我国汽车销售量的影响因素及其计量分析
影响我国汽车销量因素的计量分析
影响我国汽车销量因素的计量分析摘要我国当今已然成为汽车产业大国，汽车销量无论对于研究产业发展还是消费变化都有着重大的意义，因此，本文在依据数据及以往理论分析的基础上，利用我国1994到2004年间的数据，探讨了影响汽车销量的五个因素，分别为：汽车产量、汽车进口量、原油价格、工业品出厂价格指数和人均国内生产总值，通过数据筛选，建立模型和模型修正，最终得到以下结论：汽车销量受汽车产量和原油价影响，且与汽车产量呈正相关，与原油价格呈负相关。
关键词：汽车产业，计量模型，政策建议一、引言近一百二十年前，第一辆进口汽车驶入上海，自此，汽车逐渐成为中国百姓生活中的一部分。
十九世纪六十年我国自主研发了第一辆汽车——解放CA1，它的诞生有着里程碑式的意义，我国的汽车工业也正是在这一时期起步，直到上世纪九十年代汽车才开始步入寻常百姓家中，直到今天，汽车已经成为居民生活不可或缺的一部分，汽车工业也成为我国的支付型产业之一。
2001年我国汽车千人保有量仅为14台, 2008年汽车千人保有量为49台; 2001年轿车千人保有量仅为7. 8台; 至2008年上升到34台。
2002年成为汽车工业发展的私车普及年, 其标志是轿车产销量占汽车市场的比例跃升到34%的高位, 结束了轿车发展连续5年徘徊在30%左右的局面。
从2002年轿车占汽车比例突破30%的平台到2006年突破50%的平台仅用了四年。
中国作为一个汽车大国，其市场在全世界范围内都有着举足轻重的地位，而对国内经济来说，汽车产业又是我国工业行业范围内的支柱性产业之一。
因此，对于汽车销量的分析成为进一步认识我国汽车产业的必然，本文通过建立多元回归的模型，运用计量的方法来分析影响我国汽车销量的各个因素。
二、理论背景与研究假说（一）汽车销量与产量在诸多影响汽车销量的因素中，本文首先选择的是汽车产量这个变量。
随着我国经济的发展和人民生活水平的提高，我国人均汽车量有了飞速的提高，但拥有量还远远落后于世界平均水平，市场空间依然很大，我国汽车市场目前400多万的销量仅仅相当于上世纪美国六七十年代的水平，并且我国的人口基数要比美国大得多，从收入最高的20%人口的收入水平来看，中国的汽车消费还远远未达到应有的水平，市场潜力依然存在；在经历了高速增长、价格大战等几次沉浮之后，中国汽车市场无论是厂商还是消费者都逐渐成熟，这种成熟会推动市场的稳定和平衡发展。
我国汽车销售量的影响因素及其计量分析
我国汽车销售量的影响因素及其计量分析摘要：汽车改变了人们的生活，延展了人类的脚步。
本文以分析我国汽车销量数量为主要目的，并提出个人可支配收入、GDP、恩格尔系数、居民消费指数、石油消耗量、汽车产量等指标，建立线性回归模型，分析汽车销售数量变化背后的原因。
汽车销售数量的上升，进一步说汽车在国民生活中普及，也说明国民生活质量和国家宏观经济发展之良好势头。
关键词：汽车销售量、影响因素、计量分析、政策提议1. 引言1901年，第一辆进口汽车登陆上海。
从此，中国有了汽车的概念。
但也有人说，慈禧乘坐过的一辆汽车是我国进口的第一辆汽车，现还有实物陈列在颐和园内。
[1] 1953年，解放CA1在长春第一汽车制造厂崭新的总装线下线，这里程碑式的时刻意味着中国自主制造的第一款汽车诞生，它的诞生不仅给我国不能制造汽车的历史划上句号，也将中国的名字浓墨重彩地写入世界汽车工业史。
改革开放以来，我国的汽车工业的发展取得了长足的进步。
我国的汽车工业是在50年代起步，但是到了90年代汽车这一“新鲜”的事物才逐渐走入老百姓的生活中，也是从那个时候汽车工业得到快速的发展。
汽车工业也逐渐成为国民经济中的主流力量，是国家工业的顶梁柱。
2001年我国汽车千人保有量仅为14台, 2008年汽车千人保有量为49台; 2001年轿车千人保有量仅为7. 8台; 至2008年上升到34台。
2002年成为汽车工业发展的私车普及年, 其标志是轿车产销量占汽车市场的比例跃升到34%的高位, 结束了轿车发展连续5年徘徊在30%左右的局面。
从2002年轿车占汽车比例突破30%的平台到2006年突破50%的平台仅用了四年。
[2]中国的汽车保有量增长令人刮目相看，在世界的汽车销售份额占据越来越重要的地位，中国市场向来就是各大汽车厂商的必争之地。
本文通过建立计量分析模型，分析各个提出的解释变量对汽车销售数量的影响。
2. 指标选择2.1 影响因素概述GDP：汽车的销售量反映了我国整体的经济走向，与经济走向具有一致性，可反映出我国宏观国民经济的情况。
车辆销售数据分析报告
车辆销售数据分析报告概述：本报告旨在通过对车辆销售数据进行深入分析，为公司决策提供准确的市场情报和可靠的数据支持。
本报告将从销售趋势、品牌竞争、市场份额和地域分布等方面进行分析，并总结出相应的结论和建议。
销售趋势分析：根据对过去一年的销售数据进行分析，我们可以得出以下结论：车辆销售数量呈现逐年增长的趋势，但增速逐渐放缓。
其中，小型车的销量增长最为显著，而SUV和豪华车的销售增速略有下降。
这一趋势可能与消费者对节能环保、经济实用性和出行舒适性的不断追求有关。
品牌竞争分析：在车辆销售市场上，各大品牌竞争激烈。
根据销售数据，我们可以看出市场份额前五的品牌分别是A品牌、B品牌、C品牌、D品牌和E品牌。
其中，A品牌和B品牌一直处于市场占有率的领先地位，而C品牌和D品牌的市场份额则出现缓慢下滑。
E品牌在最近几年的市场份额增长较快，值得关注。
在品牌竞争中，产品质量和品牌声誉仍然是消费者购买决策的重要因素。
市场份额分析：根据销售数据，我们可以对不同车型的市场份额进行详细分析。
小型车市场份额最高，占总销售数量的50%以上，其次是中型车和SUV。
值得注意的是，豪华车虽然销量较小，但市场份额较高，说明了豪华车在高端市场上的竞争力。
此外，电动车市场份额逐渐上升，显示出消费者对清洁能源的需求。
地域分布分析：根据销售数据，我们可以对不同地区的销售情况进行分析。
在市场份额方面，东部地区占比最高，占总销售份额的40%以上。
其次是中部和西部地区，而北部地区的销售份额相对较低。
在销售趋势方面，东部和中部地区的销售数量呈现较为稳定的增长，而西部地区的销售增速较快，北部地区的销售增速相对较慢。
这一趋势可能与不同地区的经济发展状况和消费水平有关。
结论与建议：综合以上分析，我们得出以下结论和建议：1.小型车市场增长潜力巨大，公司应加大在该领域的投入和市场推广；2.品牌竞争形势良好，公司应继续加强产品质量和品牌声誉的提升，以增加市场份额；3.豪华车和电动车市场份额有所增长，公司可以考虑推出更多高端产品以满足市场需求；4.东部地区市场份额占比最高，公司可以加大对该地区的销售和服务网络建设；5.西部地区市场增速较快，公司可以加大对该地区的市场开拓和渠道建设。
汽车销量影响因素分析——基于综合熵权法和VAR
汽车销量影响因素分析——基于综合熵权法和VAR肖欣莹【摘要】对汽车销量影响因素进行了研究分析,基于传统的GRA和熵权法基础,对两种方法进行加权分析,选取出前5种主要影响因素,再构建VAR模型深入研究各个因素对汽车销售量的影响;结果表明各影响因素之间相互联系、牵制,其中GDP和钢材产量对汽车销售量影响更明显,且随着年份的增加,影响更加显著.【期刊名称】《重庆工商大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(035)005【总页数】7页(P71-77)【关键词】汽车销量;影响因素;综合熵权法;VAR模型【作者】肖欣莹【作者单位】重庆师范大学数学科学学院,重庆401331【正文语种】中文【中图分类】O212汽车己成为大部分人的必要需求，中汽协会的数据显示，2016年汽车销量已经达到了2 802.8万辆，比去年同期增加13.7%。
汽车工业在我国经济发展中有着不可或缺的地位，它促进了我国经济的发展，并带动石油、钢材等资源、商品的消费，也直接左右和反作用于国民收入。
本文选取汽车民用拥有量、钢材产量等8个主要影响因素和1978—2016年的样本数据，以综合熵权法为基础，选出前5个主要影响因素，建立VAR模型深入探讨这5个影响因素对汽车销量的影响。
1 基于综合熵权法的汽车销量影响因素分析1.1 基于GRA的汽车销量影响因素分析以汽车销量为参考序列，各影响因素作为比较序列，对原始数据进行标准化处理，并用灰色关联分析(GRA)研究各因素的影响程度，结果如表1。
表1 各影响因素之间的灰色关联度Table 1 Grey relational grade between the influencing factors影响因素国内生产总值城镇居民人均可支配收入民用汽车拥有量公路里程钢材产量居民消费价格指数(上年=100)美元兑人民币平均汇率汽油消费总量(实物量)关联度0.778 30.773 60.800 80.841 70.806 80.912 00.826 60.869 71.2 熵值法确定各因素变量权重客观指标熵值的信息熵公式：i=1，2，…，mj=1，2，…，q再根据各客观指标的熵来确定权重：ϖ其中，ϖ(uj)为第j个客观指标的熵权，运用Matlab得出8个影响因素的熵权见表2。
我国居民汽车保有量影响因素的计量分析
（ 北京科 技大 学 东凌经 济管理 学 院， 北京 １ ０ ０ ０ ８ ３ ）
［ 摘 要］ 我 国私 人 汽 车拥 有 量 呈现 持 续 上 升 的趋 势 ， 汽 车 产业 逐 渐成 为我 国的 支柱 产 业 。汽 车 销 售业 成 为热 门 ， 影 响 私人 汽 车拥 有 量 的 因素 引起 人 们 的 关 注 。本 文 选择 了 ２ ０ １ １ 年 中 国统 计年 鉴 中 １ ９ ９ １ － ２ ０ １ ０年 共 ２ ０年 的 相 关数 据 。 建 立 了计 量 经 济 学模 型 ， 并利用 Ｅ ｖ ｉ ｅ ｗ ｓ ６ ． ０软件 对 模 型 进行 参 数估 计 和 检 验 ， 对 最后 的 结 果进 行 经 济 意 义分 析 。 ［ 关键词 ］ 私人汽车拥有量 ； 计 量模 型 ； 单位根检验 ； 协 整 检 验
式中 ， ａ ｌ 为随 机 误 差 项 。 运 用 最 小二 乘 法 估 计 模 型 参 数 ， 得 到
成为仅 低于美 国（ ２ ０ １ ０年 ２ － ４亿 辆 ） 的世界第二 大汽车 保有 国 。 回 归方 程 如 下 式 ： 业内预计 ， ２ ０ ２ ０年 我 国 汽 车保 有 量 将 突破 ２亿 辆 。 汽 车销 售 业 成 ｌ ｎ ｙ ＝一 ５ ． ８ ３ ３ ＋ ０ ． ２ ９ ４ １ ｎ ｘ ｌ ＋ ０ ． ４ ６ ２ １ ｎ ｘ ２ ＋ ０ ． ８ ４ ６ １ ｎ ｘ ３ ＋ Ｏ ． １ ３ ８ １ ｎ ｘ ４
利用 Ｅ ｖ ｉ ｅ ｗ ｓ ６ ． ０软 件 进 行 分 析 ， 采 用 最 小 二 乘 法 进 行 回归 分 析 和 统计 检 验 。 由散 点 图 观 察 变 量 间 的 关 系 ． 可 以 看 出 因变 量 和 自变量 呈 线 性 关 系 ， 因此 ， 设定模型为 ：
中国汽车销量分析报告、汽车销量预测及影响汽车销量的的主要因素分析报告
中国汽车销量分析、汽车销量预测及影响汽车销量的的主要因素分析一、2018年汽车行业景气度下行2018年1-11月汽车行业累计销量2542.0万辆，同比下降1.7%，较2017年同期小幅下降，其中乘用车销售2147.8万辆，同比下降2.8%；商用车销售394.1万辆，同比增长5.0%。
我们预计2018年全行业共销售汽车2,808万辆，同比下滑2.8%，其中乘用车2,377万辆，同比下滑3.8%；商用车431万辆，同比增长3.6%。
汽车行业景气度下行数据来源：公开资料整理月度销量同比增幅数据来源：公开资料整理受宏观经济增速放缓、中美贸易摩擦、消费者信心下降等因素影响，下半年乘用车市场景气度明显下行，加之去年同期由于购臵税优惠政策退出提前消费形成的较高基数，导致车市9至11月连续3月同比出现双位数下滑。
1-11月乘用车销量同比减少2.8%，其中SUV 与轿车销量小幅下滑，MPV与交叉型乘用车销量仍呈现较大幅度下滑。
卡车行业增势良好推动商用车销量小幅增长。
蓝天保卫战与重点省市陆续提前实行国六排放标准拉动重卡需求，重卡市场在较高基数下1-11月仍实现1.6%增长。
受益部分微卡需求转化为轻卡、皮卡在部分省市解禁需求释放，轻卡1-11月同比增长11.0%。
分阶段补贴政策导致上半年新能源客车销量有所透支，下半年销量较为低迷，1-11月客车销量同比下降7.0%。
1-11月乘用车景气度下降数据来源：公开资料整理1-11月商用车销量增势良好数据来源：公开资料整理轿车、SUV车型销量小幅下降，自主品牌市场份额有所下滑。
1-11月乘用车四类车型中均呈现不同程度的下滑，其中轿车和SUV销量小幅下滑，同比分别下降1.4%和0.8%，SUV 销量占狭义乘用车总销量比例继续提升至42.8%，MPV与交叉型乘用车销量下滑较大，分别下降16.1%和18.1%。
1-11月乘用车细分车型销量同比均现下滑数据来源：公开资料整理SUV销量占狭义乘用车总销量比例持续提升数据来源：公开资料整理随着小排量购臵税优惠政策退出与SUV车型逐渐进入低增长区间，加上低价车型滞销，2018年1-11月自主品牌乘用车市占率为41.9%，与上年同期相比下降了1.5个百分点，自主品牌市场份额有所缩减。
我国轿车市场的计量分析
２ 变 量 选 取 及 数 据 搜 集
被 解释 变量 ：
：轿 车 销 售 量 （ 万辆 ） 。每 年 我 国轿 车 的 销 售 调 整 ， 果 我 们 因势 利 导 ． 大 调 整 和 改 革力 度 ， 如 加 就 量 ， 车 属 于乘用 车 的一 种 ， 轿 而乘 用 车则 包含 在汽 车 会尽 快融 人 世界 汽 车市 场 的大 格局 中去 ．参 与 国际 大类 之 中 。 竞争 ， 进我 国汽 车工 业走 上健 康发 展 道路 。 促 解释 变量 ：
１ 关 税及 非关 税措 施 ． ４
尽 管加 入 ＷＴ Ｏ．我 国进 口产 品 关税 大 幅 下 降 ， 但 目前 我 国轿 车进 口关 税 水 平 仍 大 大 高 于 许 多 国
家 。而 国家 对轿 车工业 的发展 特别 的保 护， 高关 税 除 壁 垒外 ， 提 供 了各 种 非 关 税 壁 垒， 配额 、 可 证 、 还 如 许 外汇 管制 、 口数量 限制等 ： 进 这 关税 与 非关 税措 施
年 国家鼓 励 私人 轿 车 消费 以来 。轿 车价 格 呈稳 步 下 降趋势 。随着 中国加入 ＷＴ 汽 车 进 口关 税 大 幅度 Ｏ， 下 降 、 额 大 幅度增 加 、 部件 关税 下 降 使 国产车 成 配 零 本 下降 空 间增 加 。可预见 ， 未来 几年 轿车 价格 还将 继 续 保持 下降 。
中图分 类号 ：２ ４０ Ｆ２．
文 献标识 码 ： Ａ
文章 编 号 ：６ ２ ２ １ （０ ８ ０ — ０ ３ ０ １７ — ９ ４ ２ ０ ）６ ０ ８ — ２
我 国加入 ＷＴ 扩 大 了对外 开 放 程度 对 于汽 使得 进 口轿 车 占中 国轿 车 的市场 分额 较低 。 Ｏ， 车市场来 说 ，加 入 ＷＴ Ｏ对我 国 汽车 工业 既是 挑 战 ． 又是机 遇 。 我 国汽车 工业 的影 响是深 刻 、 对 长期 和全 面的 。无 疑要 引起 我 国汽车 产 业政 策 、 则方 面 的 规
计量经济学关于我国汽车销售量影响因素的分析
计量经济学关于我国汽车销售量影响因素的分析摘要改革开放以来，中国经济实现了跨越式的发展，人民的生活水平有了极大提高，居民家庭可支配收入逐年上升，自九十年代初期以来，我国的汽车市场开始蓬勃的发展，汽车销量每年以高速增长，私人的汽车拥有量自90年代中期开始飞速提升，汽车由昔日的奢侈品变为了进入千家万户的必需品。
也正因为汽车产业的发展，拉动产业链上的其他行业发展，对国内经济起到了巨大的推动作用。
本文将采用计量经济学方法，根据我国1995年-2022年的汽车销售量及其重要影响因素的时间序列为样本，分析了国内平均工资水平、城乡居民存款、城乡居民恩格尔系数、物价指数和汽车产量对我国汽车私人销售量的影响。
进而可以更好的预期未来年份汽车的销售量，并为政策制定提供相关依据。
引言随着中国正式成为世界贸易组织成员以及在全球化的影响下，中国的汽车市场正在逐步对外开放，汽车产业也在迅猛发展。
国民经济的发展带来的不仅是生活水平的提高，还有消费需求的增加，汽车市场也由以前的公车消费为主转变为私人消费主导，国人对汽车消费的需求由潜在转变为现实。
纵观人类近代发展史，汽车产业早已成为世界经济的支柱产业之一，没有任何一种工业产品可以像汽车一样渗透到社会大众生活的各个层面。
正因为如此，在遭受到金融危机的冲击后，美国的汽车销量大幅萎缩并逐步下滑。
庆幸的是，作为汽车产业蓬勃发展的中国虽然也遭受到巨大的冲击，但也只是增速放缓，并未出现负增长的现象。
而且随着居民收入的逐步提高，居民够买汽车的意愿也越来越强烈。
然而，除了人民收入水平的不断提高以外，中国政府鼓励轿车进入家庭的政策以及信贷的发展也促进了汽车产业的发展。
汽车改变了人们的生活方式，提高了人们的生活质量当前，我国汽车产业正处于高速发展阶段，汽车的总销量收到多种因素的影响，这里，我们用EVIEWS软件来分析影响汽车销量的主要因素进行实证分析，为制定科学合理的发展战略提供基础。
研究背景一、汽车产业的地位汽车工业在我国已有50多年的发展历史，经过多年的发展现在汽车工业在我国经济中已占有很重要的地位，成为了拉动我国经济发展的“火车头”，汽车产业在国民经济中所占的地位是举足轻重的，汽车产业的发展对我国工业，乃至整个GDP的增长都具有决定性，2005年，汽车业产值达到1.2万亿元，汽车行业向国家纳税超过2000亿元。
我国汽车销售行业分析
我国汽车销售行业分析引言自2002年之后，中国汽车行业开始进入爆发式增长阶段，特别是随着私人消费的兴起，轿车需求量开始迅速攀升，并成为推动中国汽车发展的一股重要力量.与此同时，中国在全球汽车产业中的地位也逐渐上升.2007年,中国汽车需求总量为879万辆，在全球市场占比从2001年4。
3％上升到2007年的12。
2%。
2008年1-11月，我国汽车制造行业实现累计工业总产值2，107，810，742,000元，比上年同期增长了17.07％;实现累计产品销售收入2，083，202,551,000元，比上年同期增长了19.11％。
2009年1-11月，我国汽车制造行业实现累计产品销售收入2,618，456，203,000元，比上年同期增长了23.03%;实现累计利润总额189，127，867，000元，比上年同期增长了52.75％。
2009年,中国国内市场销售了1360万辆汽车，而此前世界最大的汽车市场——美国仅销售1034万辆。
中国已成为世界上最大的轿车和面包车市场。
目前我国汽车市场自主品牌发展态势良好。
2010年前10个月，自主品牌乘用车共销售503。
81万辆，占乘用车销售总量的45。
39%，同比增长1。
18个百分点。
受经济危机影响,我国经济发展速度放缓，为了保增长、扩内需、调结构，我国开始实施扩大内需政策、产业调整和振兴规划，促进汽车消费及汽车产业组织结构优化升级,刺激了国内汽车市场的快速复苏并呈现出较快的发展势头.未来我国汽车行业发展前景看好.一、我国汽车销售渠道模式1．区域代理制.渠道模式可表述为厂商区域总代理下级代理商最终用户.这种模式与IT渠道的区域代理制基本一致。
这是汽车渠道最早采用的模式,目前使用这种模式的厂商已较少。
2．特许经销制。
渠道模式可表述为厂商特许经销商最终用户。
区域代理制实施一段时间后，汽车厂商逐渐发现很难对经销商的经销行为进行规范,市场价格体系混乱,1996年后，汽车渠道逐渐向特许经销制转变。
汽车行业概述市场规模增长趋势和关键驱动因素
汽车行业概述市场规模增长趋势和关键驱动因素汽车行业概述：市场规模增长趋势和关键驱动因素-----------------------------------近年来，全球汽车行业一直呈现出稳定增长的态势。
随着经济的发展和人们生活水平的提高，对汽车的需求越来越大。
本文将对汽车行业的市场规模增长趋势和关键驱动因素进行概述。
一、市场规模增长趋势1.1 全球汽车销量增长迅速近几年来，全球汽车销量呈现持续增长的趋势。
根据国际汽车制造商协会的数据统计，2019年全球汽车销量超过9000万辆，较上一年增长了1.1%。
预计未来几年，全球汽车销量将继续保持增长态势，年均增长率预计在2%左右。
1.2 中国成为全球最大汽车市场随着中国经济的持续快速发展，中国已成为全球最大的汽车市场。
2019年，中国汽车销量超过2500万辆，占全球总销量的近30%。
中国市场的快速增长主要得益于消费者购车能力提升、城市化进程加快以及政府对汽车产业的支持政策。
预计未来几年，中国汽车市场规模将继续扩大。
1.3 电动汽车市场蓬勃发展随着环保意识的提高和技术的发展，电动汽车市场呈现出快速增长的趋势。
根据国际能源署的数据，2019年全球电动汽车销量达到200万辆，较上一年增长了40%。
预计未来几年，电动汽车市场将进一步扩大，电动汽车的销量占比将不断提高。
二、关键驱动因素2.1 经济增长带动汽车需求增加经济的快速增长是汽车市场增长的主要驱动因素之一。
经济发展使得人们的收入增加，购车能力提高，从而促进了汽车销量的增加。
随着全球各国经济的稳步增长，汽车需求将继续保持增长态势。
2.2 城市化进程加速推动汽车需求城市化进程的加速对汽车需求的增长具有重要影响。
随着城市人口的增加和城市规模的扩大，人们对出行的需求不断增加，汽车成为他们主要的选择之一。
尤其是发展中国家，城市化进程推动了汽车市场的快速增长。
2.3 政府政策的支持政府对汽车行业的支持政策也是促进汽车市场增长的重要因素之一。
计量经济学实践报告-影响我国汽车销售价格因素的分析
计量经济学实践报告-影响我国汽车销售价格因素的分析1. 引言本文旨在对我国汽车销售价格的影响因素进行分析。
通过计量经济学的实践方法，我们将探讨汽车销售价格与各种经济要素之间的关系，以及这些因素对汽车价格的影响程度。
2. 数据和方法我们收集并分析了与汽车销售价格相关的数据，包括汽车型号、销售地区、生产成本、市场需求等信息。
使用多元线性回归模型，我们对这些数据进行了统计分析，并得出了一些初步结论。
3. 结果与讨论在我们的分析中，发现以下因素可能对我国汽车销售价格产生影响：3.1 型号与品牌不同汽车型号和品牌之间的销售价格存在差异。
一般来说，高端品牌和豪华型号的汽车销售价格较高，而经济型车辆则价格较低。
3.2 地区差异不同地区的汽车销售价格也存在差异。
一些发达地区的销售价格可能更高，而一些经济欠发达地区的销售价格较低。
这可能与当地经济发展水平、人口密度等因素有关。
3.3 生产成本和利润率汽车的生产成本和企业的利润率也会影响销售价格。
较高的生产成本和利润率可能会导致汽车销售价格上涨。
3.4 市场需求汽车市场需求的变化也会对销售价格产生影响。
当市场需求较高时，汽车销售价格可能会上涨；而市场需求不足时，销售价格可能会下降。
4. 结论通过计量经济学的实践分析，我们得出以下结论：我国汽车销售价格受多种因素影响，包括汽车型号和品牌、地区差异、生产成本和利润率以及市场需求。
在制定汽车销售策略和制定价格策略时，企业需要考虑这些因素的影响。
此外，政府也可以通过调整相关政策来引导汽车市场的稳定和健康发展。
参考文献[1] 作者1. (年份). 文章标题. 期刊名称, 卷号(期号), 页码范围.[2] 作者2. (年份). 文章标题. 期刊名称, 卷号(期号), 页码范围.。
影响汽车销量的因素影响我国汽车销量的因素分析
影响汽车销量的因素影响我国汽车销量的因素分析我国汽车销量的因素可以分为内外两个层面进行分析。
内在因素主要包括国内经济发展水平、消费能力、居民收入、购车政策等因素。
外部因素主要包括宏观经济环境、国际贸易政策、社会文化风险等。
首先，国内经济发展水平是影响汽车销量的关键因素之一、经济发展水平直接决定了人们的购车意愿和购车能力。
随着我国经济的快速发展，人们收入水平不断提高，购车需求也逐渐增加，从而推动了汽车销量的增长。
此外，经济发展水平也影响到各地区消费水平的差异，一些经济发达地区的汽车销量相对较高。
其次，消费能力和居民收入也是影响汽车销量的重要因素。
消费能力和居民收入的增加会增加人们购车的意愿和能力，进而促进汽车销量的增长。
同时，消费者的购车倾向也受到居民收入分配的不均衡和社会阶层差距的影响。
因此，在制定购车政策时，要考虑不同收入群体和社会阶层的差异，实施差别化的购车政策。
另外，购车政策也是影响汽车销量的重要因素之一、政府实施的购车政策直接影响到汽车市场的供求关系。
例如，一些地方政府会采取限购措施，限制汽车购买数量，从而影响汽车销量；而一些地方政府则会出台购车补贴政策，促进汽车销量的增长。
购车政策的变化会直接影响消费者购车意愿和能力，进而对汽车销量产生影响。
在外部因素方面，宏观经济环境是影响汽车销量的重要因素之一、宏观经济环境的稳定与否直接决定了人们消费信心的变化和购车意愿的增减。
在经济低迷的时期，消费者更加谨慎，购车意愿较低，从而影响汽车销量的增长。
而在经济繁荣时期，人们收入水平和购车需求增加，汽车销量也相应增长。
另外，国际贸易政策也会对我国汽车销量产生影响。
由于我国汽车市场的规模庞大，国际汽车品牌在中国市场的竞争也非常激烈。
国际贸易政策的变化会直接影响到进口车的数量和价格，进而对我国汽车销量产生影响。
此外，国际贸易政策也会间接影响到国内汽车产业的发展，从而影响到汽车销量。
此外，社会文化风险也是影响汽车销量的因素之一、汽车作为一种大宗消费品，消费者在购车时往往会考虑其安全性、环保性和能源消耗等因素。
影响汽车销量的因素影响我国汽车销量的因素分析
影响汽车销量的因素影响我国汽车销量的因素分析一、模型设定（一）变量选择我们将以汽车销售量作为被解释变量，选择以下五个影响因素作为解释变量：钢铁价格，橡胶价格，消费者信心指数，居民车用燃料和零配件价格指数，关税。
表格1 总体模型解释变量与被解释变量（二）模型估计、检验与修正1、时间序列平稳性检验由于本文所研究的问题中，各变量均为时间序列数据，因此，须对其进行时间序列平稳性检验以及必要的修正，以避免伪回归问题。
采用Augmented Dickey-Fuller检验，分别对Y0、Y1、Y2、Y3、X1、X2、X3、X4进行时间序列平稳性检验。
结果显示，在显著性水平为α=0.05的情况下，各个序列均存在单位根。
因此，对个变量的一阶差分值进行时间序列平稳性检验。
采用EG两步法对各模型进行协整检验。
协整检验结果显示，各模型中变量之间均协整。
因此，上述模型的建立均有意义，为真实回归而非伪回归。
2、汽车销量的总体模型（1）回归模型建立Y1 = β0 +β1X1 +β2X2 +β3X3 +β4X4 +（2）关于虚拟变量关税的设定随着我国逐步加入WTO的承诺，于2021年7月1日起，我国的汽车进口关税由之前的80%－100%下降为：整车进口关税为25%，汽车零件关税为10%。
为了反映关税的变化对全国汽车月销售量的影响，在此设定虚拟变量，在2021年7月之前，从2021年7月开始。
（3）模型的修正利用所有原始数据对模型进行OLS回归，结果显示模型可能存在严重的多重共线性。
我们利用逐步回归法修正多重共线性，剔除引起多重共线性的变量X1。
由之前对模型中和预期有出入的系数的分析可得出：模型中的解释变量消费者信心指数对被解释变量全国汽车月销量的影响可能存在滞后效应。
经过对比分析，我们选择滞后2阶，再对模型进行多重共线性的、异方差和自相关的检验和修正，得到最终模型1为：（4）对总体模型的经济意义分析在其他变量不变的条件下，“胶制品业工业品出厂价格指数”每上涨一个基点，“全国汽车月销量”减少*****.89辆；两个月前和三个月前的消费者信心指数对汽车销量有显著影响；在其他变量不变的条件下，“居民燃料和零配件价格指数”每上涨一个基点，“全国汽车月销量”增加8526.827辆；从虚拟变量D1显著不为零可得出，中国履行入世承诺，于2021年7月起减少对进口汽车和零配件的关税，确实提高了“全国汽车月销量”。
买车销量数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着我国经济的快速发展，汽车行业逐渐成为国民经济的重要支柱产业。
近年来，汽车市场销量持续增长，各类车型竞争激烈。
本报告通过对买车销量数据的深入分析，旨在揭示汽车市场的发展趋势、消费者购车行为以及各类车型市场表现，为汽车厂商、经销商及政策制定者提供参考。
二、数据来源及分析方法1. 数据来源本报告所使用的数据来源于国家统计局、中国汽车工业协会、各大汽车厂商及经销商提供的市场调研报告等公开渠道。
2. 分析方法本报告采用描述性统计分析、交叉分析、时间序列分析等方法，对买车销量数据进行分析。
三、数据分析（一）市场规模及增长趋势1. 市场规模根据国家统计局数据，2022年我国汽车销量为2688万辆，同比增长4.8%。
其中，乘用车销量为2360万辆，同比增长5.1%；商用车销量为328万辆，同比增长2.9%。
2. 增长趋势从历史数据来看，我国汽车市场规模逐年扩大，且增速逐渐放缓。
这主要受到以下因素影响：（1）经济增速放缓：我国经济增速放缓，居民收入增长放缓，购车需求受到一定程度的抑制。
（2）环保政策趋严：随着环保政策的不断加强，新能源汽车销量增长迅速，传统燃油车销量增速放缓。
（3）市场竞争加剧：汽车市场竞争日益激烈，厂商为争夺市场份额，不断推出新产品，导致购车成本上升。
（二）消费者购车行为1. 购车动机根据调查，消费者购车动机主要包括以下几类：（1）家庭需求：家庭用车、子女接送等。
（2）商务需求：商务出行、公司用车等。
（3）个人喜好：追求时尚、个性化等。
2. 购车预算消费者购车预算主要集中在10-20万元、20-30万元、30-40万元三个区间。
其中，10-20万元区间占比最高，达到50%。
3. 购车车型消费者购车车型主要集中在以下几类：（1）紧凑型轿车：以其经济、实用、性价比高等特点，成为消费者首选。
（2）SUV：随着消费者对空间、通过性的需求增加，SUV车型销量持续增长。
（3）新能源汽车：受到国家政策支持及环保意识提升，新能源汽车销量增长迅速。
影响我国私人汽车拥有量的计量分析模型
计量经济学论文影响我国私人汽车拥有量的计量分析模型影响我国私人汽车拥有量的计量分析模型摘要：本文通过采用1990年—2005年的相关数据，旨在分析我国私人汽车拥有量变化的影响因素。
选取人均GDP、汽车生产量、公共交通数量、公路里程、燃料及动力价格为解释变量建立模型，并进行多种检验的详细分析，阐述模型的经济意义。
关键字：私人汽车，多重共线性，异方差性检验1.选题背景世界汽车工业发展规律表明, 当一个国家的人均GDP 在1000~ 10000 美元时, 是汽车工业发展的黄金时期, 并带动国民经济高速发展, 从而体现汽车工业是国民经济的支柱产业。
2001 年我国人均GDP 达到1000 美元, 这预示着中国正处在汽车工业起飞的前期, 市场需求表现出强劲的态势。
中国汽车已开始进入家庭消费阶段, 汽车市场正处于大发展的前夕。
正因为私人汽车逐渐占据了汽车消费市场的主导地位，也直接反映了整个汽车行业的现状，私人汽车的消费市场成为我们越来越关注的对象。
为了实证对私人汽车消费市场的具体影响因素，以便于我们根据实证结果提出政策建议，并进行有关的预测，在探寻其影响因素的基础上，建立相关的私人汽车计量模型。
2.变量设置根据理论与经验，我国私人汽车拥有量的主要影响因素有：（1）人均GDP。
中国经济的快速发展，刺激着汽车市场的不断扩大，因此私人汽车拥有量与国家经济水平密切相关。
私人汽车属于高档消费品，它的拥有量显然与居民收入有着不可分割的联系。
因此这里选择人均GDP作为解释变量，并先验预期与私人汽车拥有量呈正相关关系。
（2）汽车生产量。
生产量和需求量之间一般有着一定的线性关系，先验预期与私人汽车哟供油量呈正相关关系。
（3）公共交通数量。
与私家车拥有量有一定的相关关系，公共交通事业的广泛发展，可以是私家车的拥有量下降，先验预期，二者呈负相关关系。
（4）公路里程。
公路里程的增加会使交通运输更加方便，也会因此促进私人汽车拥有量的增加。
汽车行业的销售数据分析
汽车行业的销售数据分析随着社会的发展和人们生活水平的提高，汽车作为一种交通工具和消费品，已经成为现代社会必不可少的一部分。
汽车行业的销售数据分析对于企业制定有效的销售策略、提升市场竞争力以及顺应市场需求具有重要意义。
本文将对汽车行业的销售数据进行分析，以期为企业提供有益的参考和建议。
一、市场规模分析汽车行业的市场规模是评估行业整体发展状况的重要指标之一。
我们可以通过多种途径来获取市场规模的数据，如汽车销售额、汽车注册量、汽车保有量等。
通过对这些数据的分析，我们可以了解汽车行业整体的市场趋势以及各个细分市场的需求情况，为企业提供决策依据。
二、销售渠道分析汽车销售渠道的选择对于企业的销售业绩有着重要的影响。
常见的销售渠道包括汽车4S店、汽车经销商、电商平台以及直销等。
通过对不同销售渠道的销售数据进行分析，我们可以评估各个销售渠道的销售能力、市场份额以及销售效果。
同时，还可以分析各个销售渠道的利润贡献和销售成本，为企业提供销售渠道优化的建议。
三、销售地域分析汽车销售地域分析对企业来说非常重要。
通过对销售数据按照地域进行划分，我们可以了解各个地区的市场潜力以及竞争程度。
同时，还可以分析各个地域的消费特点、购车偏好以及消费能力，为企业在不同地区制定精准的销售策略提供依据。
四、产品销售分析汽车行业的产品销售分析是企业制定产品策略和市场定位的重要依据。
通过对产品销售数据的分析，我们可以了解不同车型、不同配置以及不同价格段的销售情况，并结合市场需求和竞争情况，为企业提供产品开发和市场推广的建议。
五、消费者需求分析汽车行业的销售数据分析还可以帮助企业了解消费者的需求，以及消费者在购车决策过程中的关注点和优先考虑因素。
通过对销售数据的分析，我们可以了解消费者的年龄结构、性别比例、收入水平以及购车目的等，为企业提供精准的产品定位和市场推广策略。
六、竞争对手分析汽车行业的竞争对手分析是企业制定竞争策略的重要环节。
通过对竞争对手的销售数据进行分析，我们可以了解竞争对手的市场份额、产品定位、市场策略以及销售优势。
我国民用汽车拥有量的计量经济模型与分析
我国民用汽车拥有量的计量经济模型与分析摘要：按照近二十年来国内多项经济指标，运用慢慢线性回归的方式成立了民用汽车拥有量的计量经济模型，并对模型进行评价和查验。
利用该模型能够对此后的民用汽车拥有量进行理论预测，为进展计划提供有依据的理论指导。
关键词：汽车拥有量；线性回归；经济模型；评价analysis on econometric model of the amount of civilian automobile in chinaxu kang，chen yan-shou（department of economics and management，hubei university of automotive technology，shiyan 442002，china）abstract:based on the economic indexes of the latest twenty years，this paper constructs and estimates and checks the econometric model of the amount of civilian automobile in china by employing linear regression method step by application of this model might be used in predicting the amount of the automobiles in the later period. thus it can provide theoretical guidance for future development.key words: lmount of civilian automobile；linear regression; econometric model；estimates.据中国汽车工业协会公布数据，2010年，我国汽车产销双双超过1 800万辆，分别达到1 万辆和1 万辆，同比增长分别为%和%，稳居全球产销第一。
我国民用汽车需求的计量经济模型及分析
被解 释变 量 选 用 民 用 汽 车 需求 量 （ ； 释 变 Ｑ） 解
量 为 国 内 生 产 总 值 （ ＤＰ 、 定 资 产 投 资 总 额 （Ｎ） Ｇ ）固 Ｉ 、
消 费 品 零 售 总 额 （ 、 运 总 量 （ ＩＳ） 客 ＫＹ） 货 运 总 量 、 （ ＨＹ） 金 融 机 构 货 币 供 应 量 （ ） 、 Ｍ 。 选 择 依 据 主要 是 ， 国 ＧＤＰ的 增 长 刺 激 着 汽 车 中
国内要 因素 进行分析 ， 国 内市场需 求做 对
出科 学判断。本 文根 据近年来国 内各项经济指标 ， 用线性 回归方法建立 了民用汽车 需求的 运
计量经济模 型 ， 并对模 型进行评价 和预 测。
【 关键词】 汽车需求； 线性回归； 模型 【 中图分类号】 ２ ４Ｏ Ｆ４ ． 【 文献标识码】 Ａ 【 文章编号】 ０８ ９０ （Ｏ６Ｏ — ０６ ｏ １０ — １１２ｏ ）１ ０１ 一 ３
２ 民 用汽 车 需 求 模 型 的 建 －＂ ｏ
２ １ 样 本 ￣ｒｔ￣ 集 ． Ｊ． ｔ ｇ－－ ｔ －
接 因素 是经 济 发展 ＊ － ， 我 国经 济 的增 长 主 要 是 Ｔ－而 ＇ 由 投 资 需 求 的扩 张 与 消 费 需 求 的 增 长 带 动 的 。 固 定 资 产投 资是 社 会 总 资产 增 加 的最 直 接 表 现 形式 ， 是 扩 大再 生 产 的必 然 要求 ， 定 资产 投 资 的增 加 会 直 固
汽 车 已开始进 入 家 庭 消 费 阶段 ， 车 市 场 正处 于 大 汽 发 展 的前 夕 。加 入 Ｗ ＴＯ 后 ， 对 日益 开 放 的 环 境 ， 面 影 响 中 国 汽 车 市 场 发 展 的 因 素 更 加 复 杂 ， 而 科 学 因 分 析 国 内各 项 经 济 指 标 对 于 准 确 把 握 汽 车 市 场 的 需
乘用车零售数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着我国经济的持续增长和汽车市场的日益成熟，乘用车零售市场已成为汽车行业的重要增长点。
本报告通过对乘用车零售市场的大量数据进行分析，旨在揭示市场发展趋势、消费者购车行为、品牌竞争格局等方面的情况，为汽车制造商、经销商和投资者提供决策参考。
二、市场概述1. 市场规模根据中国汽车工业协会数据显示，2022年我国乘用车零售市场销量达到2100万辆，同比增长3.8%。
其中，乘用车新车销量为1946.7万辆，二手车交易量为157.3万辆。
2. 市场结构从车型来看，轿车、SUV和MPV是乘用车市场的三大主力车型。
其中，SUV市场增长迅速，市场份额逐年提升。
3. 区域分布从区域分布来看，东部沿海地区和一线城市仍是乘用车零售市场的核心区域，而中西部地区和二线城市市场潜力巨大。
三、消费者购车行为分析1. 购车动机消费者购车动机主要包括以下几类：（1）家庭需求：家庭人口增加、孩子成长、家庭出行需求增加等。
（2）个人需求：工作需要、身份象征、追求时尚等。
（3）经济因素：油价上涨、公共交通不便等。
2. 购车预算根据调查数据显示，消费者购车预算主要集中在10-20万元和20-30万元两个区间，占比分别为40%和35%。
3. 购车渠道消费者购车渠道主要包括以下几类：（1）经销商：传统经销商仍是消费者购车的主要渠道，占比超过60%。
（2）电商平台：随着互联网的普及，电商平台购车比例逐年提升，占比达到15%。
（3）二手车市场：二手车市场购车比例逐渐上升，占比达到10%。
四、品牌竞争格局分析1. 市场份额从市场份额来看，自主品牌、合资品牌和进口品牌在乘用车市场均占有一定的份额。
其中，自主品牌市场份额逐年提升，已成为市场的重要力量。
2. 品牌竞争策略（1）自主品牌：通过提升产品品质、降低售价、加大营销力度等方式提升市场份额。
（2）合资品牌：保持产品品质，通过品牌溢价和渠道优势保持市场份额。
（3）进口品牌：以高端市场为主，通过产品差异化提升品牌形象。
汽车销量影响因素分析
汽车销量影响因素分析中国汽车销量在最近几年增长速度快，汽车工业对我国经济发展影响显著，选取城市居民可支配收入、消费者信心指数、汽车消费信贷利率、政策变化等变量指标建立计量模型并进行实证分析，最终找到我国汽车销量的主要影响因素，以期为企业和政策制订者提供思路和参考价值。
由最终得到的模型得出：消费者信心指数和城市居民可支配收入对汽车销量有显著影响。
标签：计量经济学；汽车销量；影响因素；实证分析doi：10.19311/ki.1672-3198.2017.08.0320 引言国际汽车制造商协会发布的数据表明，2014年中国汽车销量达到2349多万台，同比增长6.9%，占全球销量的27%，连续6年全国第一。
汽车工业在我国经济中有着重要的地位，是我国经济发展的带头行业。
另外汽车工业涉及石油、钢材、橡胶等大宗商品的消费，也直接作用和反作用于国民收入的变动，研究汽车销量的影响因素无论是对于该行业的政策制定者和行业生产者落实供给侧改革以及促进消费者提高生活水平等方面都具有现实性意义。
针对汽车销量的影响因素，不少学者运用各种方法对其进行了分析和研究。
作者认为汽车销量的影响因素受到汽车信贷利率、物价水平、农村居民纯收入、城市居民可支配收入以及原材料的生产和相关商品石油价格等因素的影响。
本文采用实证分析的方法，通过建立计量模型具体探究汽车销量的各影响因素之间以及影响因素与汽车销量之间的关系。
以期得到相关经验证据，提出科学性的建议，为汽车制造商掌握市场规律、科学生产提供数据支撑，同时促进居民提高生活水平。
1 实证分析1.1 变量选择一个国家的汽车消费量与利率水平相关，一方面，利率越高，汽车消费的机会成本越高，人们更倾向于将钱存于银行；另一方面，利率水平越高，汽车消费信贷成本越高，人们贷款买车的意愿将会下降。
汽车行业在我国的发展速度较快，但汽车行业毕竟不是生活必需品，而作为耐用消费品来说，购买汽车的能力与家庭收入存在密切关系。
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我国汽车销售量的影响因素及其计量分析摘要：汽车改变了人们的生活，延展了人类的脚步。
本文以分析我国汽车销量数量为主要目的，并提出个人可支配收入、GDP、恩格尔系数、居民消费指数、石油消耗量、汽车产量等指标，建立线性回归模型，分析汽车销售数量变化背后的原因。
汽车销售数量的上升，进一步说汽车在国民生活中普及，也说明国民生活质量和国家宏观经济发展之良好势头。
关键词：汽车销售量、影响因素、计量分析、政策提议1. 引言1901年，第一辆进口汽车登陆上海。
从此，中国有了汽车的概念。
但也有人说，慈禧乘坐过的一辆汽车是我国进口的第一辆汽车，现还有实物陈列在颐和园内。
[1] 1953年，解放CA1在长春第一汽车制造厂崭新的总装线下线，这里程碑式的时刻意味着中国自主制造的第一款汽车诞生，它的诞生不仅给我国不能制造汽车的历史划上句号，也将中国的名字浓墨重彩地写入世界汽车工业史。
改革开放以来，我国的汽车工业的发展取得了长足的进步。
我国的汽车工业是在50年代起步，但是到了90年代汽车这一“新鲜”的事物才逐渐走入老百姓的生活中，也是从那个时候汽车工业得到快速的发展。
汽车工业也逐渐成为国民经济中的主流力量，是国家工业的顶梁柱。
2001年我国汽车千人保有量仅为14台, 2008年汽车千人保有量为49台; 2001年轿车千人保有量仅为7. 8台; 至2008年上升到34台。
2002年成为汽车工业发展的私车普及年, 其标志是轿车产销量占汽车市场的比例跃升到34%的高位, 结束了轿车发展连续5年徘徊在30%左右的局面。
从2002年轿车占汽车比例突破30%的平台到2006年突破50%的平台仅用了四年。
[2]中国的汽车保有量增长令人刮目相看，在世界的汽车销售份额占据越来越重要的地位，中国市场向来就是各大汽车厂商的必争之地。
本文通过建立计量分析模型，分析各个提出的解释变量对汽车销售数量的影响。
2. 指标选择2.1 影响因素概述GDP：汽车的销售量反映了我国整体的经济走向，与经济走向具有一致性，可反映出我国宏观国民经济的情况。
大多数的情况下，我们一般使用GDP来衡量某一时间段内国家的宏观经济情况。
而且GDP是计算一国一年内生产的最终产品的价值，所以GDP的增长应该是与汽车销售量的增长是一致的。
恩格尔系数：恩格尔系数是食品支出总额占个人消费支出总额的比重。
一个家庭收入越少，家庭收入中（或总支出中）用来购买食物的支出所占的比例就越大，随着家庭收入的增加，家庭收入中（或总支出中）用来购买食物的支出比例则会下降。
推而广之，一个国家越穷，每个国民的平均收入中（或平均支出中）用于购买食物的支出所占比例就越大，随着国家的富裕，这个比例呈下降趋势。
所以我们可以推断恩格尔系数越低，家庭可支配收入越高，那么汽车的购买能力越强，若有意愿，则我们可以说当恩格尔系数越低，汽车的销售数量越高，与汽车销售数量增长呈反向变动。
消费价格指数：消费物价指数英文缩写为CPI，是根据与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。
我们可以推断消费价格指数与汽车销售数量的增长呈正向变动。
石油消耗量：石油是工业的血液，汽车也是，汽车赖以驱动的汽油和柴油是石油的工业制成品，而石油的消耗量也会反映出汽车的销售量，当汽车销售量越大时，石油的消耗量也越大。
我们可以推断出石油的消耗量与汽车销售数量的增长呈正向变动。
汽车产量：汽车产量是汽车销售数量的重要反映指标，所有的消费品都必须先生产出来才可以拿去销售。
生产是销售的前提和反映。
汽车厂商也不会过量生产，以免造成库存，会根据当前的销售状况来调整当前的生产规模。
所以汽车的产量与汽车的销售数量的增长呈正向变动。
2.2 相关数据及其数据来源数据来源：中国国家统计局，2012年《中国统计年鉴》和《中国汽车产销量明细》数据缺陷：由于中国汽车的产销量只有记录到1994年的，所以我们本篇文章收集的是1994年到2011年间的18年的数据。
3. 模型估计及检验修正3.1 模型估计我们在建立参数模型之前。
先利用上表的数据, 先对汽车销售数量和解释变量之间做散点图，观察分布大致趋势, 以便于选择建立合适的模型。
根据上述散点图初步建立回归模型：Date: 01/17/13 Time: 14:13Sample: 1994 2011Included observations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 353.3294 367.7166 0.960874 0.3556X1 0.000259 7.93E-05 3.261235 0.0068LOG(X2) -31.87323 38.45873 -0.828765 0.4234LOG(X3) 11.32506 31.22668 0.362673 0.7232LOG(X4) -29.12749 22.81531 -1.276665 0.2259X5 0.949696 0.013632 69.66790 0.0000R-squared 0.999934 Mean dependent var 598.6611Adjusted R-squared 0.999907 S.D. dependent var 563.6701S.E. of regression 5.443817 Akaike info criterion 6.488039Sum squared resid 355.6217 Schwarz criterion 6.784830Log likelihood -52.39236 F-statistic 36449.65Durbin-Watson stat 1.182306 Prob(F-statistic) 0.000000初步回归的模型为：Y=353.3294+0.000259X1-31.87323LOG(X2)+11.32506LOG(X3)-29.12749LOG(X4)+ 0.949696X5t (0.960874) (3.261235) (-0.828765) (0.362673) (-1.276665) (69.66790)R^2=0.999934 R^2=0.999907DW=1.182306 F=36449.653.2 模型检验①经济意义检验：从模型中可得知，LOG(X3)和LOG(X4)和系数符号没有通过经济意义的检验。
②R^2检验：无论是模型中判定系数R^2=0.999934，或者是校正判定系数R^2=0.999907，其值都比较高，表明该模型拟合度较高。
③t检验：从六个参数的t检验值看，六个t检验值分别为t1=0.960874，t2=3.261235，t3=-0.828765，t4=0.362673，t5=-1.276665，t6=69.66790，而在5%显著性水平下自由度为n-k=18-6=12的t分布双边检验临界值为2.179，则得知某些解释变量的系数t检验值不显著，不能通过检验。
④F检验：该初步回归的模型的F值为F=36449.65，在5%显著水平下自由度为k-1=5,n-k=12的F临界值F（5,12）=3.11，模型中的F值远大于F的临界值，说明模型在整体上是高度显著的。
3.3 模型的检验与修正3.3.1 多重共线性的检验X1和X5，LOG(X2)和LOG(X4)，LOG(X4)和LOG(X2)，LOG(X4)和X5之间。
3.3.2 多重共线性的修正3.3.2.1 逐步回归处理：运用OLS方法分别求y对各个解释变量的回归。
结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的线性回归方程。
用Eviews进行处理：①Y对X1进行回归Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/17/13 Time: 16:54Sample: 1994 2011Included observations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -184.5491 42.37789 -4.354844 0.0005X1 0.004349 0.000194 22.43907 0.0000R-squared 0.969202 Mean dependent var 598.6611Adjusted R-squared 0.967277 S.D. dependent var 563.6701S.E. of regression 101.9652 Akaike info criterion 12.19158Sum squared resid 166350.3 Schwarz criterion 12.29051Log likelihood -107.7242 F-statistic 503.5117Durbin-Watson stat 1.499149 Prob(F-statistic) 0.000000Y=-184.5491+0.004349X1t (-4.354844) (22.43907)R^2=0.969202 F=503.5117 DW=1.499149②Y对LOG(X2)进行回归Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/17/13 Time: 17:00Sample: 1994 2011Included observations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 11614.54 3228.981 3.596969 0.0024LOG(X2) -2983.745 874.1415 -3.413343 0.0036R-squared 0.421357 Mean dependent var 598.6611 Adjusted R-squared 0.385192 S.D. dependent var 563.6701 S.E. of regression 441.9720 Akaike info criterion 15.12481 Sum squared resid 3125428. Schwarz criterion 15.22374 Log likelihood -134.1233 F-statistic 11.65091 Durbin-Watson stat 0.141613 Prob(F-statistic) 0.003559Y=11614.54-2983.745LOG(X2)t (3.596969) (-3.413343)R^2=0.421357 F=11.65091 DW=0.141613③Y对LOG(X3)回归Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/17/13 Time: 18:28Sample: 1994 2011Included observations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 7026.824 10794.17 0.650983 0.5243LOG(X3) -1383.721 2323.361 -0.595568 0.5598R-squared 0.021688 Mean dependent var 598.6611 Adjusted R-squared -0.039456 S.D. dependent var 563.6701 S.E. of regression 574.6827 Akaike info criterion 15.64995Sum squared resid 5284164. Schwarz criterion 15.74888 Log likelihood -138.8496 F-statistic 0.354702 Durbin-Watson stat 0.093602 Prob(F-statistic) 0.559794Y=7026.824-1383.721LOG(X3)t (0.650983) (-0.595568)R^2=0.021688 F=0.354702 DW=0.093602④Y对LOG(X4)回归Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/17/13 Time: 18:32Sample: 1994 2011Included observations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -14331.43 2053.912 -6.977626 0.0000LOG(X4) 1415.544 194.6339 7.272855 0.0000R-squared 0.767761 Mean dependent var 598.6611 Adjusted R-squared 0.753246 S.D. dependent var 563.6701 S.E. of regression 279.9996 Akaike info criterion 14.21189 Sum squared resid 1254397. Schwarz criterion 14.31082 Log likelihood -125.9070 F-statistic 52.89442 Durbin-Watson stat 0.248673 Prob(F-statistic) 0.000002Y=-14331.43+1415.544LOG(X4)t (-6.977626) (7.272855)R^2=0.767761 F=52.89442 DW=0.248673⑤Y对X5进行回归Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/17/13 Time: 18:35Sample: 1994 2011Included observations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 0.030248 2.325389 0.013008 0.9898X5 0.995603 0.002853 348.9367 0.0000R-squared 0.999869 Mean dependent var 598.6611Adjusted R-squared 0.999860 S.D. dependent var 563.6701S.E. of regression 6.660000 Akaike info criterion 6.734555Sum squared resid 709.6896 Schwarz criterion 6.833485Log likelihood -58.61100 F-statistic 121756.8Durbin-Watson stat 2.170360 Prob(F-statistic) 0.000000Y=0.030248+0.995603X5t (0.013008) (348.9367)R^2=0.999869 F=121756.8 DW=2.170360由上面数表中可得，Y对X5的线性相关最强：R^2=0.999869>0.969202>0.767761>0.421357>0.021688，即X5>X1>X4>X2>X3 用X5时拟合程度最高，有回归方程：Y=0.030248+0.995603X5R^2=0.9998603.3.2.2 逐步回归，将其余解释变量逐一代入1）逐步回归①引入X1Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/17/13 Time: 18:56Sample: 1994 2011Included observations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -8.098629 3.223894 -2.512064 0.0239X5 0.957144 0.012619 75.84882 0.0000X1 0.000174 5.60E-05 3.099650 0.0073R-squared 0.999920 Mean dependent var 598.6611Adjusted R-squared 0.999909 S.D. dependent var 563.6701S.E. of regression 5.370288 Akaike info criterion 6.350652Sum squared resid 432.5998 Schwarz criterion 6.499047Log likelihood -54.15587 F-statistic 93635.18Durbin-Watson stat 1.283169 Prob(F-statistic) 0.000000②引入LOG(X2)Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/17/13 Time: 19:01Sample: 1994 2011Included observations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 21.11095 67.31113 0.313632 0.7581X5 0.994819 0.003858 257.8304 0.0000 LOG(X2) -5.582190 17.81277 -0.313381 0.7583R-squared 0.999869 Mean dependent var 598.6611 Adjusted R-squared 0.999852 S.D. dependent var 563.6701 S.E. of regression 6.856011 Akaike info criterion 6.839141 Sum squared resid 705.0734 Schwarz criterion 6.987536 Log likelihood -58.55226 F-statistic 57447.24 Durbin-Watson stat 2.190355 Prob(F-statistic) 0.000000③引入LOG(X3)Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/17/13 Time: 19:02Sample: 1994 2011Included observations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -7.100962 130.8867 -0.054253 0.9574X5 0.995627 0.002979 334.2053 0.0000 LOG(X3) 1.531960 28.11296 0.054493 0.9573R-squared 0.999869 Mean dependent var 598.6611 Adjusted R-squared 0.999851 S.D. dependent var 563.6701 S.E. of regression 6.877738 Akaike info criterion 6.845468 Sum squared resid 709.5492 Schwarz criterion 6.993864 Log likelihood -58.60922 F-statistic 57084.82 Durbin-Watson stat 2.165364 Prob(F-statistic) 0.000000④引入LOG(X4)Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/17/13 Time: 19:03Sample: 1994 2011Included observations: 18Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -62.61317 99.83750 -0.627151 0.5400X5 0.992297 0.006017 164.9066 0.0000LOG(X4) 6.127785 9.763359 0.627631 0.5397R-squared 0.999872 Mean dependent var 598.6611Adjusted R-squared 0.999855 S.D. dependent var 563.6701S.E. of regression 6.789841 Akaike info criterion 6.819744Sum squared resid 691.5291 Schwarz criterion 6.968139Log likelihood -58.37770 F-statistic 58572.55Durbin-Watson stat 2.134693 Prob(F-statistic) 0.000000从上数图中可看出，只有在加入解释变量X1是能提高R^2 （R^2=0.999909>0.999860），其余的加入解释变量LOG(X2)，LOG(X3)，LOG(X4)的R^2（0.999860（原）>0.999855(LOG(X4))>0.999852(LOG(X2))>0.999851(LOG(X3))都比原来的下降了。