魏 超,許 方,丁翠蕓,張碧桐,郭嘉威
(安陽(yáng)師范學(xué)院 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,河南 安陽(yáng) 455000)
隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)快速發(fā)展和人民生活水平的日益提高,人們對(duì)汽車的要求也越來越高。SUV雖然成為汽車市場(chǎng)的核心力量,但是無(wú)論從其自身技術(shù)還是企業(yè)對(duì)市場(chǎng)的開發(fā),SUV市場(chǎng)容量還遠(yuǎn)未到達(dá)極限。SUV相關(guān)車型數(shù)據(jù)顯示,2010年,中國(guó)SUV市場(chǎng)為中國(guó)汽車市場(chǎng)做出了重要的貢獻(xiàn),SUV產(chǎn)量及銷售量分別為133.8萬(wàn)輛和132.6萬(wàn)輛,同比增長(zhǎng)103.38%和101.27%[1]。SUV占汽車總量比重繼續(xù)提高,對(duì)乘用車整體增長(zhǎng)發(fā)揮了重要作用。
影響汽車銷售量的外部因素有居民收入、GDP、石油消費(fèi)量、汽車產(chǎn)量等[4]。因此,本文利用這些因素對(duì)SUV銷售量進(jìn)行研究,預(yù)測(cè)未來幾年的銷售量,進(jìn)一步推測(cè)我國(guó)SUV市場(chǎng)未來的發(fā)展方向。
市場(chǎng)需求的預(yù)測(cè)法大體可以分為定性和定量?jī)煞N預(yù)測(cè)方法,在汽車需求預(yù)測(cè)方面,其中具有代表性的有:胡偉應(yīng)用灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)我國(guó)汽車銷售量進(jìn)行預(yù)測(cè)[5];梁鑫等運(yùn)用滑動(dòng)求和和自回歸方法及非參數(shù)方法建立桂林市汽車銷售量時(shí)間序列模型[6];陳秋玲,陳忠利用最小二乘法建立回歸預(yù)測(cè)模型,選擇合適的擬合曲線,對(duì)汽車銷售量走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)[7];Ewert等以?shī)W地利乘用車的保有量為例子,采用因果方法列舉了家用轎車的保有量影響因子,該文還考慮到奧地利的地理特性,認(rèn)為人口密度是保有量的重要因子。
我們了解到國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)、人口密度等是影響銷售的很重要的因素,同時(shí),汽車產(chǎn)量,貸款利率等也是影響銷售的重要原因。我們對(duì)收集到的數(shù)據(jù)與銷售量的相關(guān)性進(jìn)行了分析。首先,我們給出各變量與銷售量的散點(diǎn)圖,觀測(cè)其大致趨勢(shì)。
圖1 中國(guó)汽車產(chǎn)量與SUV銷售量關(guān)系圖
圖2 人口密度與銷售量關(guān)系圖
圖3 年貸款利率與銷售量關(guān)系圖
圖4 GDP與銷售量關(guān)系圖
由圖1—圖4我們了解到產(chǎn)量、GDP、人口密度與銷售量呈現(xiàn)指數(shù)關(guān)系與年貸款利率呈線性關(guān)系,故可先將產(chǎn)量、GDP與人口密度取指數(shù)再建立模型。
由以上分析我們建立SUV銷售量與各變量之間的回歸方程為
y=b0+b1*x1+b2*lnx2+b3*lnx3+b4*lnx4+e
我們用SPSS軟件對(duì)其進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn),可得人口密度、GDP、產(chǎn)量都與銷售量呈正相關(guān),年貸款利率為負(fù)相關(guān),且可得回歸方程為
y=317019.71-2661871.026*x1+13836.710*lnx2+10.911*lnx3+0.264*lnx4
由回歸方程可得,人口密度每增加1,SUV銷售量增加了13836.7;GDP每增加1,SUV銷售量增加10.911;產(chǎn)量每增加1,銷售量增加0.264;年貸款利率每增加1,銷售量減少2661871.026,即人口密度、GDP、汽車產(chǎn)量的增加都推動(dòng)銷售量的增加。
GM(1,1)是指一階的單變量的線性動(dòng)態(tài)灰色預(yù)測(cè)模型,適合對(duì)樣本較小的數(shù)據(jù)序列模型進(jìn)行預(yù)測(cè),且使X(1)呈指數(shù)規(guī)律。設(shè)X(0)=(x(0)(1),x(0)(2),…x(0)(n))是經(jīng)濟(jì)變量的一個(gè)原始序列,X(1)=(x(1)(1),x(1)(2),…x(1)(n))是X(0)的累加的生成序列,由此對(duì)X(1)建立GM(1,1)模型
(1)
(1)式中的a,b是待辨識(shí)參數(shù),由灰色系統(tǒng)理論基礎(chǔ)對(duì)(1)式進(jìn)行離散化,得到方程
x(0)(k)+az(k)=b,k=2,3,…,n
(2)
利用最小二乘法,由(2)式可求得辨識(shí)參數(shù)a,b的估計(jì)值
(3)
式中Z=(z(2),z(3),…,z(n))為X(1)的一次均值生成。
容易證明,a式與下式等價(jià)B=(ATA)-1ATYn式中
(4)
AT表示矩陣A的轉(zhuǎn)置,(AT,A)通常情況下是滿秩矩陣,因此其逆(AT,A)-1存在。
接著利用相對(duì)殘差Δk表示預(yù)測(cè)精度,當(dāng)Δk<5%時(shí),表示模型效果擬合的很好,可以進(jìn)行預(yù)測(cè)。
相對(duì)殘差Δk的對(duì)應(yīng)的計(jì)算公式為:
(5)
GM(1,1)模型的計(jì)算結(jié)果非常簡(jiǎn)單,在這里我們運(yùn)用EXCEL軟件進(jìn)行編程來完成灰色預(yù)測(cè)的計(jì)算過程,我們選用2006—2016年中國(guó)SUV銷售量作為統(tǒng)計(jì)值(見表1)
表1 2006—2016年我國(guó)SUV銷售量(輛)
2006—2016年我國(guó)SUV銷售總量數(shù)據(jù)見表1。這一階段內(nèi),SUV銷量總量逐年增加,在大體上呈線性變化。故可對(duì)SUV銷售量用GM(1,1)模型預(yù)測(cè)。
按GM(1,1)模型理論,由X(0)求出X(1)與均值生成序列Z分別為
X(1)=(X(1)(1),X(1)(2),…,X(1)(11))=(228695,603750,1051450,1710250,3036250,4642328,6582598,9899912,13683538,19946338,29013570)
Z(1)=(z(2),z(3),…,z(11))=(416222.5,827600,1380850,2373250,3839289,5612463,8091255,11641725,16814938,24479954)
經(jīng)檢驗(yàn),X(1)符合指數(shù)規(guī)律,能夠進(jìn)行灰色預(yù)測(cè)。得到辨識(shí)參數(shù)值:
a=-0.36b=172711.66
則GM(1,1)模型的白化方程為:
及其時(shí)間相應(yīng)式:
(6)
再由(5)式求得相對(duì)殘差為:
Δk=(1.24%,18.59%,15.51%,17.74%,2.66%,15.49%,6.44%,12.74%,5.36%,4.31%)
實(shí)際值和預(yù)測(cè)值的相對(duì)殘差最大值分別為2008年18.59%,最小值為2006年1.24% ,平均值為10%,顯示出的擬合效果較好。將得到的數(shù)據(jù)繪制如下折線圖。
圖5 2006年至2020年SUV銷售量與預(yù)測(cè)值
我們從圖可以得知2006年到2016年,我國(guó)SUV銷售量總體上不斷增長(zhǎng),且未來幾年一直保持增長(zhǎng)的趨勢(shì),增長(zhǎng)率逐漸趨于平穩(wěn),保持在43%左右,這說明我國(guó)SUV在未來幾年將步入成熟期,進(jìn)一步反映出我國(guó)GDP不斷增加,綜合國(guó)力不斷增強(qiáng),居民生活水平不斷提高。
本文利用回歸分析方法從影響銷售量的外部因素中選取GDP、人口密度、汽車產(chǎn)量和年貸款利率對(duì)我國(guó)SUV的銷售量進(jìn)行分析,得出回歸方程,再利用灰色模型,對(duì)SUV未來幾年的銷售量進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果表明我國(guó)SUV具有非常好的發(fā)展前景。
[參考文獻(xiàn)]
[1] 《2013-2017年 中國(guó)SUV汽車行業(yè)市場(chǎng)前瞻與領(lǐng)先企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析報(bào)告》http://bg.qianzhan.com/report/detail/f37c2f2315ce4e87.html.
[2]劉宗賢.SUV還有上升空間 訪北京汽車公司總裁李峰[J].汽車與配件, 2015, 14, 24-27.
[3]王紹穎.SUV行業(yè)研究報(bào)告[D].成都:西南財(cái)經(jīng)大學(xué),2014.
[4]危高潮.我國(guó)汽車銷量主要影響因素的分析[J].西安財(cái)經(jīng)學(xué)院學(xué)報(bào), 2009, 22, 88-92.
[5]胡偉.我國(guó)汽車銷售量預(yù)測(cè)研究[D].南京, 河海大學(xué), 2007.
[6]梁鑫, 龐麗, 彭冬梅.桂林市汽車銷售量的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型[J].廣西科學(xué),2008, 15, 386-388.
[7]陳秋玲, 陳忠. 最小二乘法在汽車銷售量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].合作經(jīng)濟(jì)與科技,2012, 10, 82-83.