A商品在价格p为4元时，其需求量为120件，当其价格限为3元时，其需求量为150件，试求A商品的需求价格弹性。

根据需求价格弹性的公式，需求价格弹性的绝对值等于需求量变化的百分比除以价格变化的百分比，即：

|需求价格弹性| = (|需求量变化的百分比| / |价格变化的百分比|)

需求量变化的百分比为：

((150 - 120) / 120) × 100% = 25%

价格变化的百分比为：

((4 - 3) / 4) × 100% = 25%

因此，A商品的需求价格弹性为：

|需求价格弹性| = (25% / 25%) = 1

需求价格弹性为1，说明需求对价格的变化非常敏感，即价格每变化1%，需求量就会变化1%。

相关问题

某种商品在价格由8元下降为6元时，需求量由20单位增加为30单位，试计算这种商品的需求弹性，并说明属于哪一种需求弹性

需求弹性公式为：
$$
E_d=\frac{\%\Delta Q_d}{\%\Delta P}
$$

其中，$\%\Delta Q_d$代表需求量变化的百分比，$\%\Delta P$代表价格变化的百分比。

根据题目，当价格从8元下降为6元时，需求量从20单位增加到30单位，可以计算出需求量变化的百分比为：
$$
\%\Delta Q_d=\frac{30-20}{20}\times 100\%=50\%
$$

价格变化的百分比为：
$$
\%\Delta P=\frac{6-8}{8}\times 100\%=-25\%
$$

将上述数据代入需求弹性公式中，可得：
$$
E_d=\frac{50\%}{-25\%}=-2
$$

因为需求量随价格变化而变化的方向相反，所以这是一种价格弹性需求。由于需求弹性的绝对值大于1，因此这是一种较为弹性的需求。

对商品数据进行需求量预测，采用LSTM模型，请概述一下为什么采用LSTM模型

LSTM (Long Short-Term Memory)是一种循环神经网络(RNN)的变种，其主要解决了RNN中长期依赖问题。在商品数据的需求量预测中，我们需要考虑历史销售数据的影响，而LSTM模型可以通过记忆单元来有效地保留历史信息，从而更好地进行预测。同时，LSTM模型还可以学习到时间序列的模式和规律，对于需要考虑时间因素的商品销量预测任务非常适用。因此，采用LSTM模型可以更好地解决商品销量预测中的长期依赖和时间序列建模问题。