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

此外，结构模型便于结合领域知识，例如将季节性与疾病周期相对应，提高模型合理性。这种“统计-业务”结合有助于提升预测结果的可信度。

（二）引入状态变化与机制切换的建模策略

鉴于医药零售需求存在明显阶段性，引入状态变化机制有助于刻画需求环境的转换。不同状态下，需求生成机制可能存在根本差异，例如正常期与疫情期。

通过允许模型在不同状态下采用不同参数或结构，可以在统计上反映需求的不连续变化。这种建模策略避免将所有变化强行纳入单一机制。

状态切换模型的核心优势在于将不确定性显性化。需求变化不再被视为异常，而是作为状态转换的自然结果。这种思路并非试图消除不确定性，而是通过模型结构对其进行管理，使预测结果更具解释性和适应性。

（三）概率预测与不确定性刻画

在需求高度不确定的环境中，单点预测难以满足运营决策需要。通过提供预测区间或概率分布，可以为库存和补货决策提供更全面的信息支持。概率预测强调对预测误差结构的刻画，使决策者能够权衡不同风险情境，而非依赖单一预测值。这在医药零售中尤为重要，因为缺货和积压的成本均较高。从统计角度看，这种方法将不确定性视为预测结果的一部分，而非模型缺陷，这一视角更符合实际决策逻辑。因此，在医药零售销售预测中，引入概率预测和不确定性刻画，是应对需求不确定性的关键建模方向。

五、结语

医药零售销售预测面临的核心挑战，并非数据不足，而是需求不确定性来源复杂且统计特征显著偏离经典假设。疾病流行、消费者行为和政策变化等因素，使得需求时间序列呈现非平稳性、波动不对称性和极端风险并存的特征。在这一背景下，销售预测模型的构建需要从统计特征出发，合理平衡结构约束与模型灵活性。过于简单的模型难以应对突发变化，而完全依赖数据拟合的方法则可能牺牲稳定性和可解释性。

因此，在需求不确定性下，医药零售销售预测更应被视为一种风险感知和决策支持工具，而非对未来需求的精确刻画。通过引入动态建模、状态变化和概率预测等统计思路，可以在不可避免的不确定性中，为经营决策提供更加稳健和可操作的依据。

参考文献：

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作者简介：刘涛，男，1988年生，汉族，对外经济贸易大学统计学院在职人员高级课程研修班学员，统计学专业。