我國汽車需求的線性回歸分析與預測.docx

暨 南 大 學研究生課程論文題目：我國汽車需求的線性回歸分析與預測學 院： 管理學院 學 系： 企業(yè)管理 專 業(yè)： 工業(yè)工程 課程名稱： 管理經濟學 學生姓名： 蔣偉業(yè) 學 號： 1234291010 電子郵箱： 1234291010 指導教師： 黃偉力 2012年 12 月 13 日目 錄摘要 1.引言 2. 影響汽車市場需求的變量分析和選取3.回歸分析方法理論知識介紹 3.1逐步回歸法基本思想 3.2回歸分析的含義 3.3線性回歸模型及其假設條件 3.4線性回歸模型的參數(shù)估計 3.5回歸模型的診斷 4.模型與數(shù)據(jù)4.1數(shù)據(jù)來源與處理 4.2模型變量的選擇及說明4.3 EViews程序的處理及結果4.4模型檢驗5實證分析與預測分析 5.1實證分析 5.2預測分析參考文獻我國汽車消費需求的線性回歸分析與預測摘要：進10年以來，我國經濟取得了高速發(fā)展，而作為國家支柱產業(yè)的汽車產業(yè)也迎來了井噴式發(fā)展，本文將利用2001-2010年中國統(tǒng)計年鑒中我國汽車銷量的相關數(shù)據(jù)，通過對影響我國汽車需求的相關因素的分析，應用EViews統(tǒng)計軟件，建立了關于我國汽車需求的線性回歸模型。并對短期我國汽車需求進行了預測。關鍵詞：汽車需求 多元線性回歸 EViews 預測1.引言改革開放與加入WTO以來我國經濟持續(xù)穩(wěn)定高速的增長，汽車消費市場也在全面增長。汽車普及率出現(xiàn)了迅速增長,我國成為全球重要的新興汽車市場和生產基地。汽車產業(yè)作為國民經濟的支柱產業(yè),是經濟增長最重要的動力之一。對于與人民生活密切相關的大額耐用消費品的汽車需求量進行分析和預測對各汽車廠商展開經營活動、發(fā)現(xiàn)經營契機、增強產品競爭力和提高市場占有率等具有重要的指導意義。汽車又是高度依賴于石油制品的產品,交通運輸部門的石油消費占石油總消費的60%以上。汽車社會的快速到來,對我國今后相當長一個時期的能源結構、能源安全以及環(huán)境保護將產生重大而深遠的影響。就汽車產業(yè)發(fā)展而言,汽車市場需求預測可以為汽車市場實現(xiàn)產銷平衡目標提供基礎性數(shù)據(jù),指導汽車產業(yè)這一重要戰(zhàn)略性產業(yè)的良性發(fā)展,還可以為國家制定宏觀經濟社會發(fā)展計劃、確保我國能源安全和實施可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略,貫徹落實科學發(fā)展觀及全面建設小康社會提供必的決策參考。 對于影響汽車需求的因素分析角度很多，其因素基本上包括：居民收入水平、能源的約束、汽車的價格、國家產業(yè)政策的影響、公路運輸線路發(fā)展等等。本文將對我國轎車需求進行統(tǒng)計學回歸分析，從而預測其變化趨勢。2. 影響汽車市場需求的變量分析和選?。?）人均國內生產總值。 經濟增長及其對生活標準的影響是促進我國汽車消費增長的主要動力。居民收入水平是影響一個國家汽車普及率的關鍵因素之一。根據(jù)國際經驗，一國的汽車保有量與該國的國民收入水平高度相關。 當該國人均 GDP 達到 1000 美元時，將是汽車進入家庭的起步階段。 當人均 GDP 達到 3000 美元時，汽車將大量進入家庭。 近年來，我國經濟一直保持著高速健康發(fā)展。 2003 年，我國人均 GDP 達到 9030 元，首次超過 1000 美元；在剛過去的 2008 年我國人均 GDP 達到 3266 美元，突破 3000 美元大關1。 因此，從人均收入水平的角度來看，我國已處于汽車進入普通家庭到基本普及的高速增長階段。（2）歷年汽油出產價格。相對于購買力等因素，能源、交通等外部約束將逐漸演變成汽車業(yè)的致命約束，而長期的高油價也必將灼傷汽車業(yè)。一般的汽車，沒有了汽油柴油之類是運轉不起來的，汽車跟汽油是形影不離的互補商品，兩者之間交叉彈性很大，汽油價格的變動勢必對汽車的需求量產生很大的影響2。我國零售汽油價格一直以來采用國家定價的方法，隨著經濟的發(fā)展與石油消耗的不斷增加，國內汽油的價格基本上呈現(xiàn)上升的狀態(tài)，在國內成品油價格形成機制改革后，國內油價總體是按照完善后的價格機制，根據(jù)國際市場原油價格變化情況進行調整的。國內成品油價格形成機制改革后，國內油價總體是按照完善后的價格機制，中國石油對外依存度每年都在不斷攀升，預計到 2010 年、2020 年，機動車燃料需求分別將占到當年石油總消費的 43%和59%，汽車將成為石油消耗增長的主要因素。汽車制造業(yè)對石油的依賴程度也將越大，石油價格上漲將波及鋼鐵、潤滑油，輪胎、塑料等汽車制造的上游和下游產業(yè)，在汽車制造的成本不斷加大的情況下，汽車企業(yè)很難在漲價的情況下占據(jù)更多的市場份額，導致汽車制造業(yè)產生消極的影響。（3）全國公路里程數(shù)。經濟的發(fā)展必定需要高速發(fā)展的物流行業(yè)支持，而高速發(fā)展的物流離不開汽車和公路，隨著我國人民生活水平的不斷提升，越來越多的人希望擁有私家車能夠自駕出行，而交通道路的建設對于汽車消費的需求有著相當大的影響。其中高速公路是一般公路的升級,具有汽車專用、分隔行駛、全部立交、控制出人以及高標準、設施完善等特點。與一般公路相比,高速公路具有車速高、通行能力大、運輸費用高速公路作為國民經濟的運輸大動脈,省、行車安全等四大優(yōu)點3。高速公路的修筑是國民經濟不斷發(fā)展的體現(xiàn),是經濟發(fā)展本身的需要。它的發(fā)展反過來又將對汽車工業(yè)產生深遠的影響。高速運輸將使整個社會的運輸方式以至人們的生活方式發(fā)生改變。所以公路里程數(shù)與轎車的需求之間應該存在正相關的關系。（4）汽車的歷年平均價格。汽車的價格是影響消費者需求的主要因素之一，。根據(jù)需求的價格彈性分析可知，汽車的需求量與其價格呈反方向變化。我國汽車特別是轎車的價格將呈不斷下降的趨勢，主要驅動因素包括：汽車生產能力的增長超過需求的增長、汽車單位生產成本下降、消費者對產品選擇的日益理性化、汽車廠商的價格策略行為、進口產品的比價效應等。汽車價格的下降有利于需求的增長和汽車進入家庭。本文采用中國汽車工業(yè)年鑒中的歷年汽車工業(yè)銷售產值除以歷年汽車銷售量得到一個大概的每年平均車輛的價格。3.回歸分析方法理論知識介紹 3.1逐步回歸法基本思想在運用回歸分析解決實際問題時，過多的自變量不僅使計算復雜，也不能抓住主要因素。實際中選擇的回歸模型應當做到：包含所有起顯著作用的自變量，同時要使自變量個數(shù)盡可能少。逐步回歸的基本做法是：以偏回歸平方和的F檢驗判斷自變量對Y的影響是否顯著；將未選人回歸模型的自變量影響最大者往現(xiàn)有回歸模型中試，看是否能添加進模型，能添加的原則是添加的變量對Y的影響是顯著的。如果顯著，則添加，否則結束篩選；每添人一個新變量后，對已選人的變量影響最小者進行F檢驗，若對Y作用不顯著則予以剔除；將應該剔除的全部剔除后再繼續(xù)作添加嘗試。3.2回歸分析的含義 回歸分析是研究一個變量對另一個變量或者多個變量的依賴關系，其目的在于通過自變量的給定值，來預測因變量的平均值或某個特定值，具體而言，回歸分析需要解決四個問題： （1）、構建因變量與自變量之間的回歸模型，并依據(jù)樣本觀測值對回歸模型中的參數(shù)進行估計，給出回歸方程。 （2）、對回歸方程中的參數(shù)和方程本身進行顯著性檢驗。 （3）、評價自變量對因變量的貢獻。 （4）、利用所求得的方回歸方程對因變量進行預測，對自變量進行控制。3.3線性回歸模型及其假設條件在回歸分析中，因變量Y和自變量X之間的關系通常用以下帶有條件期望的方程表示： 其中，E（Y/X）為變量Y關于變量X的條件均值。 為隨機誤差，則上式方程為Y關于X的總體回歸模型。在回歸分析中，由于E（Y/X）是變量X的函數(shù)，所以記： E（Y/X）=f（X）其中f（X）為X的某個函數(shù)，若函數(shù)f（X）只含一個變量，稱為一元回歸；若含有兩個或兩個以上的自變量則稱為多元回歸，若f（X）是X的線性函數(shù)，即：F（X）= 其中， 為未知參數(shù)，稱為回歸系數(shù)。當模型中有p個自變量 時稱為p元線性回歸模型，或者多元線性回歸模型，其一般形式可表示為： + 在經典的線性回歸分析中，一般有以下假定： （1）.隨機誤差項均值為0，即 。（2）.對每個i，隨機誤差項 的方差均為 ，且各誤差項之間相互獨立，即： ，用矩陣表示為： ，其中，I為n階單位陣。（3）.自變量是非隨機的確定性變量。（4）.自變量和誤差項互不相關，即 。（5）.自變量之間不存在多重共線性，即矩陣X的秩R(X)=p+110, VIFx2 10, 且 VIFx3 10,VIFx45, 即 x1和x2與其他解釋變量之間存在多重共線, 而 x3 和 x4與其他解釋變量之間不存在多重共線。對于參數(shù)的顯著性檢驗，由結果可以知道，除了X4對應的P值小于0.05，即小于給定的顯著性水平0.05以外，其他的變量對應的P值都是大于給定的顯著性水平，即與0無顯著性差異，需要用逐步回歸的方法剔除不顯著的變量?？梢杂弥鸩交貧w的方法消除多重共線性關系。各解釋變量的一元回歸結果X1X2X3X4系數(shù)估計值1.6042540.2851604.144637-0.025431t統(tǒng)計量10.329129.9892044.804996-1.723367概率值P0.00000.00000.00130.1231R20.9302470.9257780.7426660.270738現(xiàn)在按照各個變量一元回歸模型的擬合優(yōu)度大小進行排序：X1、X2、X3、X4 。以X1為基礎，依次加入其他解釋變量進行逐步回歸。1）加入X2，以X1和X2為解釋變量，重新估計方程得到回歸結果圖如下：其中t統(tǒng)計量相應的概率值分別為0.4477、0.6791 。在5%的檢驗水平下，X2的系數(shù)估計值沒有通過t檢驗，不顯著，予以剔除。2）加入X3，以X1和X3為解釋變量，重新估計方程得到回歸結果圖如下：其中t統(tǒng)計量相應的概率值分別為0.012、0.1759 。在5%的檢驗水平下，X3的系數(shù)估計值沒有通過t檢驗，不顯著，予以剔除。3）加入X4，以X1和X4為解釋變量，重新估計方程得到回歸結果圖如下：其中t統(tǒng)計量相應的概率值分別為0.0000、0.0029 。在5%的檢驗水平下，X4的系數(shù)估計值t檢驗顯著，予以保留。4） 加入X2,以X1、X2、X4為解釋變量，重新估計方程得到回歸結果圖如下：其中t統(tǒng)計量相應的概率值分別為0.1241、0.8052、0.0064 。在5%的檢驗水平下，X2的系數(shù)估計值沒有通過t檢驗，不顯著，予以剔除。5） 加入X3,以X1、X3、X4為解釋變量，重新估計方程得到回歸結果圖如下：其中t統(tǒng)計量相應的概率值分別為0.0000、0.0563、0.0125 。在5%的檢驗水平下，X3的系數(shù)估計值沒有通過t檢驗，不顯著，予以剔除。消除多重共線性后得到的方程為：Y = 1475.5023 + 1.478381776*X1 - 0.01171079929*X4回歸方程的R2= 0.981932, F統(tǒng)計量=190.2086，其相應的概率值P= 0.000001 。在5%的檢驗水平下，X1、X4的系數(shù)估計值的t檢驗都很顯著。（3）自相關性檢驗因為 DW=1.898749， dl= 0.697 du= 1.641 0, du DW=1.8987494-du ，即 DW落在了正常范圍內, 說明模型不存在自相關。（4） 異方差性檢驗采用White異方差檢驗:如圖顯示White檢驗結果顯示，Obs*R-squared = 7.742704，相應的概率值 P=0.101471,大于檢驗水平= 0.05，因此接受原假設，即原回歸模型的殘差不存在異方差。5實證分析與預測分析5.1實證分析 通過模型分析可知，我國汽車需求與人均國內生產總值，汽車平均價格呈線性相關關系，并且以上變量可以解釋汽車需求的幾乎全部變動（98.2%）。（1）人均國內國內生產總值。模型中人均國內國內生產總值的系數(shù)為1.478382, 也就是說人均國內國內生產總值每增加1萬元就會引起汽車消費需求增加1.478381776萬輛。中國正處于十二五經濟發(fā)展階段, 人均國內國內生產總值將會持續(xù)穩(wěn)步增長, 從而會拉動汽車需求的持續(xù)增長。在過去的 10 年里，我國城鎮(zhèn)居民人均可支配收入增長 1.8 倍，扣除價格因素，年均實際增長9.2%。與此相對應，我國社會消費品零售總額從 4.8 萬億元增長至 18.4 萬億元，年均增長 16%。據(jù)此測算，到 2020 年，再翻一番的可能性比較大，我國消費總規(guī)模將達到 64 萬億元。2011年汽車工業(yè)銷售總產值 4.92 萬億元，如果按乘用車銷售產值 3.5 萬億元計算，接近社會消費品零售總額的 20%。按這個比例，到 2020 年消費總規(guī)模 64 萬億元時，汽車的消費額將達到 13 萬億元左右。即使銷售量增長率穩(wěn)定在個位數(shù)，今后 8 年也將新增兩億輛汽車，城市家庭用車將基本普及。因此，無論市場總量還是市場結構，消費的新飛躍將為汽車產業(yè)發(fā)展帶來巨大空間，在拉動經濟增長中起到更為重要的作用4。（2）汽車平均價格。 模型中的汽車平均價格數(shù)據(jù)采用的是以每年汽車工業(yè)總銷售額與每年汽車銷售量之比代表的大概的年汽車平均價格變量的系數(shù)為- 0.01171079929。因為汽車檔次車型非常之多，采用這種籠統(tǒng)的平均價格對于模型中的需求影響系數(shù)不是很大，在實際中汽車的價格特別是乘用車的價格變化往往對于需求的影響是非常大的。近年來隨著產業(yè)升級，技術不斷進步，汽車生產效率不斷提高，汽車的價格呈逐年下降的趨勢，而這期間汽車年銷售量也正是不斷的提升。符合經濟學理論中的需求價格彈性理論。5.2預測分析隨著中國經濟的高速發(fā)展,人均收入的增加及WTO的加入,人均汽車擁有量將大幅度增長,20世紀90年代至今,汽車擁有量基本同國民經濟GDP保持同比增長5,6，世界經濟正在