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基于ARIMA和線性回歸的私家車擁有度預(yù)測(cè)理論

2018-11-30 20:37:19 山東  點(diǎn)擊量: 評(píng)論 (0)
快速發(fā)展的汽車行業(yè)促使了汽車消費(fèi)力的急速上漲,私家車保有程度也隨之迅猛上升,不僅僅只有政府注意這一趨勢(shì),汽車生產(chǎn)與流通企業(yè)也正在做出積極應(yīng)對(duì)的決策,因此對(duì)私家車的消費(fèi)需求的發(fā)展方向進(jìn)行預(yù)測(cè)顯得非常重要。本文首先從各個(gè)方面對(duì)私人汽車保有量的影響因素進(jìn)行分析。

基于ARIMA和線性回歸的私家車擁有度預(yù)測(cè)理論

張沐恩

(武漢理工大學(xué)汽車工程學(xué)院,武漢430070)

摘要:快速發(fā)展的汽車行業(yè)促使了汽車消費(fèi)力的急速上漲,私家車保有程度也隨之迅猛上升,不僅僅只有政府注意這一趨勢(shì),汽車生產(chǎn)與流通企業(yè)也正在做出積極應(yīng)對(duì)的決策,因此對(duì)私家車的消費(fèi)需求的發(fā)展方向進(jìn)行預(yù)測(cè)顯得非常重要。本文首先從各個(gè)方面對(duì)私人汽車保有量的影響因素進(jìn)行分析,之后根據(jù)分析結(jié)果介紹合適的理論模型與方法。

關(guān)鍵詞:私人汽車保有量;ARIMA;多元線性回歸;預(yù)測(cè)

DOI:10,16 640lj,cnk/,37-1222/t.2018,10,186

1 引言

中國(guó)人民的生活水平隨著改革開放之后的經(jīng)濟(jì)發(fā)展而變得越來(lái)越滋潤(rùn),薪資待遇更是穩(wěn)定上漲,隨之水漲船高的令全國(guó)私人汽車擁有量大幅增長(zhǎng)。生活質(zhì)量越來(lái)越高,汽車也漸漸成為了生活中的不可替代品。自2002年起私家車占比逐步上升,并且已經(jīng)成為了乘用車消

費(fèi)市場(chǎng)的主導(dǎo)力量,汽車行業(yè)不得不更加美注私家車的消費(fèi)市場(chǎng)。

汽車工業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分,但也在復(fù)雜的產(chǎn)業(yè)背景下,從生產(chǎn)到消費(fèi),都將消耗大量的能源。因此汽車行業(yè)的規(guī)模與汽車保有量的變化趨勢(shì),是政府和許多研究者集中關(guān)注的研究課越。保有量預(yù)測(cè)研究機(jī)構(gòu),無(wú)論是國(guó)內(nèi)還是國(guó)外都做了很多工作。

國(guó)外已經(jīng)做了很多理論和實(shí)證方面的研究,他們研究汽車的擴(kuò)散主要就是針對(duì)汽車的保有量進(jìn)行的。就目前而言對(duì)私家車保有量預(yù)測(cè)的最主要方法有兩類:需求模型以及均衡模型。而集合模型和非集合模型又是需求模型的兩種分類。Dargey Gately的Gomperta模型與In~am對(duì)數(shù)線性方程是集合模型中非常具有代表意義的兩個(gè)模型,其對(duì)于決策的長(zhǎng)遠(yuǎn)規(guī)劃更具有說(shuō)服力。非集合模型以家庭或個(gè)人作為決策單元建模。這些模型大部分都基于效用最大化行為假設(shè),對(duì)于短期動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)更具優(yōu)勢(shì)。

2影響私家車市場(chǎng)的因素分析

私人汽車保有量的發(fā)生變化的因索有很多,筆者選出最具代表性的經(jīng)濟(jì)循環(huán)境因素,從這兩方面的因素出發(fā),分析確定最為相對(duì)而言更加合理有效的影響因素。

2.1經(jīng)濟(jì)因素

汽車銷量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展是成正比關(guān)系的,故此汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展史相對(duì)而言可以認(rèn)為是經(jīng)濟(jì)的發(fā)展史。經(jīng)濟(jì)發(fā)展與人們的購(gòu)買能力成正比,其極大地影響著私家車保有量。

收入的高低對(duì)于私人車輛的購(gòu)買有著直接的影響,因此消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和城鎮(zhèn)居民人均可支配收入是重要的經(jīng)濟(jì)影響因素。

2.2環(huán)境因素

公路作為汽車的唯一行駛路況,其建設(shè)情況與車輛的行駛體驗(yàn)密切相關(guān)。由于我國(guó)大多數(shù)人口都聚集在一些大中型城市,而這些城市建筑非常密集,市區(qū)的人車關(guān)系比較緊張,削減了消費(fèi)者私家車的購(gòu)買欲望。無(wú)論是公路里程長(zhǎng)度還是公路等級(jí)其實(shí)都能提供給我們一個(gè)較為良好的駕駛環(huán)境,從而推動(dòng)私人汽車的消費(fèi),因此公路里程是一個(gè)重要影響因素。

全國(guó)汽車產(chǎn)量與銷量息息相關(guān),而私人汽車保有量又從另一個(gè)角度體現(xiàn)了銷量;同時(shí)全國(guó)有很多汽車投入到公路營(yíng)運(yùn)中,公路運(yùn)營(yíng)車輛的增加將減少私家車的出行需求,進(jìn)行克制了私人汽車的消費(fèi),進(jìn)而減少了私人汽車保有量。所以,全國(guó)汽車產(chǎn)量和公路營(yíng)運(yùn)汽車擁有量也是重要影響因素。

3理論基礎(chǔ)與研究方法

3.1 ARIMA模型

ARIMA模型也可以稱為Box-Jenkins模型。用ARIMA模型擬合一般有以下幾個(gè)步驟:

(1)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)化處理與檢驗(yàn)。第一步根據(jù)時(shí)折線圖或者時(shí)序散點(diǎn)圖、自相關(guān)系數(shù)圖,通過(guò)ADF單位根檢驗(yàn),對(duì)序列的穩(wěn)定性進(jìn)行判斷。若序列不滿足平穩(wěn)性條件,即為非平穗序列,并存在一定的增長(zhǎng)或下降趨勢(shì),這時(shí)便通過(guò)差分變換或者劉數(shù)差分等數(shù)學(xué)方法進(jìn)行變換使其滿足平穩(wěn)性。差分次數(shù)即為ARIMA(p,d,0中的階數(shù)d。

(2)對(duì)數(shù)據(jù)平穩(wěn)化處理之后進(jìn)行ARMA(p,q)。ARMA模型的階數(shù)和是由自相關(guān)系數(shù)(ACF)和偏自相關(guān)系數(shù)(PACF)來(lái)進(jìn)行確定的,并根據(jù)規(guī)定公認(rèn)的準(zhǔn)則,如AIC準(zhǔn)則、SC準(zhǔn)則等綜合考慮ARIMA(p,d,q)中的p和q即確定模型的參數(shù)。

(3)參數(shù)估計(jì)與檢驗(yàn)。模型中未知參數(shù)的估計(jì),對(duì)顯著性進(jìn)行檢驗(yàn),并確定模型的合理性。

(4)模型診斷檢驗(yàn)?zāi)P蜋z驗(yàn)。關(guān)鍵對(duì)于模型是否有效進(jìn)行檢驗(yàn),整個(gè)模型是否對(duì)信息進(jìn)行了充分的提取。這些都可以通過(guò)檢驗(yàn)殘差序列來(lái)判斷。若擬合模型不合理,則回到步驟2,重新選擇模型進(jìn)行分析。

(5)模型預(yù)測(cè)。對(duì)將來(lái)的走勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)以便進(jìn)行決策。

3.2多元線性回歸模型

多元回歸分析在分析了變量之間相關(guān)關(guān)系的基礎(chǔ)上,建立回歸方程,并作為預(yù)測(cè)模型。根據(jù)自變量的數(shù)量變化來(lái)預(yù)測(cè)因變量的變化,主要是對(duì)具有因果關(guān)系的變量進(jìn)行分析預(yù)測(cè)。多元回歸方法所建立的模型只有通過(guò)了各種顯著性檢驗(yàn),并且預(yù)測(cè)誤差很小,方差解釋度到達(dá)一定的程度才能應(yīng)用到實(shí)際預(yù)測(cè)中。多元線性回婦模型形式如下:

Yt=bo+bixi+ b2X2+…+btxt+ut (1)

運(yùn)用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),其基本程序如下:

(1)多重共線性檢驗(yàn)及修正。解釋變量間不存在多重共線性意為對(duì)于任意解釋變量,無(wú)法用其他解釋變量的線性組合來(lái)表示。在對(duì)私家車需求預(yù)測(cè)的現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)問(wèn)題中,解釋變量之間都一定程度上存在不完全的多重共線性,為了消除這些共線性進(jìn)行回歸分析,一般采用主成分回歸法確定不同變量間的相關(guān)性,觀察不同變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣來(lái)判斷多重共線性,并進(jìn)行主成分分析對(duì)主成分進(jìn)行提取。

(2)依據(jù)主成分建立模型。利用主成分分析得到的主成份,建立多元線性回歸方程,利用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)并進(jìn)行相應(yīng)檢驗(yàn)。再根據(jù)主成分分析時(shí)得到 的主成分系數(shù)矩陣,將各主成分轉(zhuǎn)化成標(biāo)準(zhǔn)化后的原自變量,進(jìn)而得到標(biāo)準(zhǔn)化后的因變量與各影響因素之間的多元線性回歸模型。

4結(jié)論

總而言之,在選擇預(yù)測(cè)模型時(shí)需要對(duì)案例數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析,確定最為合適的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行相關(guān)預(yù)測(cè),獲取最精確的預(yù)測(cè)結(jié)果。對(duì)汽車私人保有量進(jìn)行有效預(yù)測(cè),對(duì)于企業(yè)和政府制定合理的計(jì)劃和政策有一定的指導(dǎo)意義。

參考文獻(xiàn):

[1]中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局,中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2014M.北京:中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社,2014

[2]蔣艷梅,趙文平. Logistic模型在我國(guó)私人汽車保有量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì),2010(11):99-104

[3]趙媛媛,私人汽車保有量的預(yù)測(cè)[D].華中師范大學(xué),2015.

[4]華鵬,趙學(xué)民, ARIMA模型在廣東省GDP預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].知識(shí)叢林,2010(12):0166-02

作者簡(jiǎn)介:張沐恩,男,湖南張家界人,碩士,學(xué)生,研究方向:車輛工程領(lǐng)域 。

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