需求不确定性下医药零售销售预测的统计特征与建模思路

从统计特征上看，行为因素驱动的需求变化通常表现为短期内的强自相关性和波动率聚集。消费者在观察到他人购买行为后，倾向于模仿决策，从而形成需求的连锁反应。这种机制使需求序列在局部时间窗口内呈现高度相关。

对于预测模型而言，若仅依赖历史销量数据，模型难以区分真实医疗需求与情绪性购买，从而在预测中产生系统性偏差。这要求建模思路更加重视行为机制对统计结构的影响。

（三）政策与制度环境的影响

政策与制度环境是医药零售需求不确定性的另一重要来源。药品价格管制、医保报销政策调整、集中带量采购以及处方制度变化，都会直接或间接改变消费者和医疗机构的用药行为。这类影响往往具有制度性和突发性。

与市场驱动的需求变化不同，政策冲击通常以离散事件形式出现，其时间点具有明确性，但影响范围和持续时间却难以精确预测。例如，某些药品被纳入医保目录后，需求可能迅速增长；而被调出目录或价格大幅下调，则可能导致销量结构发生根本性改变。

从统计角度看，政策变动会引入需求生成机制的“制度断点”。在断点前后，即便价格和疾病环境保持相对稳定，需求行为也可能发生显著变化。这意味着历史样本中的参数估计在政策调整后不再具有可比性。

此外，政策影响往往存在滞后效应。消费者、医生和零售终端对政策变化的反应并非即时完成，而是通过一段适应期逐步体现。这使需求序列呈现非线性调整路径，增加了预测难度。

三、医药零售销售数据的统计特征