铁路统计学论文题目

时代金融摘 要:关键词:一、 引言一个国家的国民经济有很多因素构成, 省区经济则是我国国民经济的重要组成部分, 很多研究文献都认为中国的省区经济是宏观经济的一个相对独立的研究对象, 因此, 选取省区经济数据进行区域经济的研究, 无疑将是未来几年的研究趋势。而省区经济对我国国民经济的影响, 已从背后走到了台前, 发展较快的省区对我国国民经济的快速增长起到了很大的作用, 而发展相对较慢的省区, 其原因与解决方法也值得我们研究。本文选取华中大省湖北省进行研究, 具有一定的指导和现实意义。湖北省 2006 年 GDP 为 7497 亿元, 人均 GDP13130 元, 达到中等发达国家水平。从省域经济来说, 湖北省是一个较发达的经济实体。另一方面, 湖北省优势的地理位置和众多的人口使之对于我国整体经济的运行起到不可忽视的作用, 对于湖北省 GDP的研究和预测也就从一个侧面反映我国国民经济的走势和未来。尽管湖北省以其重要位置和经济实力在我国国民经济中占据一席之地, 但仍不可避免的面临着建国以来一再的经济波动,从最初的强大势力到如今的挣扎期, 湖北省的经济面临着发展困境。近年来, 湖北省的经济状况一再呈现再次快速发展的趋势, 但是这个趋势能够保持多久却是我们需要考虑的问题。本文选择了时间序列分析的方法进行湖北省区域经济发展的预测。时间序列预测是通过对预测目标自身时间序列的处理来研究其变化趋势的。即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律, 将这种规律延伸到未来, 从而对该现象的未来作出预测。二、 基本模型、 数据选择以及实证方法( 一) 基本模型ARMA 模型是一种常用的随机时序模型, 由博克斯, 詹金斯创立, 是一种精度较高的时序短期预测方法, 其基本思想是: 某些时间序列是依赖于时间 t 的一组随机变量, 构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性, 但整个序列的变化却具有一定的规律性, 可以用相应的数学模型近似描述。通过对该数学模型的分析,能够更本质的认识时间序列的结构与特征, 达到最小方差意义下的最优预测。现实社会中, 我们常常运用 ARMA模型对经济体进行预测和研究, 得到较为满意的效果。但 ARMA模型只适用于平稳的时间序列, 对于如 GDP 等非平稳的时间序列而言, ARMA模型存在一定的缺陷, 因此我们引入一般情况下的 ARMA模型 ( ARIMA模型) 进行实证研究。事实上, ARIMA模型的实质就是差分运算与 ARMA模型的组合。 本文讨论的求和自回归移动平均模型, 简记为 ARIMA ( p, d, q) 模型,是美国统计学家 和 enkins 于 1970 年首次提出, 广泛应用于各类时间序列数据分析, 是一种预测精度相当高的短期预测方法。建立 ARIMA ( p, d, q) 模型计算复杂, 须借助计算机完成。本文介绍 ARIMA ( p, d, q) 模型的建立方法, 并利用Eviews 软件建立湖北省 GDP 变化的 ARIMA ( p, d, q) 预测模型。( 二) 数据选择1.本文所有 GDP 数据来自于由中华人民共和国统计局汇编,中国统计出版社出版的 《新中国五十五年统计数据汇编》 。2.本文的所有数据处理均使用 软件进行。( 三) 实证方法ARMA模型及 ARIMA模型都是在平稳时间序列基础上建立的, 因此时间序列的平稳性是建模的重要前提。任何非平稳时间序列只要通过适当阶数的差分运算或者是对数差分运算就可以实现平稳, 因此可以对差分后或对数差分后的序列进行 ARMA( p, q) 拟合。ARIMA ( p, d, q) 模型的具体建模步骤如下:1.平稳性检验。一般通过时间序列的散点图或折线图对序列进行初步的平稳性判断, 并采用 ADF 单位根检验来精确判断该序列的平稳性。对非平稳的时间序列, 如果存在一定的增长或下降趋势等,则需要对数据取对数或进行差分处理, 然后判断经处理后序列的平稳性。重复以上过程, 直至成为平稳序列。此时差分的次数即为ARIMA ( p, d, q) 模型中的阶数 d。为了保证信息的准确, 应注意避免过度差分。对平稳序列还需要进行纯随机性检验 ( 白噪声检验) 。白噪声序列没有分析的必要, 对于平稳的非白噪声序列则可以进行ARMA ( p, q) 模型的拟合。白噪声检验通常使用 Q 统计量对序列进行卡方检验, 可以以直观的方法直接观测得到结论。拟合。首先计算时间序列样本的自相关系数和偏自相关系的值, 根据自相关系数和偏自相关系数的性质估计自相关阶数 p 和移动平均阶数 q 的值。一般而言, 由于样本的随机性, 样本的相关系数不会呈现出理论截尾的完美情况, 本应截尾的相关系数仍会呈现出小值振荡的情况。又由于平稳时间序列通常都具有短期相性, 随着延迟阶数的增大, 相关系数都会衰减至零值附近作小值波动。根据 Barlett 和 Quenouille 的证明, 样本相关系数近似服从正态分布。一个正态分布的随机变量在任意方向上超出 2σ 的概率约为 。因此可通过自相关和偏自相关估计值序列的直方图来大致判断在 5%的显著水平下模型的自相关系数和偏自相关系数不为零的个数, 进而大致判断序列应选择的具体模型形式。同时对模型中的 p 和 q 两个参数进行多种组合选择, 从 ARMA ( p,q) 模型中选择一个拟和最好的曲线作为最后的方程结果。一般利用 AIC 准则和 SC 准则评判拟合模型的相对优劣。3.模型检验。模型检验主要是检验模型对原时间序列的拟和效果, 检验整个模型对信息的提取是否充分, 即检验残差序列是否为白噪声序列。如果拟合模型通不过检验, 即残差序列不是为白噪声序列, 那么要重新选择模型进行拟合。如残差序列是白噪声序列, 就认为拟合模型是有效的。模型的有效性检验仍然是使谭诗璟ARIMA 模型在湖北省GDP 预测中的应用—— —时间序列分析在中国区域经济增长中的实证分析本文介绍求和自回归移动平均模型 ARIMA ( p, d, q) 的建模方法及 Eviews 实现。广泛求证和搜集从 1952 年到 2006 年以来湖北省 GDP 的相关数据, 运用统计学和计量经济学原理, 从时间序列的定义出发, 结合统计软件 EVIEWS 运用 ARMA建模方法, 将 ARIMA模型应用于湖北省历年 GDP 数据的分析与预测, 得到较为满意的结果。湖北省 区域经济学 ARIMA 时间序列 GDP 预测理论探讨262008/01 总第 360 期图四 取对数后自相关与偏自相关图图三 二阶差分后自相关与偏自相关图用上述 Q 统计量对残差序列进行卡方检验。4.模型预测。根据检验和比较的结果, 使用 Eviews 软件中的forecas t 功能对模型进行预测, 得到原时间序列的将来走势。 对比预测值与实际值, 同样可以以直观的方式得到模型的准确性。三、 实证结果分析GDP 受经济基础、 人口增长、 资源、 科技、 环境等诸多因素的影响, 这些因素之间又有着错综复杂的关系, 运用结构性的因果模型分析和预测 GDP 往往比较困难。我们将历年的 GDP 作为时间序列, 得出其变化规律, 建立预测模型。本文对 1952 至 2006 年的 55 个年度国内生产总值数据进行了分析, 为了对模型的正确性进行一定程度的检验, 现用前 50 个数据参与建模, 并用后五年的数据检验拟合效果。最后进行 2007年与 2008 年的预测。( 一) 数据的平稳化分析与处理1.差分。利用 EViews 软件对原 GDP 序列进行一阶差分得到图二:对该序列采用包含常数项和趋势项的模型进行 ADF 单位根检验。结果如下:由于该序列依然非平稳性, 因此需要再次进行差分, 得到如图三所式的折线图。根据一阶差分时所得 AIC 最小值, 确定滞后阶数为 1。然后对二阶差分进行 ADF 检验:结果表明二阶差分后的序列具有平稳性, 因此 ARIMA ( p, d,q) 的差分阶数 d=2。二阶差分后的自相关与偏自相关图如下:2.对数。利用 EViews 软件, 对原数据取对数:对已经形成的对数序列进行一阶差分, 然后进行 ADF 检验:由上表可见, 现在的对数一阶差分序列是平稳的, 由 AIC 和SC 的最小值可以确定此时的滞后阶数为 2。 因为是进行了一阶差分, 因此认为 ARIMA ( p, d, q) 中 d=1。( 二) ARMA ( p, q) 模型的建立ARMA ( p, q) 模型的识别与定阶可以通过样本的自相关与偏自相关函数的观察获得。图一 1952- 2001 湖北省 GDP 序列图表 1 一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC 备注0 - - - - 非平稳1 - - - - - - - - - - - - - - - - 表 2 二阶差分的 ADF 检验Lag Length t- Statistic 1% level 5% level 10% level1 (Fixed) - - - - 表 3 对数一阶差分的 ADF 检验ADF t- Statistic 1% level 5% level 10% level AIC SC 备注0 - - - - - - 平稳 1 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 图五 对数后一阶差分自相关与偏自相关图理论探讨27时代金融摘 要:关键词:使用 EViews 软件对 AR, MA的取值进行实现, 比较三种情况下方程的 AIC 值和 SC 值:表 4ARMA模型的比较由表 4 可知, 最优情况本应该在 AR ( 1) , MA ( 1) 时取得, 但AR, MA都取 1 时无法实现平稳, 舍去。对于后面两种情况进行比较, 而 P=1 时 AIC 与 SC 值都比较小, 在该种情况下方程如下:综上所述选用 ARIMA ( 1, 1, 0) 模型。( 三) 模型的检验对模型的 Q 统计量进行白噪声检验, 得出残差序列相互独立的概率很大, 故不能拒绝序列相互独立的原假设, 检验通过。模型均值及自相关系数的估计都通过显著性检验, 模型通过残差自相关检验, 可以用来预测。( 四) 模型的预测我们使用时间序列分析的方法对湖北省地方生产总值的年度数据序列建立自回归预测模型, 并利用模型对 2002 到 2006 年的数值进行预测和对照:表 5 ARIMA ( 1, 1, 0) 预测值与实际值的比较由上表可见, 该模型在短期内预测比较准确, 平均绝对误差为 , 但随着预测期的延长, 预测误差可能会出现逐渐增大的情况。下面, 我们对湖北省 2007 年与 2008 年的地方总产值进行预测:在 ARIMA模型的预测中, 湖北省的地方生产将保持增长的势头, 但 2008 年的增长率不如 2007 年, 这一点值得注意。GDP毕竟与很多因素有关, 虽然我们一致认为, 作为我国首次主办奥运的一年, 2008 将是中国经济的高涨期, 但是是否所有的地方产值都将受到奥运的好的影响呢? 也许在 2008 年全国的 GDP 也许确实将有大幅度的提高, 但这有很大一部分是奥运赛场所在地带来的经济效应, 而不是所有地方都能够享有的。正如 GDP 数据显示, 1998 年尽管全国经济依然保持了一个比较好的态势, 但湖北省的经济却因洪水遭受不小的损失。作为一个大省, 湖北省理应对自身的发展承担起更多的责任。总的来说, ARIMA模型从定量的角度反映了一定的问题, 做出了较为精确的预测, 尽管不能完全代表现实, 我们仍能以ARIMA模型为基础, 对将来的发展作出预先解决方案, 进一步提高经济发展, 减少不必要的损失。四、结语时间序列预测法是一种重要的预测方法, 其模型比较简单,对资料的要求比较单一, 在实际中有着广泛的适用性。在应用中,应根据所要解决的问题及问题的特点等方面来综合考虑并选择相对最优的模型。在实际运用中, 由于 GDP 的特殊性, ARIMA模型以自身的特点成为了 GDP 预测上佳选择, 但是预测只是估计量, 真正精确的还是真实值, 当然, ARIMA 模型作为一般情况下的 ARMA 模型, 运用了差分、取对数等等计算方法, 最终得到进行预测的时间序列, 无论是在预测上, 还是在数量经济上, 都是不小的进步, 也为将来的发展做出了很大的贡献。我们通过对湖北省地方总产值的实证分析, 拟合 ARIMA( 1, 1, 0) 模型, 并运用该模型对湖北省的经济进行了小规模的预测,得到了较为满意的拟和结果, 但湖北省 2007 年与 2008 年经济预测中出现的增长率下降的问题值得思考, 究竟是什么原因造成了这样的结果, 同时我们也需要到 2008 年再次进行比较, 以此来再次确定 ARIMA ( 1, 1, 0) 模型在湖北省地方总产值预测中所起到的作用。参考文献:【1】易丹辉 数据分析与 EViews应用 中国统计出版社【2】 Philip Hans Frances 商业和经济预测中的时间序列模型 中国人民大学出版社【3】新中国五十五年统计资料汇编 中国统计出版社【4】赵蕾 陈美英 ARIMA 模型在福建省 GDP 预测中的应用 科技和产业( 2007) 01- 0045- 04【5】 张卫国 以 ARIMA 模型估计 2003 年山东 GDP 增长速度 东岳论丛( 2004) 01- 0079- 03【6】刘盛佳 湖北省区域经济发展分析 华中师范大学学报 ( 2003) 03-0405- 06【7】王丽娜 肖冬荣 基于 ARMA 模型的经济非平稳时间序列的预测分析武汉理工大学学报 2004 年 2 月【8】陈昀 贺远琼 外商直接投资对武汉区域经济的影响分析 科技进步与对策 ( 2006) 03- 0092- 02( 作者单位: 武汉大学经济与管理学院金融工程)AR(1)MA(1) AR(1) MA(1) 备注AIC - - - 最优为 AR(1)MA(1)SC - - - Coefficient Std. Error t- Statistic (1) squared - Mean dependent var R- squared - . dependent var . of regression Akaike info criterion - resid Schwarz criterion - likelihood Durbin-Watson stat AR Roots .59年份 实际值 预测值 相对误差(%) 平均误差(%)2002 - - - - - 年度 GDP 值 增长率(%) — 表 6 ARIMA ( 1, 1, 0) 对湖北省经济的预测一、模糊数学分析方法对企业经营 ( 偿债) 能力评价的适用性影响企业经营 ( 偿债) 和盈利能力的因素或指标很多; 在分析判断时, 对事物的评价 ( 或评估) 常常会涉及多个因素或多个指标。这时就要求根据多丛因素对事物作出综合评价, 而不能只从朱晓琳 曹 娜用应用模糊数学中的隶属度评价企业经营(偿债)能力问题影响企业经营能力的许多因素都具有模糊性, 难以对其确定一个精确量值; 为了使企业经营 ( 偿债) 能力评价能够得到客观合理的结果, 有必要根据一些模糊因素来改进其评价方法, 本文根据模糊数学中隶属度的方法尝试对企业经营 ( 偿债) 能力做出一种有效的评价。隶属度及函数 选取指标构建模型 经营能力评价应用理论探讨28

***统计方法的应用

统计学问题我来明确的

可以选领域很窄的，也可以选很热的话题，比如，大数据和经济的关系，和人的关系，大数据安全问题，统计这一类的问题有很多可以写，关键是统计的内容要进行一定的调研。

答:内容摘要：当前已进入顾客满意度敏感时代，在这个时代，没有顾客满意观念就没有顾客满意行动，没有顾客满意行动就没有顾客满意结果，没有顾客满意的最大化就没有顾客忠诚。尽管我国铁路旅客运输在一定时段、一定地区依然存在短缺供给的瓶颈，但总体而言，中国铁路旅客运输服务实施顾客满意差异化战略的时代已经到来。 关键词：铁路旅客运输 营销速度 营销深度 顾客满意度 差异化战略 我国铁路于2007年4月进行了第六次大提速，使主要干线时速达到了200公里/小时。与此同时，在城市圈和中心城市之间开行国产动车组，增强了铁路的运输能力。伴随而来的是社会各界对铁路旅客运输服务质量提高的呼声。这表明，我国铁路旅客运输服务实施旅客满意差异化战略的时代已经到来。 铁路旅客运输差异化营销的速度 和前五次提速相比，第六次提速凸显了新的特点。第一个特点是“多”。涉及铁路线多达18条，增开52对中长途普通旅客列车，最高时速达120公里及以上，线路延展里程万公里；第二个特点是“快”。列车时速最高160公里提升到200公里，部分区间高达250公里，1200-1500公里左右城市之间夕发朝至，2000-2500公里左右城市之间一日到达。第三个特点是“好”。旅客花与过去同样的车票钱，坐上了比以前舒适、卫生、快速、新型的客车，设施人性化、服务更优良。第四个特点是“省”，旅行时间最多节省20小时，干线列车间隔仅5分钟。 提速是铁路提高竞争力的必然要求，提速也必然引发相关服务的提升。相对于提速前或未提速的技术含量低、同质化严重的客运而言，以高新技术为支撑的铁路旅客运输的速度提升为其市场营销战略提供了极大的运作空间。当然，与日益增强的对铁路旅客运输服务质量的要求相比，目前铁路旅客运输依然面临着更多变的市场环境和目前激烈的市场竞争。它的独特个性使产品的市场竞争缺乏一套成熟的“游戏规则”，其在技术演化、市场需求、营销策略、竞争模式和战略管理等方面均没有现成的规律可循，因而，仅凭速度很难将技术优势转化为市场优势。除了速度提升之外，铁路旅客运输还必须要研究铁路旅客运输营销的深度。 铁路旅客运输差异化营销的深度 今后的铁路旅客运输的服务重点，会向营销的深度方向掘进。所谓营销的深度，是指铁路客运营销对旅客的需求了解的更细致、细分更具体、目标更明确、定位更精准、服务更深入，达到旅客的满意度更高。 （一）市场需求了解更细致 通过对运输市场环境和旅客行为的调查，取得关于市场营销活动的各种情报资料，决策者根据这些客观资料，改造或淘汰老产品（如减少普客、调整列车到发时间、运行里程）、研制设计新产品（如开行特快列车、快速列车）、确定开列方案和票额分配及售票计划，根据旅客对票价变动的反映，在符合价格政策的前提下，研究不同列车的适宜票价，制定客运的定价策略。同时，通过进一步调查继续掌握市场动向和发展趋势，及时反馈信息、储存信息，为企业保持现有市场、开拓未来市场服务。 市场营销调查工作的具体内容除了要调查吸引区域范围内的国民经济和社会发展情况、其他交通工具发展现状、影响客流增减的因素、运输能力使用的情况外，还应主要围绕着客流调查(包括客流构成、客流的流向)、产品调查(列车的种类、等级、对数、旅速是否适应市场需求)、价格调查(如何制定合理的、有竞争力的票价)、售票状况调查(售票网点的分布、订票单位的设置、售票原则的制定和执行)等方面进行。 （二）市场细分更具体 在客运市场上，旅客的需求是多元化的，进行市场细分，就是要先发现不同旅客之间需求的差别，把需求相似的旅行者群体归为一类，每一个旅客群体就是一个细分市场。进行细分的目的就在于发现不同旅客群体需求的异质性。如，不同的旅客对速度、安全、方便、价格、舒适度等方面有不同的要求，因而构成了异质客运市场。 按旅客行程细分。对不同行程的旅客进行组合并加以考察，以便找出长途、中途、短途旅客在旅行过程中要求的异同点，铁路客运可分为管内、直通和市郊等细分市场。 按旅客对旅行条件的要求细分。不同消费层次的旅客对旅行条件具有不同的要求，可分为豪华车、空调、卧铺车、普通车等。铁路客运分为优质优价列车、旅游车、普通车的软硬座、软硬卧等细分市场。 按地理位置细分。由于不同地区经济发展水平存在梯度差，不同地区的旅客总体消费水平也存在较大差异。客运企业要根据不同地区的特点选择不同的市场营销对策，客运市场大致可分为东部、中部和西部三个细分市场。 按运行路径划分。旅客旅行经由的线路性质不同，客运企业提供的服务设施及其对运输能力的影响存在较大差异，大致可细分为国际通道、干线、支线等。 差异化的成功往往取决于独特偏好的各细分市场对其所作的评价。从这一角度来看，市场细分具有两层相关但又不尽相同的含义：其一，以顾客特征为基础的市场细分，如根据顾客的受教育程度、年龄、收入或产品的行业类别、销售额等差异化变量所进行的细分，这是市场细分的传统界定方法。传统的铁路短途客运只提供了市场的人口统计学信息，因此通常并不能直接作为建立差异化优势的基础;其二，根据竞争性产品的差异化所作的市场细分，即当顾客选择由某种差异化变量区别开的产品时，这样的差异化变量就可以细分该市场，根据此种观点，市场细分并非依据顾客特征，而是依据产品所选择的差异化变量来进行的。 在实践中，铁路短途客运产品的市场细分经常是上述两层含义的综合，因为只有这样才能使产品正确地瞄准潜在顾客，并对此集中所有的营销努力。（三）市场定位更精准 短途客运市场在不同地区具有不同特征。对于客流总量大且密集，旅客经济承受能力较强的地区，铁路应该有较大的市场空间。对于地区客流量小且分散的市场，不符合铁路的技术经济特点，不是铁路的主要目标市场，但可因地制宜地开行一些短途列车，满足当地旅客的实际需求。 短途客运的市场定位可通过差异化价值及相对价格两个维度来确立，即产品与其竞争产品相比较，均具有或多或少的差异，并且可以通过控制一种相对价格来反映这种差异的价值。如果市场对产品的差异化所体现出的价值或效用给予较低的评价，则该产品的价格通常需要降低，否则将不可避免地面临被市场淘汰的命运。因此，差异化市场营销战略的目标就是通过持续的努力保持产品差异化价值及其相对价格的同步提高，并最终体现在产品市场占有率的维持和提高上。 铁路旅客运输差异化营销的满意度 有关调查显示，对于我国列车大幅度提速，的人将考虑选择动车组出行，的人不考虑选择动车组出行，的人采取观望态度；对于关心重点，的人关心提速行程所用时间缩短的幅度，的人关心动车组票价，的人关心火车上服务水平，的人关心动车组的安全问题，的人最关心车票购买难易的程度；对于出行交通方式的选择，的选择火车作为长途出行首选的公共交通工具，的人选择长途客车出行，的人选择乘坐飞机，的人选择出租车，另外的人选择其他出行方式；对于对铁路运输的满意度，的被访者表示比较满意，的被访者表示说不清楚，的被访者表示不满意。尽管从1997年4月起至今铁路六次提速给人们的外出带来了极大的方便，一定程度上得到了广泛的支持和赞扬，但是，从调查的结果来看，对铁路旅客运输的“非常满意度”偏低，存在着旅客流失的潜在危险。这表明，铁路客运在成功进行了数次提速以后，其营销重点应该从硬件提速转移到软件提速、以顾客满意度提升为重点的顾客满意差异化战略上来，只有这样，才能使旅客获得的满意度高于竞争对手，进而获得高顾客忠诚度、高盈利、好口碑和高认知价值，最终取得持续的竞争优势。 顾客满意差异化战略，是企业在经营过程中以“顾客满意”为核心，从产品、服务等各个方面实现较高的顾客满意度，以使自己在“顾客满意”程度上区别于竞争对手，从而不间断地获取新顾客、留住老顾客的战略。顾客满意指数的高低与公司的业绩呈显著的正相关关系。采取顾客满意差异化战略，获得高的顾客满意度，就意味着企业有较好的盈利能力，具有较强的竞争优势。 对任何一个铁路旅客运输来说，顾客并非同质，顾客本身在许多方面存在着差异性，如城乡的差异、文化水平的高低、经济收入的多少、性别的区别、年龄的大小、不同的心理因素、价值观念、消费观念、购买行为的异质性等。因此进行顾客识别就显得颇为重要。企业可以通过对顾客的价值性和忠诚性进行差异性分析，以便采取不同的策略，以提高企业的竞争力。我国铁路旅客运输主要的差异化营销实施策略应当从以下方面入手。 功能差异化，与众不同的特色。安全、便利、大众化、国有垄断，是铁路旅客运输产品最大的差异化矢量，它不会被竞争对手快速复制而失去差异化优势。这一特色已经深入人心，在老百姓心目中的印象是根深蒂固的；可感知的利益。只有当产品功能上的差异化给旅客带来的某种利益是可以直接感受时，才能激发他们的偏好并愿意为之付出。在这方面，铁路旅客运输的“利益”提炼工作乏力，可以见到的诉求依旧是时代烙印深刻的“人民铁路为人民”。笔者绝非主张抛弃传统主旨，而是倡导以营销科学而凝炼出符合铁路产品规律的利益诉求；便利快捷。它应当成为铁路旅客运输中重点加强的差异化矢量。要对旅客运输营销组合进行系统设计与整合，进一步优化产品结构，根据市场潜量确定优质优价列车比重，增长列车运程，增多软卧、硬卧车数量；要根据客运市场的季节性波动和区域特点，对优质优价列车实行有弹性的上浮价格机制；在分销渠道促销策略方面，采取灵活多样的售票方式，电话订票、发售往返车票、直通车票、月票、季票、定额票等，最大程度地便利旅客出行；降低各类事故发生率、减少列车晚点率。旅客对出行的安全性具有特殊需求，对列车的正点到达具有强烈的要求。一旦列车晚点发生，应当对旅客作出与晚点损失相应的物质或精神损失赔偿；提高服务功效。如提高运行速度、提高服务效率、提高工作能力、提高对顾客不满意的反应速度。 成本差异化。降低旅客对产品的总占有成本，如降低日常维修服务和消耗品的成本、提高产品的残余价值等；提高生产效率，使旅客可以利用该服务获得比竞争产品更高的投入产出比；为有需求的顾客提供全面解决方案，如电子商务、娱乐消遣、邮件快速托运。 价值创造差异化。通过不断创造顾客能够感知或衡量的差异化价值，时刻注意观察顾客需求和认知的变化趋势，不断创造旅客价值的差异化

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