[目的/意義]本文以淘寶網(wǎng)為數(shù)據(jù)采集平臺,探究在線評論與產(chǎn)品銷量之間的長期的相互作用。[方法/過程]運用面板向量自回歸模型對產(chǎn)品銷量與在線評論之間的動態(tài)交互影響進行實證分析,并借助脈沖響應(yīng)函數(shù)定性地分析在線評論與產(chǎn)品銷量之間的相互沖擊。[結(jié)果/結(jié)論]在線評論與產(chǎn)品銷量之間存在動態(tài)交互影響。當(dāng)在線評論作為影響因子時,在線評論的數(shù)量、追加評論數(shù)量、圖片數(shù)量在不同時期對產(chǎn)品銷量產(chǎn)生不同程度的正面沖擊;當(dāng)產(chǎn)品銷量作為影響因子時,產(chǎn)品銷量對自身的沖擊最大。

【文章頁數(shù)】：12 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 文獻綜述
    1.1 向量自回歸模型及其應(yīng)用研究
    1.2 在線評論與產(chǎn)品銷量間動態(tài)交互影響研究綜述
2 研究設(shè)計
    2.1 數(shù)據(jù)來源和變量定義
    2.2 研究假設(shè)
        2.2.1 在線評論作為影響因子的相關(guān)假設(shè)
        2.2.2 產(chǎn)品銷量作為影響因子的相關(guān)假設(shè)
    2.3 模型建立
3 實證結(jié)果與分析
    3.1 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計與相關(guān)關(guān)系
        3.1.1 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計
        3.1.2 相關(guān)關(guān)系分析
    3.2 VAR模型的構(gòu)建與檢驗
        3.2.1 平穩(wěn)性檢驗
        3.2.2 確定最優(yōu)滯后階數(shù)
        3.2.3 VAR模型的確定
        3.2.4 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析
            (1）在線評論的不同維度對產(chǎn)品銷量的沖擊
            (2）產(chǎn)品銷量對在線評論不同維度的沖擊
4 結(jié)語
    4.1 加強在線評論系統(tǒng)的建設(shè)
    4.2 引導(dǎo)在線評論的數(shù)量和質(zhì)量
    4.3 注重在線評論的時效性



本文編號：4031447