回购房作为保障房 不少地方利用棚户区改造，通过货币化安置、政府回购商品房等政策化解房地产库存。山西、广西、安徽等省份已将货币化安置作为棚改的重要渠道。

在中心财经领导小组第十一次会议上提出，要化解房地产库存，促进房地工业继续展开。房地产库存压力终究有多大？围绕“去库存”的问题，业界建言不断，评论的热度也在继续升高。

“买房送装修”模式一般会出现在三四线城市的房地产市场中，因为三四线城市因为人口外流，当地的购买力不足以支撑起高高价，所以市场亟需去库存。

双十一的销售数据 双十一的销售数据一直备受关注。据统计，2019年双十一全天的成交额达到2684亿元人民币，创下历史新高。其中，阿里巴巴旗下的天猫成交额达到2135亿元，京东成交额为204亿。

共计成交约360多亿元，平台“双11”实时热卖榜国产品牌数量占比为81%；此外，老字号品牌也借助兴趣电商走出新路子，目前已有上百家中华老字号入驻了抖音电商。消息，日前，抖音双11好物节收官。

截止2020年11月11日23点59分，天猫2020年总交易额为4982亿元，11月11日零点零分26秒，天猫双11迎来流量洪峰，订单创建峰值达53万笔/秒，再创新纪录。

淘宝天猫作为“双11”购物节的创始平台，依旧保持主场优势， 2020年双11当天，天猫贡献了51%的销售额，2020年11月1日-3日期间天猫贡献了56%的销售额。

购物狂欢节天猫和淘宝的支付宝总销售额达到191亿元，是2011年的三倍多，其中仅天猫就达成了132亿元，淘宝则完成了59亿元往期回顾　2010年淘宝商城“双十一”全场五折大促销曾创下单日10亿元的销售纪录。

双十一成交额已经在淘宝、天猫等阿里旗下APP进行直播。2020年11月1日至11月11日，2020天猫双11全球狂欢季总成交额4982亿人民币，约合741亿美元。

计算公式：ROI＝利润／投资×100％。ROI（ReturnOnIn【【微信】】）的定义是，通过投资而应返回的价值，即企业从一项投资性商业活动的投资中得到的经济回报。直通车中将其简化为：ROI＝花费／销售金额。

淘宝销售额计算公式=展现量*点击率*转化率*客单价。

店铺销售额的计算公式：店铺销售额=销售量×平均销售价格。淘宝销售额计算公式：展现量*点击率*转化率*客单价。销售额是指纳税人销售货物、提供应税劳务或服务，从购买或接受应税劳务方或服务方收取的全部价款和切价外费用。

销售额=流量*转化率*客单价。流量=展现量*点击率。淘宝转化率=购买人数/总访客数。客单价=销售额/购买人数。访客数=展现量*点击率。成交用户数=展现量*点击率*转化率。

浏览量（PV）：表示店铺页面被访问的次数。公式：PV=访问量访客数（UV）：表示店铺页面被不同访客访问的数量。公式：UV=不同访客数转化率：表示访客进行实际购买的比率。

淘宝转化率，就是所有到达淘宝店铺并产生购买行为的人数和所有到达你的店铺的人数的比率。

天猫双11晚会直播成交额2020 2021天猫双11实时成交额

2020年淘宝双十一成交额4982亿，要知道2019年是2684亿，猛地一瞅，好牛，但总量越来越大的同时增长率却逐年降低呀，且今年的统计口径和历年都不一样（后面会说统计口径的问题）。

其实早在2019年双十一前，网友们就开始讨论双十一数据造假的问题了，有网友对历年数据进行拟合并且成功预测19年的成交额，结果都高度吻合。

今天我们主要是借着双十一成交额这个数据来聊一聊时间序列分析的问题

时间序列，顾名思义，就是数据随时间变化

时间序列进行预测的关键，是确定已有时间序列的变化模式，并假定这种模式会延续到未来

时间序列：数据随时间变化的形式

经济数据大多呈时间序列的形式，如历年淘宝双十一成交额

一个时间序列的变化通常可以由以下4种成分组成：

• 趋势：时间序列呈现的某种持续上升/下降的变化。趋势可以是线性的，也可以是非线性的。

想要确定一个时间序列是否包含趋势成分，可对数据进行回归分析，得到拟合的趋势线，并进行显著性检验，通过检验，则说明线性趋势显著

• 季节性：时间序列在一年中出现的周期性波动就是季节性。

想要确定一个时间序列是否包含季节性的成分，需要至少两年的数据，

• 周期性：时间序列中呈现的围绕长期趋势的波浪或振荡式变动，周期性通常由经济环境的变化引起。
• 随机性：除了趋势、季节性、周期性变动以外的某种随机的变动

做时间序列分析最关键的就是一个假设，假设现在的这种变化趋势会延续到未来

下面介绍几种时间序列预测的方法

只含有随机成分，不存在趋势或季节性成分的可用该方法，平滑预测法包含简单平均法、移动平均法、指数平滑法，通过平滑就可以消除随机波动

以一定观察期的数据求得平均数，并以所求平均数为基础，预测未来时期的预测值。简易平均法是最简单的定量预测方法

如下图用简单平均法预测2020年淘宝双十一交易额

因为近期的数值远比远期的数值更有作用，因此这样预测的结果是不够准确的。

移动平均法就是利用近期的数据来预测未来的方法，也可以细分成两种方法，简单移动平均法和加权移动平均法。

简单移动平均法是将最近期的数据平均后最为下一期的预测值

可以用Excel来做进入路径：数据――数据分析――移动平均输入：输入数据源间隔：指定使用几组数据来得出平均值，即公式中的n，移动个数。输出：确定输出区域以及图表

还是双十一数据，可以取间隔为3和2时分别计算一下看看。

需要注意的是：

• 移动平均的项数不宜过大
• 加大移动平均法的期数（即加大n值）会使平滑波动效果更好，但会使预测值对数据实际变动更不敏感
• 移动平均法要由大量的过去数据的记录

指数平滑法是对观察值进行加权从而进行预测的一种方法，通过对不同时间的观察值所赋予的权数不等，从而加大了近期观察值的权数，使预测值能够迅速反映市场实际的变化。

Excel里也有指数平滑的方法路径：数据――数据分析――指数平滑，注意这里填的是阻尼系数

当序列存在明显的趋势时，就不再适用上述方法了，应用趋势序列预测的方法。

呈现出增长/下降的线性变化趋势，有点回归分析那味儿了，可以用Excel里的趋势线来预测，选择线性趋势，勾上显示公式和R平方，代入线性公式，得到2020预测值。

其实这个淘宝双十一的数据我们很明显地看出来它是呈指数递增的，那就在趋势线里选择指数，得到指数曲线的预测方程，代入公式预测2020年数据，可以看到误差还是挺大的。

可以用二项式来预测，可以看到R方为0.9996，说明拟合效果不错，比线性和指数都要好，把公式代入得到2020年预测值为3280，阿里官方的统计口径是11.1日至11月11日0.30分累积3723亿，最终的成交金额为4982亿。

这里有个统计口径的问题，之前几年的数据都是当天的成交额，而2020年则变成了11月1日~11日的累积成交额，再结合增长率看看，说明什么呢？大家心知肚明就好了哈。