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大学生移动使用环境及影响因素分析

发布时间:2019-04-26 14:30:03 文章来源:未来智讯    
大学只支付移动环境及影响因素分析作者:未知摘要:遵循近场和长途支付报酬,以及其他许多移动演示风格,正在全球移动支付上限,如何更好地提供移动支付 服务用户和开放移动必须注意运营商必须在市场上占据的问题。 鉴于大学集团的巨大潜力,更容易接管移动支付。 因此,本文选取抽样调查的要点,对大学群体进行问卷调查,并对统计分析进行分析,以了解大学群体移动运动的现状。 还决定采用EViews软件进行计量分析,进行多重加权最小二乘线性回归,找出大学生移动支付的环境影响因素,并提出建议。 关键词:计量经济学移动支付实证分析截至2013年12月底,手机网络已达5亿,同比增长19.0%,占网络总量的81.0%。 用户规模达1.25亿,同比增长126.0%,占手机网总量的25.0%。 益普索2013年中国移动支付讲座累积表显示,拥有计算机在线购物简历的受访者比例为98%,移动购物比例上升至86%。 在偏好方面,两者分别为54%和27%。 可以看出,移动支付具有极好的市场增长空间。 根据央行于2014年2月17日公布的“2013年整体系统运营体系”,2013年,移动支付交易额达到16.74亿元,达到9.64万亿元,同比增长212.86%和317.56 %。 交易中的交易量正在增加。 讨论移动环境是必要且有价值的。 一,讨论和讨论文献和文献的发现,在过去的研究中,更多的定性分析,较少的定量分析,以及缺乏对一组的详细调查。 本文从根本上结合了它的优势并补充了自己的优势。 它选择定性和定量分析,理论分析和实证分析相结合。 这是一个特殊而严肃的大学生群体。 进行实证研究。 首先,在文献综述中,总结了移动商务的动态和实际应用及相关理论,总结了以往研究成果的主要贡献和成果,其次,认真探讨了大学群体的现实。 。 移动设备支付制造商的真实环境,以团结和寻找影响移动环境的因素。 在数据处理中,通过凭证收集的数据,选择测量分析,建立多元线性回归模型,并且执行模型的异质性检查。 序列相关性评价和多重共线性评价表明该模型具有异方差性,因此选择权重。 最小二乘法用于校正原始模型。 II。 影响因素(一)样本详情此次发布了602份问卷,回收了有用的信息。调查问卷576份,有用问卷调查率为95.68%。 本次调查的覆盖面最为有限,覆盖全国各地的高校,其中包括576个样本,其中男性299人,女性277人,高等学校53所,高等学校985所,211所高校,受欢迎的大学314所共有177所高校 ,28所高校和14所高校有广泛的代表性。 (2)实证分析。 最初,将15个评估变量的数据记录到EViews中,并使用最小二乘法进行回归分析。 系统表明方程拟合度非常低,T评价值不显着。 然后,对模型进行异方差检验,序列相关性检验和多重共线性检验,发现样本数据具有异方差性; 最后,加权最小二乘法用于执行评论变量的异方差校正。 该局显示,除X1,X2,X3,X4,X5和X6外,其他评论变量的T-评价值均大于0.05,且评价不显着。 建议如下:H1:大学所在地对累积金额的平均月度变动的影响。 H2:每月生活费受每月平均移动支付的影响。 使用移动支付来计算每月平均移动支出的累计节省金额与该国家不同。 H4:在联系人口中使用移动设备来支付累计节省的月平均值的人数。 H5:为移动支付的头寸对外国投资累计金额的平均月度移动的影响
H6:期望转移到平均月度移动以支付累积的外国影响量。 模型设定:Y =β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+μ(3)模具预测和评价
建立多元回归模型,使用流行的最小二乘法,EViews软件操作如下: 表1加权最小二乘法预测数量<变量<变量&系数和比例差异&T审查值&P值&C & - 256.75 &7.12 & - 36.05 &0.00 &X1 &27.62 &1 .26 &21.85 &0.00 &X2 &75.73 &1.49 &50.91&0.00 &X3 &0.12 &0.00 &64.44 &0.00 &X4 &9。 32 &1.54 &6.07 &0.00 &X5 &10.69 &1.87 &5.71 &0.00 &X6 &75.32 &1.72 &43.87 &0.00 和加权统计和R平方&0.97 &F-statistic &7933.93 &R-squaredAdj &0.94 &Prob(F-statistic)&0.00 &]的对数似然性为-3062.41,Achicity信息(AIC)为10.66,Schwartz信息量(SC)为10.71,每个 值很小,表明模型准确,准确; DW统计量为1.56,没有序列相关性; Prob(F统计量),模型方程的显着性程度为100%; 测定系数R2 = 0.97,对照系数R2 = 0.94,拟合优度为97%。 模具的模拟效率和重要性非常好。 六个评估变量(例如X1,X2,X3,X4,X5和X6)的Prob(t统计量)= 0,并且β系数全部由H1,H2,H3,H4和H5表示。 也就是说,大学学位将更加丰富,大学生的月平均移动支付更高。 生活费越多,月平均移动支付就越高。 移动支付金额越高,月平均值越高。 积累的储蓄金额越高; 在联系人群中使用移动设备的人越多,月平均移动支付就越高; 移动支付越乐观,月平均移动支付越高; 移动电话的希望价值越高,每月平均移动支出就越高。 模型表达式为:[Y] = [ - 256.75 + 27.62×1 + 75.73×2 + 0.12×3 + 10.69×4 + 75.32×5] [] III。 结论和建议
(1)结论影响大学生月平均流动支付的因素主要是由于大学所在地,每月生活费,每月流动工资数,移动用户数 支付单笔金额,以及使用联系方式。 有六个变量,例如移动的人数,他们支付的位置以及移动的愿望。 大学的位置反映了经济增长的状况。 可以看出,经济发展领域的经济使用比经济更为广泛。 使用联系人使用移动设备的人越多,储蓄金额就越大,反映了社会条件对个人收入积累的巨大影响。 移动增长的增长希望越高,运动积累的越多,反映了生理期望对行为的影响。 调查和实证分析正确地量化了大学积累的金额的各种影响因素。 这些局为电子商务公司的营销偏见提供了宝贵的意见。 教学价值很高。 如何发展移动,这取决于市场的增长环境。 而我们正在等待手机支付更完整的东西,场景更强大,支付更安全方便等等,所以最终将成为我们流行的累积器。 (b)建议1.对商人的建议传统商家应该适应时代的潮流,并可以决定建立自己的在线销售平台,选择O2O商业模式,让积累的商品和服务在线支付,然后去线上享受服务。 已经支持移动支付的商家应该专注于向大学社区推广他们的低价产品,而这两种价格较高的产品在大学社区开辟了市场。 从回归分析可以看出,使用移动设备在大学曝光的人群中积累的人越多,接管移动支付就越容易。 因此,各级商家应提高服务质量,帮助离开客户,带来新的客户资源。 2.在移动设备上支付运营商的建议对于大学生来说,最受欢迎的是运营商的便利性和便利性。 运营商应该只管理简化移动设备使用的操作程序,并积极扩展支持移动支付的交易限制。 该大学的移动客户接受程度较高。 因此,运营商应积极选择忏悔宣传,并采取优惠行为,鼓励客户下载客户。 这不仅会增加客户的便利性,还会增加客户的粘性。 性取向可以创造客户忠诚度并留给客户。 根据统计分析,最关心移动学生等待移动的是移动支付的安全性。 这表明移动设备的信息安全问题是大学累积问题中最棘手的问题。 支付运营商应该提升系统的安全性,增强支付系统的安全系统,让用户安心放心。 从回归分析中可以看出,大学所在地的财富水平对移动支付的使用产生了积极影响。 目前,主要的移动运营商在算命城市竞争激烈,创收市场的市场份额有限,经济欠发达地区的经济增长有利可图,移动市场广阔。 ,增长前景可观。 因此,移动支付运营商应该结合市场的发展与市场的发展和市场的发展。 参考文献:[1] 360公司。 中国移动发表了很好的演讲[R]。 北京:中国电子商务中心,于2014年3月19日宣布[2]中国人民对银行的态度。 2013移动支付系统运营语音整体环境[R]。 北京,2014.02 [3]益普索。 2013年中国人的积累如何对待移动支付演讲[J]。 市场讨论,2013(09)
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