及计算F统计量, 如图2和表4所示。
以夹角余弦法为例, 对每个分类方案算出其F值, 并在给定信度α=0.05时, 查出各个方案的临界值F0.05, 从表中可以看出, 只有λ=0.772, 分类数为6时, (F-F0.05) /F0.05值最大, 因此λ=0.772为夹角余弦法中的最佳阀值。用同样的方法可以算出, 在欧氏距离法和算术平均最小法中的最佳阀值依次为λ=0.8697, λ=0.9411。
四、结语
通过F统计量法, 以及综合三种方法的分类情况。在房地产市场中, 八大经济区域大致可分为五类。第一类:北部沿海、南部沿海。第二类:东部沿海。第三类:东北地区。第四类:黄河中游, 长江中游、西南地区。第五类:大西北地区。
第一类经济区中, 北京是我国的政治、经济和文化中心。自成功举办2008年奥运会以来, 北京市一直加强城市基础设施建设, 开始变为国际大都市。住宅物业, 工业物业以及写字楼物业得到了强劲的发展, 房地产产业的素质得到大幅度提高。山东作为GDP增长大省, 仅次于广东, 位居全国第二, 高居北方之首。并且据2012年国家统计局对城市的综合实力评估, 山东百强县有十余个, 促使山东房地产市场活跃。南部沿海的代表为广东省, 地理位置临近香港, 以深圳、珠海等形成了珠三角经济圈, 房地产市场热度很高。
第二类经济区中, 上海市是我国的贸易、金融和经济中心, 再加上自贸区的开放, 房地产市场的发展有着先天的地理区位、需求和人才优势。在统计的数据上, 上海的各指标数据均具有较高水平。
对于第五类大西北地区, 相对其他经济区域, 无论是在房地产市场, 还是其他产业经济上发展都比较晚。交通, 文化以及地理位置没有明显的优势, 所以自成一类。