我国汽车需求的线性回归分析与预测解析

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多元线性回归案例-公路客运量

多元线性回归案例-公路客运量
Yˆ 0 2X 2 3X 3 4X 4 5X 5
计算回归系数
Intercept
X Variable 1 X Variable 2 X Variable 3 X Variable 4
Coefficient s -
3094216.283 26.63703524
3.161530019
Coefficients -3164044.02 -59.4619025 27.18225866 3.134301817 1459.857673 312.6659322
X X X X Yˆ X = - 3164044.02 - 59.46 1 + 27.18 2+ 3.13 3+ 1459.86 4+312.67 5
dL 0.49
4 dU DW d L 0.49
DW检验无结论
Excel技术支持
第二次检验总结
R检验
回归统计所得 复相关系数R 远大于查表所 得相关系数临 界值,说明数 据相关关系显 著
F检验
回归统计所得 F统计量远大 于查表所得临 界值,否定假 设,认为自变 量与因变量间 回归效果显著
综上判定:剩余四个因素均对公路客运量有显著影响
t检验通过
Excel技术支持
RESIDUAL OUTPUT
观测值 1 2 3 4 5 6 7 8 9
10 11 12 13 14 15
DW检验
预测 Y 643980.5197 638154.2071 679732.6268 752136.8213 843449.9506 959632.632 1054454.966 1134729.76 1194339.7 1236696.678 1286810.288 1336303.614 1411188.254 1459365.628 1474352.354

2024年SUV汽车市场需求分析

2024年SUV汽车市场需求分析

2024年SUV汽车市场需求分析1. 引言随着经济的快速发展和生活水平的提高,汽车已经成为现代人生活中不可或缺的一部分。

SUV(Sport Utility Vehicle)作为一种结合了Sedan轿车和Off-road越野车特点的汽车类型,在近年来的汽车市场中取得了巨大的成功。

本文旨在通过对SUV汽车市场的需求分析,了解这一市场为什么如此受欢迎,并预测未来的发展趋势。

2. SUV汽车市场概述在过去几年中,SUV汽车市场呈现出快速增长的趋势。

消费者对SUV的需求不断增加,主要原因有以下几点:2.1 舒适性与空间相较于传统的轿车,SUV提供更宽敞的内部空间和更舒适的乘坐体验。

消费者对于家庭出行或长途旅行时的舒适性和空间需求日益增加,因此选择SUV成为首选。

2.2 安全性与驾驶体验SUV的设计注重安全性,具备更高的车身高度和更好的视野,使驾驶者能够更好地应对不良天气和复杂路况。

此外,SUV还具有更好的操控性能和越野能力,满足了消费者对于驾驶体验的追求。

2.3 多功能性与多样选择SUV拥有较强的适应性,既适合城市日常使用,也适合户外探险。

此外,市场上拥有各种不同的SUV车型,消费者可根据个人需求选择合适的车型。

3. SUV市场需求分析对于SUV市场的需求分析,可以从以下几个方面来进行考察:3.1 消费者偏好针对消费者来说,SUV的外观设计、品牌口碑、燃油经济性等方面是选购考虑的重点。

此外,舒适性、智能化科技配置、安全性能等也是消费者重要的选择因素。

3.2 地域差异不同地域的市场对SUV的需求也存在一定的差异。

一般来说,发达国家和地区的消费者对于环保性能和智能科技的要求较高,而发展中国家则更关注价格性价比和耐久性。

3.3 市场竞争目前SUV市场竞争激烈,各大汽车制造商都加大了对SUV市场份额的争夺。

因此,产品研发和创新成为各企业提升市场竞争力的关键。

4. SUV市场发展趋势基于当前市场需求的情况分析,可以预测未来SUV市场的发展趋势如下:4.1 智能化发展SUV车型将趋向更智能化的发展,配备更多的智能驾驶辅助系统和多媒体设备,提升驾驶乐趣和舒适性。

汽车市场需求预测与趋势分析方法研究

汽车市场需求预测与趋势分析方法研究

汽车市场需求预测与趋势分析方法研究随着全球汽车行业的快速发展,了解汽车市场需求的预测和趋势分析方法变得愈发重要。

对于汽车制造商和相关产业链的参与者来说,准确预测市场需求并及时调整业务战略具有关键意义。

因此,本文将探讨汽车市场需求预测与趋势分析的研究方法和技术。

1. 历史数据分析法历史数据是预测汽车市场需求的基础。

这种方法通过分析过去一段时间的市场数据,如销售量、价格、消费者偏好等,来预测未来的需求趋势。

历史数据分析法可以通过统计方法,如回归分析、时间序列分析等,来推测未来的趋势。

此外,通过对历史数据的细致分析,可以发现市场的周期性波动和季节性特征,以便更好地预测未来的需求。

2. 市场调研法市场调研是了解消费者需求和趋势的重要手段之一。

通过开展问卷调查、深入访谈等调研方法,汽车制造商可以了解消费者的购买意愿、偏好和需求变化。

此外,市场调研还可以从竞争对手、行业专家和相关政策等角度获取有关市场需求的信息。

将市场调研与数据分析相结合,可以提高预测的准确性。

3. 新技术应用法近年来,随着人工智能和大数据技术的发展,新技术在汽车市场需求预测和趋势分析中的应用也越来越多。

例如,通过运用机器学习算法分析海量的数据,可以发现隐藏在数据背后的规律,并预测市场趋势。

此外,社交媒体数据和互联网搜索数据等非传统数据也可以用于汽车市场需求的预测分析。

新技术的应用使得汽车制造商和相关产业链的参与者能够更快速、更准确地预测市场需求。

4. 微观经济模型微观经济模型是一种基于经济学原理和假设的定量研究方法。

通过构建汽车市场的供求模型,可以分析不同因素对汽车市场需求的影响,并预测未来的趋势。

微观经济模型可以通过引入影响因素的变量,如收入水平、汽车价格、燃料价格、贷款利率等,来进行需求的预测分析。

此外,宏观经济环境的变化也会对汽车市场需求产生影响,因此在预测和分析中需要考虑宏观经济因素。

5. 物流与供应链分析汽车市场需求的预测也需要考虑物流和供应链的因素。

我国新能源汽车销量预测的数学模型研究

我国新能源汽车销量预测的数学模型研究

我国新能源汽车销量预测的数学模型研究随着环保意识的不断提高以及能源紧缺的问题日益突出,新能源汽车作为替代传统燃油车的重要选择,逐渐得到了人们的广泛关注和认可。

然而,新能源汽车市场的快速发展也面临着一些问题,如销量波动大、市场份额低、价格高等,因此,为了更好地推动新能源汽车产业的发展,需要对其销量进行预测和研究,制定出更加科学合理的发展策略,而数学模型的应用将有助于更准确地预测新能源汽车的销量。

一、新能源汽车销量预测的数学模型1. 多元线性回归模型多元线性回归模型是利用多个自变量来预测一个因变量的方法,通过对各项因素进行分析,构建数学模型,来预测新能源汽车的销售量。

其中,自变量可能包括新能源汽车的价格、政府补贴政策、消费者购买能力、市场竞争等因素,因变量即为销售量。

该模型能够比较准确地预测新能源汽车销量,但需要对各项因素进行较为全面的调查和分析,还需要考虑各因素之间的相关性。

2. 时间序列模型时间序列模型是将某一变量在一段时间内的变化情况作为因素,对未来该变量的变化趋势进行预测的方法。

新能源汽车销量的时间序列模型通常是基于历史销量数据,通过对其进行趋势分析、季节性分析和循环性分析,来预测未来销量的增长趋势。

该模型需要较长的数据时间跨度,同时需考虑未来政策变化、市场竞争等因素对销量的影响,以保证模型的准确性。

3. 神经网络模型神经网络模型是一种基于人工神经网络的预测方法,通过对神经网络进行学习和训练,将历史销量数据作为输入,预测未来销量的变化。

该模型具有自学习、自适应、非线性等特点,能够对复杂的销量变化趋势进行预测,但需要大量的历史数据进行训练和预测,同时需要对神经网络的设置和参数进行调整和优化。

二、数学模型在新能源汽车销量预测中的应用新能源汽车销量预测的数学模型在实际应用中能够为政府和企业提供有价值的参考,对推动新能源汽车产业的发展有着重要的意义。

首先,数学模型能够提供科学的预测结果,帮助政府和企业制定出更加科学合理的发展策略。

回归分析实验案例数据

回归分析实验案例数据

回归分析实验案例数据引言:回归分析是一种常用的统计方法,用于探索一个或多个自变量对一个因变量的影响程度。

在实际应用中,回归分析有很多种,例如简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归等。

本文将介绍一个回归分析实验案例,并分析其中的数据。

案例背景:一家汽车制造公司对汽车的油耗进行研究。

他们收集了一些汽车的相关数据,并希望通过回归分析来探究这些数据之间的关系。

数据收集:为了进行回归分析,他们收集了以下数据:1. 汽车型号:不同汽车型号的标识符。

2. 汽车价格:每辆汽车的价格,单位为美元。

3. 汽车速度:以每小时英里的速度来衡量。

4. 引擎大小:汽车引擎的容量大小,以升为单位。

5. 油耗:每加仑汽油行驶的英里数。

数据分析:通过对收集的数据进行回归分析,可以得出以下结论:1. 汽车价格与汽车引擎大小之间存在正相关关系。

即引擎越大,汽车价格越高。

2. 汽车速度与油耗之间呈现负相关。

即速度越高,油耗越大。

3. 汽车引擎大小与油耗之间存在正相关关系。

即引擎越大,油耗越大。

结论:基于以上分析结果,可以得出以下结论:1. 汽车价格受到引擎大小的影响,即引擎越大,汽车价格越高。

这一结论可以帮助汽车制造公司在制定价格策略时做出合理的决策。

2. 汽车速度与油耗之间呈现负相关。

这一结论可以帮助消费者在购买汽车时考虑速度对油耗的影响,从而选择更经济的汽车。

3. 汽车引擎大小与油耗之间存在正相关关系。

这一结论可以帮助汽车制造公司在设计引擎时考虑油耗因素,从而提高汽车的燃油效率。

总结:回归分析是一种有效的统计方法,可以用于探索数据间的关系。

通过对汽车制造公司收集的数据进行回归分析,我们发现了汽车价格、速度和引擎大小与油耗之间的关系。

这些分析结果对汽车制造公司制定价格策略、消费者购车以及提高燃油效率都具有重要的指导意义。

汽车市场需求调查与分析

汽车市场需求调查与分析

汽车市场需求调查与分析随着经济的发展和人民生活水平的提高,汽车已经成为现代社会中不可或缺的交通工具之一。

汽车市场的需求日益增长,涉及到众多因素的影响和调查。

本文将对汽车市场需求进行详细调查与分析。

一、汽车消费者需求调查1.消费者个人需求:根据个人的经济状况、家庭规模、工作地点等因素,汽车消费者有不同的需求。

通过对潜在购车者的调查,可以了解到他们对汽车功能、外观、价格等方面的需求。

2.品牌偏好调查:每个人对于汽车品牌的偏好各不相同。

消费者的品牌偏好受到多种因素影响,如品牌形象、产品质量、口碑等。

通过调查消费者对不同品牌的认知和评价,可以了解到品牌偏好程度及其原因。

3.购车用途调查:不同消费者购车的目的和用途也不一样,有的人购车是为了通勤,有的人是为了家庭使用,还有人是为了追求运动和娱乐。

通过详细调查消费者的购车用途,可以提供给汽车制造商和营销商更准确的市场定位参考。

二、汽车市场需求分析1.差异化需求:随着社会的发展和人口结构的变化,汽车市场呈现出多样化需求的趋势。

针对不同消费者群体和用途,汽车市场需要提供多款车型和服务,以满足不同的需求。

2.绿色环保需求:近年来,随着环保意识的提升,越来越多的消费者开始关注汽车的绿色环保性能。

因此,汽车制造商需要推出更多的低排放、高燃油效率的环保车型,以满足市场需求。

3.智能科技需求:随着科技的不断进步,消费者对于汽车智能科技的需求也越来越高。

例如,智能导航系统、倒车影像、自动驾驶技术等功能已经成为消费者购车的重要考虑因素。

4.安全性需求:安全性始终是消费者购车的重要关注点。

汽车制造商应注重安全性能的提升,在车辆的设计、结构和配置上进行改进,以满足消费者对于安全的需求和期望。

5.售后服务需求:售后服务是消费者购车后重要的考虑因素之一。

消费者对于汽车维修、保养、保险等服务的质量和便利性有着很高的期望,因此,提供优质的售后服务是汽车市场需求的重要组成部分。

三、汽车市场需求的预测与应对1.市场趋势预测:通过对当前的汽车市场需求和相关因素的分析,可以预测汽车市场未来的发展趋势。

2024年中国汽车SUV市场发展趋势分析报告

2024年中国汽车SUV市场发展趋势分析报告

一、市场规模扩大2024年,中国汽车SUV市场规模进一步扩大。

由于消费者对SUV车型的需求持续增加,加上政府对新能源汽车政策的支持,SUV车型成为了中国汽车市场的主力军。

根据统计数据显示,2024年中国SUV销量达到了500万辆以上,同比增长了近30%。

二、市场竞争激烈随着市场规模的扩大,中国SUV市场的竞争也越来越激烈。

各大汽车厂商纷纷投入了大量资源进行SUV车型的研发和生产。

不仅国际品牌如大众、福特、宝马等推出了各种新款SUV车型,国内品牌如长城、吉利、哈弗等也推出了多款具有竞争力的SUV车型,增加了市场竞争的激烈程度。

三、消费者需求多样化随着中国经济的发展,消费者的需求也越来越多样化。

在过去,消费者对于SUV车型的需求主要集中在外观时尚、通过性能好等方面,但现在消费者对SUV车型的需求已经不再局限于此。

越来越多的消费者对于车辆的安全性能、油耗以及舒适性等方面有更高的要求,这也使得汽车厂商在研发和生产SUV车型时需要更加综合地考虑各个方面的需求。

四、新能源SUV兴起2024年是中国新能源汽车发展的重要一年,新能源SUV也开始兴起。

在过去,由于新能源技术的限制以及消费者对电动车性能的保守态度,新能源SUV的发展相对较慢。

但是近年来,随着新能源技术的进一步发展和消费者对环保意识的提高,新能源SUV逐渐受到关注。

各大汽车厂商纷纷推出了新能源SUV车型,并且得到了不少消费者的青睐。

五、品牌差异化竞争凸显在激烈的市场竞争中,品牌差异化竞争成为了汽车品牌之间争夺市场份额的重要手段。

不同汽车品牌通过在外观设计、空间布局、配置性能等方面的差异化,来满足消费者不同的需求。

例如,一些品牌注重外观时尚和个性化设计,另一些品牌则注重舒适性和安全性能。

这种品牌差异化竞争的方式为消费者提供了更多选择,并且也促进了市场的繁荣。

六、二线及三线城市市场潜力巨大在已经饱和的一线城市市场,二线及三线城市成为了中国汽车SUV市场的新的增长点。

多元线性回归模型

多元线性回归模型

引子:中国汽车的保有量会超过1.4亿辆吗?中国经济的快速发展,居民收入不断增加,数以百万计的中国人开始得以实现拥有汽车的梦想,中国也成为世界上成长最快的汽车市场。

中国交通部副部长在“中国交通可持续发展论坛”上作出预测:“2020年,中国的民用汽车保有量将比2003年的数字增长6倍,达到1.4亿辆左右”。

(资料来源:人民网、新华网、中新网)是什么因素导致了中国汽车数量的快速增长?影响中国汽车行业发展的因素并不单一,经济增长、消费趋势、市场行情、业界心态、能源价格、道路发展、内外环境、相关政策……,都会使中国汽车行业面临机遇和挑战。

怎样分析多种因素对汽车市场的影响?分析中国汽车业行业未来的趋势,应当具体分析这样一些问题:中国汽车市场发展的状况如何(用销售量观测)影响中国汽车销量的主要因素是什么?(如收入、价格、费用、道路状况、政策、环境等)各种因素对汽车销量影响的性质怎样?(正、负)各种因素影响汽车销量的具体数量关系是什么?所得到的数量结论是否可靠?中国汽车行业今后的发展前景怎样?应当如何制定汽车的产业政策?很明显,只用一个解释变量已经很难分析汽车产业的实际发展,而简单线性回归模型又不能解决多变量问题的分析,还需要寻求有多个解释变量的回归分析方法。

第三章 多元线性回归模型本章讨论:如何将简单线性回归的研究方式推广到多元的情况:● 多元线性回归模型● 多元线性回归参数的估计及区间估计 ● 多元线性回归方程的拟合优度 ● 多元线性回归的显著性检验 ● 多元线性回归预测第一节 多元线性回归模型及古典假定一、多元线性回归模型的定义一般形式:对于有1k -个解释变量的线性回归模型,可表示为与简单线性回归模型不同,模型中的(1,2,,)j j k β=是偏回归系数,样本容量为n 。

偏回归系数:控制其他解释量不变的条件下,第j 个解释变量的单位变动对被(1,2,,)k ki iX u i n β+++=解释变量平均值的影响。

我国民用汽车保有量逐步线性回归预测模型

我国民用汽车保有量逐步线性回归预测模型

有 量 的预 测模 型 ,检 验 结 果表 明模 型 回 归效 果 良好 。通 过 对 模 型 进 行 的 分析 可 知 ,我 国民 用
汽车保有量的主要影响因素是交通运输业的发展。 关键词 逐步缌 }回归 民用汽车保有量 生
中图分 类 号 F 2 .7 46 1 4 文献 标识 码
预测模 型
C i a S c vl v h ce q a t y i h e e o me t o r n p r t n h n ii e il u n i s t e d v lp n f t s o t i . t a a o Ke r s se wie l e r r g e so ; c vl v h c e q a t y; p e it n mo e y wo d : t p s i a e r s i n n i i e i l u n i t rdci d l o
1 我 国民用汽 车拥有量影响 因素分析
我 国 民用 汽 车保有 量 的影 响 因素很 多 ,大致 归
步回归分析进行各因子的筛选 ,所建立的多元 回归
模 型 预测 效果 会更 好 。
纳为国民经济因素 , 民收人和消费水平 ,国家政 人
收稿 日期 :0 1 1- 2 2 1- 2 0
作者简 介: 月凯 ,男 ,1 8 ~ 崔 97 ,硕士研 究生。主要研 究方 向:道路交通安全 。
利 用 所 建 立 的模 型 ,得 到 19 0 9 民用 汽 9 6 20 年 车保 有 量 的预 测数 据 与 实 际数 据 的相 对 误 差 如表 5
所示 。
ห้องสมุดไป่ตู้
3 预 测 模 型 分 析
由所 建立 的预 测模 型可 以发现 社会 消费 品零 售

我国汽车需求函数分析

我国汽车需求函数分析

我国汽车需求函数分析一、前言随着我国经济持续稳定高速的增长,汽车消费市场也在全面增长。

分析和预测近年来国内汽车需求量对各汽车厂商展开经营活动、发现经营契机、增强产品竞争力和提高市场占有率等具有重要的指导意义。

本文采用质的分析方法与量的分析方法相结合,首先用质的分析方法判断家用汽车需求的主要影响因素及其对需求的影响程度。

然后用时间序列方法通过组合指数曲线趋势法、增长率法和灰色系统模型法,根据中国国家统计局的权威数据,对家用汽车需求进行预测。

利用组合预测的关键是确定各个单一预测方法的加权系数,论文通过使组合预测误差平方和最小化来确定最优加权系数。

运用时间序列方法的步骤是先根据数据对每百户汽车拥有量作预测,在假设城市人口扩张速度的基础上,对总需求量作预测。

二、定性预测:汽车需求的主要影响因素分析所谓汽车需求,就是消费者在一定时期内在各种可能的价格下愿意并且能够购买的汽车商品的数量。

影响汽车需求的因素概括起来主要有以下几个方面:(1)居民收入下面为2000年到2011年我国城镇人均收入和增长率的图表,由图上数据可以看出,我国城镇居民的可支配收入每年都在增加,收入增长率也保持在一个高位上。

从各国汽车市场的比较研究中可以发现,人均收入水平与汽车普及率存在显著的相关关系。

表现为汽车拥有率随着人均收入水平上升而上升的普遍趋势,这一趋势一直持续到轿车普及率达到每千人500 辆左右才会有所减慢或出现回落。

国际经验表明,随着居民收入水平的不断提高,汽车的需求主要是由家用轿车的需求拉动的。

现阶段中国汽车拥有率是严重偏低的,我国过低的汽车人均保有量显示出我国轿车需求的巨大潜力。

随着生活质量的改善、收入水平的提高,除了满足了基本的生活必需消费之外,居民已经有能力承担更高层级的消费活动了,在这里,我们结合汽车需求的收入弹性的知识,来分析一下,居民收入水平的改变到底对汽车需求量会不会产生重要的影响。

下图为我国历年来的全国汽车销量和增长率图表:结合城镇居民收入和增长率图表,得出以下的需求收入弹性:收入弹性总体上都是大于1的,而且很多都是比1要大很多,需求收入弹性很高,说明居民收入水平的变化对汽车的需求量有着很大的影响作用,汽车行业就目前来说在经济发展中有着很好的机会。

汽车市场需求调查与分析

汽车市场需求调查与分析

汽车市场需求调查与分析在当代社会中,汽车作为一种交通工具已经成为人们生活中不可或缺的一部分。

汽车市场随着科技的发展和人们生活水平的提高也变得越发繁荣。

本文将对汽车市场的需求进行调查与分析,以了解消费者对汽车的需求和市场趋势。

一、汽车市场的需求调查汽车市场的需求调查是了解消费者对汽车需求的重要手段。

通过问卷调查和实地访谈,我们可以获取一些有关消费者购车意愿、购车目的、购车预算等信息。

在进行汽车市场需求调查时,我们可以从以下几个方面进行分析:1. 消费者购车意愿调查发现,消费者购车意愿主要受到以下几个因素的影响:交通需求、婚育情况、工作需要、个人爱好等。

其中,交通需求是购车意愿最主要的驱动力,尤其是在交通不便或者交通拥堵的地区,消费者更倾向于购车解决出行问题。

2. 消费者购车目的不同消费者购车的目的各不相同。

调查结果显示,消费者购车的主要目的包括:提升生活品质、满足个人爱好、解决工作需求、方便家庭出行等。

其中,提升生活品质成为越来越多消费者购车的主要考虑因素,因为汽车既是一种代步工具,更是一种享受。

3. 消费者购车预算消费者购车预算是决定其购买力和选择范围的重要因素。

根据调查显示,绝大部分消费者的购车预算集中在10万元至30万元之间,少部分消费者有更高的购车预算。

此外,购车预算还与消费者购车目的、经济实力等因素密切相关。

二、汽车市场的需求分析通过对汽车市场需求的调查,我们可以进行进一步的分析,深入了解汽车市场的发展趋势和消费者需求的变化。

在进行汽车市场的需求分析时,我们可以从以下几个方面进行探讨:1. 市场细分在汽车市场中,不同消费者有着不同的需求,因此市场细分非常重要。

通过对调查数据的分析,可以发现消费者对汽车品牌、车型、价格等方面有着不同的偏好。

因此,汽车企业需要根据市场细分结果,进行具体的产品开发和市场定位。

2. 环保与能源节约随着环保意识的增强和能源紧缺问题的加剧,消费者对环保和能源节约的需求也在不断增长。

基于线性回归的我国客运量预测模型

基于线性回归的我国客运量预测模型

基于线性回归的我国客运量预测模型摘要:为了对我国客运量进行预测,利用SPSS18.0软件建立了我国客运量的逐步线性回归模型和基于相关性分析的多元线性回归模型,并分析了两种模型的预测精度。

分析表明,基于相关性分析的多元线性回归模型比逐步线性回归模型具有更好的精确度。

关键词:逐步线性回归模型;相关性分析;多元线性回归模型0 引言随着我国经济的不断发展,公路里程的不断增长,我国交通运输得到了较快的发展,成为我国社会生产、经济和生活中一个不可缺少的重要环节。

客运量作为交通量的重要组成部分,其发展变化可以影响到整个交通运输业的发展。

运用科学的方法和手段对客运量进行预测,可以预知未来一定时期内运输市场需求的变化趋势以及与之相关的各种因素的变化的影响进行分析,为运输企业制定经营目标和做出各种经营决策提供依据[1]。

通过对历史资料的逐年比较、分析,发现有两个明显的特点:第一,交通量逐年增加是大趋势;第二,交通量受很多其他因素的影响较大。

多元线性回归作为一种较为科学的方法,在各行各业都有较为广泛的应用,可以在获得影响因素的前提下,将定性问题定量化,确定各因素对主体问题的影响程度[2]。

但是影响客运量的因素太多,如果建模时全部考虑,不仅数据量太大,而且由于某些因素对客运量的影响太小而导致模型不够精确。

因此,本文选用逐步线性回归法和相关性分析法对影响因素进行筛选,并利用SPSS18.0软件建立预测模型。

1 多元线性回归模型理论概述1.1 多元逐步线性回归的思想[3]多元逐步线性回归是一种多元统计数据分析方法,它能消除自变量之间存在的多重共线性。

假设有因变量Y和m个自变量,首先观察n个样本点,构成因变量的n次观察值构成一个n维列向量Y=,和自变量,nm的观察值构成的观察矩阵X=。

本文采用backward,回归(给定置信水平=0.1),将X中的所有解释变量提取出来实施对这些变量的回归,如果回归方程已经达到满意程度,则算法终止,否则,将利用被解释后的信息剔除一些与0无显著性差异的变量(即sig≥0.1=的变量)。

汽车市场需求调查与分析

汽车市场需求调查与分析

汽车市场需求调查与分析随着社会经济的发展和人民生活水平的提高,汽车已经成为人们生活中不可或缺的一部分。

汽车市场需求也在不断增加,各种不同类型的汽车涌入市场,竞争激烈。

为了更好地了解汽车市场的需求情况,进行合理的市场分析和预测,本文将通过调查数据和分析报告来对汽车市场需求进行研究。

一、汽车市场需求背景汽车市场作为交通工具的重要组成部分,对交通便利性和生活质量有着重要的影响。

随着城市化进程的加速,人们对通勤、旅行、出行的需求也在不断提升,因此汽车市场的需求呈现出不断增长的趋势。

据统计数据显示,中国汽车市场需求在过去十年间呈现持续增长态势。

汽车的购买需求从最初的为数不多,逐渐发展为大众化需求,不仅仅是个人家庭的需求,也包括企业、政府机关等公共机构的采购需求。

二、汽车市场需求调查为了准确了解汽车市场的需求情况,我们进行了一项深入的市场调查。

调查对象包括个人消费者、企业采购负责人以及政府相关部门的负责人,调查方法采用了问卷调查和面对面访谈相结合的方式。

在调查中,我们从以下几个方面对汽车市场需求进行了全面调查:1. 汽车购买目的通过调查,我们了解到了消费者购买汽车的主要目的。

其中,个人消费者更加注重的是出行便捷、提高生活品质和个人形象等方面,而企业采购和政府部门的需求更加注重于公务用车或公共交通的需要。

2. 汽车种类需求我们还调查了消费者对不同车型的需求情况。

调查结果显示,消费者对小型车和中型车的需求较高,这与市区道路拥堵的情况和停车位的有限有关。

此外,SUV、跑车等高端汽车也受到了一定消费者的青睐。

3. 燃料类型需求随着国家环境保护政策的推进,消费者对新能源汽车的需求也逐渐增加。

调查数据显示,虽然燃油车仍然占据主导地位,但对新能源汽车的兴趣和需求正在逐渐提升。

三、汽车市场需求分析基于对汽车市场需求的调查数据,我们进行了一定程度的数据分析和整理,来对汽车市场的发展趋势进行分析和预测。

1. 城市化推动汽车市场需求增长随着城市化进程的推进,城市道路的拥堵问题越来越严重,个人出行需求在不断增加。

基于多元线性回归的私家车保有量预测

基于多元线性回归的私家车保有量预测

基 于 多元 线 性 回归 的私 家 车保 有 量 预测
朱 祥 和
( 中 华. 科技大学武昌分校基础科学部, 湖北 武汉 406) 304
[ 摘 要]根据某地 区的相关数据 , 运用时间序列分析 , 多元线性 回归法 , 对影响该地区私家车保有量的几个因素进
行 数 学 建 模 . 对 模 型 进 行 适 当 修 正 后 , 出其 中 的相 关 性 和 函 数关 系 , 而 对 该 地 区的 私 家 车 保 有 量 进 行 预 测 . 在 找 从 [ 键 词 ]私 家 车 ;汽 车 保 有 量 ; 间序 列 分 析 ;曲 线 拟 合 ; 元 线 性 回归 关 时 多 [ 图分 类 号 ]O2 2 4 中 1. [ 献标识码] A 文 :
第2 6卷 第 3期
V01 6 .2 No 3 .
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学 学

21 0 1年 O 6月
J n 2 1 u.01
J u n l fHu e ie st fT c n lg o r a b iUn v r i o e h oo y o y
[ 文章编号]10 -4 8 (0 1 0—0 80 0 3 6 4 2 1 )30 3—2
有好 的预期 , 因而扩 大 自己 的消 费 , 因此社 会 总体经 济 的发 展 状 况 也 会 对 私 家 车 保 有 量 产 生 重 要 的影
1 相 关 因素 与汽 车保 有 量 的 函数 关 系
影 响 消费者 购 买 者 私家 车 主要 有 三 大 因 素[ : 1 ] 其 一是 公共 交通 建设 的程 度 , 共 交 通 可 以看 做 是 公
响. 地 区相关数 据如 表 1所示 . 了消除 量纲 对数 某 为 据 的影 响 , 用 s s 对 数据 进行 标准 化. 利 ps

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

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。

我国汽车需求的线性回归分析与预测1

我国汽车需求的线性回归分析与预测1

暨南大学研究生课程论文题目:我国汽车需求的线性回归分析与预测学院:管理学院学系:企业管理专业:工业工程课程名称:管理经济学学生姓名:蒋伟业学号:1234291010电子邮箱:指导教师:黄伟力2012年12 月13 日目录摘要1.引言2. 影响汽车市场需求的变量分析和选取3.回归分析方法理论知识介绍3.1逐步回归法基本思想3.2回归分析的含义3.3线性回归模型及其假设条件3.4线性回归模型的参数估计3.5回归模型的诊断4.模型与数据4.1数据来源与处理4.2模型变量的选择及说明4.3 EViews程序的处理及结果4.4模型检验5.实证分析与预测分析5.1实证分析5.2预测分析参考文献我国汽车消费需求的线性回归分析与预测摘要:进10年以来,我国经济取得了高速发展,而作为国家支柱产业的汽车产业也迎来了井喷式发展,本文将利用2001-2010年中国统计年鉴中我国汽车销量的相关数据,通过对影响我国汽车需求的相关因素的分析,应用EViews统计软件,建立了关于我国汽车需求的线性回归模型。

并对短期我国汽车需求进行了预测。

关键词:汽车需求多元线性回归EViews 预测1.引言改革开放与加入WTO以来我国经济持续稳定高速的增长,汽车消费市场也在全面增长。

汽车普及率出现了迅速增长,我国成为全球重要的新兴汽车市场和生产基地。

汽车产业作为国民经济的支柱产业,是经济增长最重要的动力之一。

对于与人民生活密切相关的大额耐用消费品的汽车需求量进行分析和预测对各汽车厂商展开经营活动、发现经营契机、增强产品竞争力和提高市场占有率等具有重要的指导意义。

汽车又是高度依赖于石油制品的产品,交通运输部门的石油消费占石油总消费的60%以上。

汽车社会的快速到来,对我国今后相当长一个时期的能源结构、能源安全以及环境保护将产生重大而深远的影响。

就汽车产业发展而言,汽车市场需求预测可以为汽车市场实现产销平衡目标提供基础性数据,指导汽车产业这一重要战略性产业的良性发展,还可以为国家制定宏观经济社会发展计划、确保我国能源安全和实施可持续发展战略,贯彻落实科学发展观及全面建设小康社会提供必的决策参考。

我国汽车市场需求分析

我国汽车市场需求分析

我国汽车市场需求分析摘要:随着人们生活水平的提高和生活社会化的发展,汽车对人们在日常生活中起到的作用也越来越大,人们对汽车的需求也开始增多。

本文就以近期汽车市场需求来加以分析,不仅可以从中了解到我国汽车行业的市场动态、现状,以及其出现的一些问题,影响其出现这些问题的主要因素的分析,怎样才能扩大需求途径,中国汽车的战略营销分析,最后对我国汽车未来几年发展进行市场预测进行浅显的解析。

关键词:汽车市场需求汽车需求战略营销目录一.全国轿车市场动态 (1)1.商用车市场的重新启动 (1)2.汽车消费群体的改变 (1)3.汽车消费的区域格局的改变 (1)4.汽车出口市场份额的提高 (1)5.汽车更新需求逐渐释放 (2)二.当前汽车行业存在的主要问题 (2)1.面对的主要短期问题 (2)2.面对的主要长期问题 (3)三.影响轿车需求的主要因素 (3)1.来自轿车本身的影响因素 (3)2.来自制造商的影响因素 (4)3.来自销售商的影响因素 (4)4.来自潜在顾客的影响因素 (4)5.来自周边环境的影响因素 (4)6.来自相关产品的影响因素 (5)四.中国汽车企业营销战略 (5)1.建立研发机构,掌握核心技术 (5)2.进入汽车服务市场,寻找新的利润增长点 (6)3.利用新概念和个性化设计打开销售 (6)4.品牌自主是我国企业突破外国企业制约的根本出路 (6)5.适应市场发展,寻找新的销售模式 (7)五.扩大我国轿车需求的途径 (7)1.使轿车“飞人寻常百姓家” (8)2.不断增强产品市场竞争力 (8)六.未来几年我国轿车市场价格趋势预测 (9)七.结束语 (10)参考文献 (11)致谢 (12)一.全国轿车市场动态2006-2008年我国汽车市场产销发展迅猛,市场环境急剧变化,使我国汽车产业面临重组和整合压力,企业利润不断下降。

这就迫使汽车企业不断地适应市场变化,寻找新的利润增长,从而获得长足的发展。

对于我国的汽车生产企业来讲,现实的可行之路就是必须迎合市场需求变化、提高服务水平、建立自主品牌、选择适合的销售模式,才可在更加激烈的竞争中寻求自身的发展。

当前我国汽车需求形势分析与趋势展望

当前我国汽车需求形势分析与趋势展望

当前我国汽车需求形势分析与趋势展望近年来,我国汽车行业蓬勃发展,成为世界上最大的汽车消费市场之一、然而,随着经济增长放缓和政府对环境保护的要求不断提高,我国汽车需求形势也面临着一些挑战和变化。

本文将从市场需求情况、政策影响以及行业趋势三个方面进行分析,并对未来的趋势进行展望。

首先,我国汽车市场需求呈现多元化和个性化的趋势。

随着经济水平的提高,消费者对汽车的需求不再仅仅停留在交通工具的功能上,更注重汽车的舒适性、安全性和智能化。

汽车消费需求正逐渐由初次购车向二次换车和升级换代转变,特别是SUV和中高端车型的需求增长较快。

其次,政策调控对汽车需求产生了较大影响。

尤其是近年来,政府对于环境保护和节能减排的要求不断提高,使得新能源汽车得到了积极的推广和支持。

同时,限购、限行以及加大燃油车排放标准等政策措施也在一定程度上抑制了传统燃油车的销售。

这些政策的引入和调整,对汽车市场需求产生了一定的影响和变化。

再次,未来汽车行业的发展将更加注重智能化和绿色环保。

随着科技的进步和人们对出行方式的改变,智能汽车、网联汽车和共享出行等新兴业态将得到快速发展。

同时,新能源汽车作为绿色出行的代表,将迎来更大的市场机遇。

政府将继续加大对新能源汽车的扶持力度,包括购车补贴、充电基础设施建设等。

这将进一步推动新能源汽车的销售增长。

最后,我国汽车需求将继续保持稳定增长的态势。

虽然当前经济增速放缓,但中国仍然是一个拥有巨大消费潜力的国家。

随着居民收入水平的提高和城乡消费差距的缩小,汽车市场的潜在需求将逐渐释放。

同时,政府减税减费等政策的实施将提振居民购车的积极性,进一步促进汽车市场的发展。

综上所述,当前我国汽车需求形势呈现多元化和个性化的特点,政策调控对市场需求产生了一定的影响。

未来,智能化和绿色环保将成为汽车行业发展的重要方向。

同时,我国汽车市场需求将继续保持增长的态势,未来汽车行业仍然具有广阔的发展前景。

中国汽车市场现状与未来趋势分析

中国汽车市场现状与未来趋势分析

中国汽车市场现状与未来趋势分析正文:一、市场现状汽车产业是国民经济中重要支柱产业之一,也是一个综合性、科技含量高的产业。

近年来,中国汽车市场增长迅猛,成为全球汽车市场的重要组成部分。

1、销售表现中国汽车市场的销售表现呈现快速增长态势。

以2018年为例,中国汽车销量达到了2824.2万辆,同比增长2.8%。

其中,轿车销量为1444.9万辆,同比下降4.2%;SUV销量为1257.2万辆,同比增长11.7%;MPV销量为121.8万辆,同比下降35.7%。

在各个细分市场中,SUV表现最为亮眼,已成为中国汽车市场的主力军。

2、市场结构中国汽车市场结构呈现五个主要特征。

第一,轿车和SUV的市场份额不断扩大。

第二,国产和合资车型的市场份额趋于平衡。

第三,自主品牌的市场份额逐步提升。

第四,汽车消费主要集中在二三线城市。

第五,汽车市场竞争进一步加剧。

3、品牌表现中国汽车市场品牌格局经历了较大变化。

按照2018年汽车销售份额排名,在前十名的品牌中,有五个为外资品牌,占据了市场份额的53.6%;中国自主品牌品牌销售份额达到了42.5%,其中前五名自主品牌分别是吉利、长城、上汽、比亚迪和奇瑞。

二、未来趋势随着汽车行业科技的迅猛发展和消费者需求变化,中国汽车市场未来将呈现出以下几个趋势。

1、新能源汽车将成为市场主力受到政策的支持和消费者环保意识的提高,新能源汽车市场份额逐渐扩大。

预计中国的新能源汽车销量将呈现爆发式增长,到2025年有望超过500万辆,成为全球最大的新能源汽车市场。

2、汽车智能化趋势明显未来的汽车将越来越智能化,包括智能驾驶、智能交互、智能服务等方面。

随着5G通信技术和人工智能技术的发展,汽车智能化将带来更多便捷和安全性。

3、车联网将逐渐普及车联网将实现车辆和智能设备、互联网的实时连接,进一步提高汽车的智能化、安全性和舒适度。

目前,一些车企已开始布局车联网,未来将成为中国汽车市场的重要发展方向。

4、共享出行市场前景广阔以共享汽车为代表的新型出行模式已逐渐进入消费者视野。

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暨南大学研究生课程论文题目:我国汽车需求的线性回归分析与预测学院:管理学院学系:企业管理专业:工业工程课程名称:管理经济学学生姓名:蒋伟业学号:1234291010电子邮箱:1234291010@指导教师:黄伟力2012年12 月13 日目录摘要1.引言2. 影响汽车市场需求的变量分析和选取3.回归分析方法理论知识介绍3.1逐步回归法基本思想3.2回归分析的含义3.3线性回归模型及其假设条件3.4线性回归模型的参数估计3.5回归模型的诊断4.模型与数据4.1数据来源与处理4.2模型变量的选择及说明4.3 EViews程序的处理及结果4.4模型检验5.实证分析与预测分析5.1实证分析5.2预测分析参考文献我国汽车消费需求的线性回归分析与预测摘要:进10年以来,我国经济取得了高速发展,而作为国家支柱产业的汽车产业也迎来了井喷式发展,本文将利用2001-2010年中国统计年鉴中我国汽车销量的相关数据,通过对影响我国汽车需求的相关因素的分析,应用EViews统计软件,建立了关于我国汽车需求的线性回归模型。

并对短期我国汽车需求进行了预测。

关键词:汽车需求多元线性回归EViews 预测1.引言改革开放与加入WTO以来我国经济持续稳定高速的增长,汽车消费市场也在全面增长。

汽车普及率出现了迅速增长,我国成为全球重要的新兴汽车市场和生产基地。

汽车产业作为国民经济的支柱产业,是经济增长最重要的动力之一。

对于与人民生活密切相关的大额耐用消费品的汽车需求量进行分析和预测对各汽车厂商展开经营活动、发现经营契机、增强产品竞争力和提高市场占有率等具有重要的指导意义。

汽车又是高度依赖于石油制品的产品,交通运输部门的石油消费占石油总消费的60%以上。

汽车社会的快速到来,对我国今后相当长一个时期的能源结构、能源安全以及环境保护将产生重大而深远的影响。

就汽车产业发展而言,汽车市场需求预测可以为汽车市场实现产销平衡目标提供基础性数据,指导汽车产业这一重要战略性产业的良性发展,还可以为国家制定宏观经济社会发展计划、确保我国能源安全和实施可持续发展战略,贯彻落实科学发展观及全面建设小康社会提供必的决策参考。

对于影响汽车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、能源的约束、汽车的价格、国家产业政策的影响、公路运输线路发展等等。

本文将对我国轿车需求进行统计学回归分析,从而预测其变化趋势。

2. 影响汽车市场需求的变量分析和选取(1)人均国内生产总值。

经济增长及其对生活标准的影响是促进我国汽车消费增长的主要动力。

居民收入水平是影响一个国家汽车普及率的关键因素之一。

根据国际经验,一国的汽车保有量与该国的国民收入水平高度相关。

当该国人均GDP 达到1000 美元时,将是汽车进入家庭的起步阶段。

当人均GDP 达到3000 美元时,汽车将大量进入家庭。

近年来,我国经济一直保持着高速健康发展。

2003 年,我国人均GDP 达到9030 元,首次超过1000 美元;在刚过去的2008 年我国人均GDP 达到3266 美元,突破3000 美元大关[1]。

因此,从人均收入水平的角度来看,我国已处于汽车进入普通家庭到基本普及的高速增长阶段。

(2)历年汽油出产价格。

相对于购买力等因素,能源、交通等外部约束将逐渐演变成汽车业的致命约束,而长期的高油价也必将灼伤汽车业。

一般的汽车,没有了汽油柴油之类是运转不起来的,汽车跟汽油是形影不离的互补商品,两者之间交叉弹性很大,汽油价格的变动势必对汽车的需求量产生很大的影响[2]。

我国零售汽油价格一直以来采用国家定价的方法,随着经济的发展与石油消耗的不断增加,国内汽油的价格基本上呈现上升的状态,在国内成品油价格形成机制改革后,国内油价总体是按照完善后的价格机制,根据国际市场原油价格变化情况进行调整的。

国内成品油价格形成机制改革后,国内油价总体是按照完善后的价格机制,中国石油对外依存度每年都在不断攀升,预计到2010 年、2020 年,机动车燃料需求分别将占到当年石油总消费的43%和59%,汽车将成为石油消耗增长的主要因素。

汽车制造业对石油的依赖程度也将越大,石油价格上涨将波及钢铁、润滑油,轮胎、塑料等汽车制造的上游和下游产业,在汽车制造的成本不断加大的情况下,汽车企业很难在涨价的情况下占据更多的市场份额,导致汽车制造业产生消极的影响。

(3)全国公路里程数。

经济的发展必定需要高速发展的物流行业支持,而高速发展的物流离不开汽车和公路,随着我国人民生活水平的不断提升,越来越多的人希望拥有私家车能够自驾出行,而交通道路的建设对于汽车消费的需求有着相当大的影响。

其中高速公路是一般公路的升级,具有汽车专用、分隔行驶、全部立交、控制出人以及高标准、设施完善等特点。

与一般公路相比,高速公路具有车速高、通行能力大、运输费用高速公路作为国民经济的运输大动脉,省、行车安全等四大优点[3]。

高速公路的修筑是国民经济不断发展的体现,是经济发展本身的需要。

它的发展反过来又将对汽车工业产生深远的影响。

高速运输将使整个社会的运输方式以至人们的生活方式发生改变。

所以公路里程数与轿车的需求之间应该存在正相关的关系。

(4)汽车的历年平均价格。

汽车的价格是影响消费者需求的主要因素之一,。

根据需求的价格弹性分析可知,汽车的需求量与其价格呈反方向变化。

我国汽车特别是轿车的价格将呈不断下降的趋势,主要驱动因素包括:汽车生产能力的增长超过需求的增长、汽车单位生产成本下降、消费者对产品选择的日益理性化、汽车厂商的价格策略行为、进口产品的比价效应等。

汽车价格的下降有利于需求的增长和汽车进入家庭。

本文采用中国汽车工业年鉴中的历年汽车工业销售产值除以历年汽车销售量得到一个大概的每年平均车辆的价格。

3.回归分析方法理论知识介绍3.1逐步回归法基本思想在运用回归分析解决实际问题时,过多的自变量不仅使计算复杂,也不能抓住主要因素。

实际中选择的回归模型应当做到:包含所有起显著作用的自变量,同时要使自变量个数尽可能少。

逐步回归的基本做法是:以偏回归平方和的F检验判断自变量对Y的影响是否显著;将未选人回归模型的自变量影响最大者往现有回归模型中试,看是否能添加进模型,能添加的原则是添加的变量对Y的影响是显著的。

如果显著,则添加,否则结束筛选;每添人一个新变量后,对已选人的变量影响最小者进行F检验,若对Y作用不显著则予以剔除;将应该剔除的全部剔除后再继续作添加尝试。

3.2回归分析的含义回归分析是研究一个变量对另一个变量或者多个变量的依赖关系,其目的在于通过自变量的给定值,来预测因变量的平均值或某个特定值,具体而言,回归分析需要解决四个问题:(1)、构建因变量与自变量之间的回归模型,并依据样本观测值对回归模型中的参数进行估计,给出回归方程。

(2)、对回归方程中的参数和方程本身进行显著性检验。

(3)、评价自变量对因变量的贡献。

(4)、利用所求得的方回归方程对因变量进行预测,对自变量进行控制。

3.3线性回归模型及其假设条件在回归分析中,因变量Y 和自变量X 之间的关系通常用以下带有条件期望的方程表示:其中,E (Y/X )为变量Y 关于变量X 的条件均值。

为随机误差,则上式方程为Y 关于X 的总体回归模型。

在回归分析中,由于E (Y/X )是变量X 的函数,所以记: E (Y/X )=f (X )其中f (X )为X 的某个函数,若函数f (X )只含一个变量,称为一元回归;若含有两个或两个以上的自变量则称为多元回归,若f (X )是X 的线性函数,即: F (X )=p p X X X ββββ++++ 22110 其中, βββ 10,为未知参数,称为回归系数。

当模型中有p 个自变量 时称为p元线性回归模型,或者多元线性回归模型,其一般形式可表示为:=Y pp X X X ββββ++++ 22110 + ε在经典的线性回归分析中,一般有以下假定: (1).随机误差项均值为0,即 0)(=εE 。

(2).对每个i ,随机误差项 的方差均为 ,且各误差项之间相互独立,即:),,2,1,(,0),(n j i j i Cov j i =≠=εε ,用矩阵表示为:I E 2)(σεε=' ,其中,I 为n 阶单位阵。

(3).自变量是非随机的确定性变量。

(4).自变量和误差项互不相关,即 0),(=εX Cov 。

(5).自变量之间不存在多重共线性,即矩阵X 的秩R(X)=p+1<n,也即矩阵X 的列向量是互不相关的。

(6).为进行假设检验,通常还进一步假定误差项服从均值为0,协方差为 的多元正态分布,即 ε~N (0,I 2σ )。

3.4线性回归模型的参数估计对于假定的回归模型: Y=XB+ ε 其中⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=np n p p n x x x x x x X y y y Y 122111121111,,⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=N P B εεεεβββ 2110, ,其参数的最小二乘估计量(OLS )为:Y X X X B ''=-1)(ˆ ,记 B X Y ˆˆ-=ε,则:1ˆˆ2--'=p n εεσ3.5回归模型的诊断在线性回归分析中,当对n 组独立观测运用最小二乘法估计出总体回归方程中的参数后,总体回归方程的估计也即样本回归方程就可以用参数的估计值表示出来,即:pp x x x y ββββˆˆˆˆˆ22110++++= 在估计出了回归方程后,一个很自然的问题是,这个方程拟合好吗?对于线性回归模型,因变量与自变量之间的关系是线性的吗?方程中的每个自变量都对因变量有显著性影响吗?换句话说回归方程中的参数都与0有显著性差异吗?等等,这些问题正是回归诊断需要解决的。

在回归分析中一般可以通过以下一些指标或者假设检验得到部分解决。

(1).方程拟合优度。

方程拟合好坏通常用拟合优度指标 来反映。

她被定义为:SSTSSE SST SSR R -==12 其中, 2)(∑-=y y SST i 称为总离差平方和,∑-=2)ˆ(y ySSR i 称为回归平方和,它表示来自自变量对总离差的贡献, ∑-=2)(i i y y SSE 称为残差平方和,它表示来自误差项对总离差的贡献,有: SST=SSR+SSE拟合优度2R 表示,因变量的总离差平方和有多少能通过自变量予以解释。

也就是说,不能由自变量来解释的部分为:1- 2R 。

显然2R 越大,越接近于1表明拟合就越好。

由于2R 进行随着自变量个数的增加而增加,所以在多元回归的情况下,通常要对2R 进行调整。

调整后的2R 用2adj R 表示,定义为:ip n n R n SST i p n SSE R adj ---•--=----=1)1(1)1()(122其中,当模型中不包含常数项时i=0,当模型中包含常数项时i=1。

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