中国汽车保有量及年产量预测模型研究
Logistic模型在我国私人汽车保有量预测中的应用研究
保 有 量经 过 2 缓 慢 的 增 长 才 突 破 10 0年 00万 辆 , 从 20 20 04 06年仅 用 3年 时 间便 突 破 20 辆 , 00万 而到 20 底 已经 突 破 了 30 08年 00万 辆 。从 时 间 序
列 上 看 ,我 国私人 汽车 保有 量 已呈现 指数 的增 长 , 正 如 国泰君 安 日前 发 布研 究 报 告 指 出 ,中 国正 在
的起 步 阶段 ,需 要 对 其 快 速增 长 阶段 及 增 长 极 大
国外 对 汽 车 扩 散 的研 究 主 要是 对 汽 车 保有 量 的研究 ,相 关 理 论 和 研究 很 多 。 目前 预测 私 人 汽 车 保有 量 的方法 分 为需 求模 型和 均衡模 型 两大类 , 其 中 以需求 模 型 为 主 ,而 需 求 模 型 又 分 为集 合 模 型 和非集 合 模 型 两类 。集 合模 型 中 比较 典 型 的有 D r y G ty的 G m ea 型 [和 a e & ae g l o pr 模 t ] 对数 线 性方 程 【 3,多用 于宏 观 政 策 分 析 或远 期 预测 。非 3 J
人 均粗 钢 量 、汽 车价 格 、公 路 总量 )进 而 采用 各 种 回归模 型预 测未 来 汽车 的发 展趋 势 [ 加 ;另一 类则 试 图在方 法上 进行 改进 ,如 采用 系统 动 力学 、 B P神 经 网络 、灰色模 型 等 比较 前 沿 的方 法 提 高预 测精 度 l l 。然 而 现 有 的 中长 期 预 测 模 型 均 以 卜 ]
影 响汽 车增长 的各 种 因 素 为依 据 ,变量 多且 预 测
量扩张正在发 挥越来越重要 的作用。这一趋 势也
引起 了政 府决 策 部 门和 汽 车 生产 与 流 通 企 业 的高
基于曲线模型之上的中国千人汽车保有量中长期预测
收稿日期Байду номын сангаас加12—04一lO
基金项目:本文受中国汽车技术研究中心数据资源中心。中国汽车市场保有量预测”项目资助。
作者简介:赵红梅,南开大学经济研究所数量经济学副教授,爱尔兰都柏林大学经济学博士。研究方向:数量经济学。
一7一 万方数据
Jdy.2012 Journal cIf hldll8乜ial Technological I I—__—■■■■■—●●—■■■■■————●■—●●■■■—■—■—■—■■■■●—■—■—■—●■■■_ ■—■●■————■■■■■■●—■■■—■■———■—■●■■■■■■■■——一-
圈1
C.omp曲曲线的形状
解释变量的范围均为(0,K)。但是,二者也有 诸多不同,在某些特征方面,L曲线相对于G曲 线存在一些不足之处。两类曲线均有唯一拐点, 但是对于L曲线,其拐点也是它的对称中心,而 G曲线无对称中,bo在增长后期阶段。G曲线的 区间增量可以达到它在增长前期的好几倍,这说 明G曲线所代表的增长现象在后期阶段更加呈现 上升趋势,这更加符合汽车保有量的发展过程。 而且,从数学模型上可以看出,L曲线是时 间t的变量,也就是说时间是决定k的唯一因素, 而G曲线可以允许其它解释变量进入模型。尤其
DOItl0.硼,I.issn.1004—910X.2012.07.001
(中图分类号】F407.471 [文献标识码】A
引
言
随着生活水平的提高,汽车逐渐走进普通家
发展,又能将汽车所产生的污染以及它所造成的 交通堵塞、能源紧缺等负面效应控制在一定的范 围之内。 本研究将采用能够描述产品生命周期轨迹的
多不足。Cohen和№(1997)通过产品的生命
周期模型来论述商家和消费者对产品和服务的竞
利用收入分布曲线预测中国汽车保有量
沈中元急速增长的中国汽车保有量不仅和收入水平的上升有关本文以对数正态分布曲线作为收入分布曲线构建了中国汽车保有量的预测模型2030年家用汽车保有量将达到1.47亿辆本文也利用了预测模型易于扩展的特点考察了影响汽车普及的几个主要因素对数正态分布曲线;收入分布曲线;逻辑曲线;基尼系数;汽车保有量;家用汽车中图分类号: F407.471 文献标识码:A 文章编号:1003-2355(2006)08-0011-05Abstract: The quick increase of vehicle ownership in China is not only stimulated by the increasingincome level, but also affected by the enlarged inequality of income. To analyze these two important factors atthe same time, this paper uses the Lognormal distribution curve as the income distribution curve to establish avehicle ownership forecast model. The forecast results show that in 2030, the household passenger vehicleownership will increase to 14.743 Million units, and the total vehicle ownership will increase to 22.789 Mil-lion units. The increasing number of vehicles reveals the growing importance of energy saving and environmen-tal protection in China. By utilizing the easy-expansion characteristics of this model, the paper conducts foursensitive analyses to analyze some important factors.Key words: Lognormal distribution curve; income distribution curve; Logistic curve; Gini coefficient;vehicle ownership; household passenger vehicles收稿日期财团法人日本能源经济研究所主任研究员曾于2003年至2005年受邀以高级访问学者的身份工作于国家发展和改革委员会能源研究所客车的发展速度要快于货车,而在1998年上升到了50私有客车占客车的比例在20世纪80年代初期几乎是0,而2002年则超过了50随着经济的继续发展除了有收入水平的提高外本文利用收入分布曲线构建以下家用汽车的预测模型元y(x)-收入分布曲线辆/户;p-总人口万辆1对数正态分布曲线如式(2)所示-方差收入差距以中国4800户家庭作为分析对象的研究验证了人均收入的分布在5Aitchison和Brown可也就是说取决于u和(x22211+ ),21一个参数决定只要平均收入和基尼系数确定了而且数据也比较容易获得为整个预测模型的计算带来了方便本文利用中国国家统计局公布的农村居民家庭人均纯收入中国国情国力2005年1993年,巴西是0.59252000年首先使得基尼系数被低估的可G)也就是说2分布曲线的概率密度累积到F( 这里例如市场报的计算结果显示比国家统计局0.386高出18%基尼系数以及社会保障体系的构建中国经济报告的报告则显示全国1999年的基尼系数是0.437就是说本文综合考虑了国家统计局的权威性和社会实际情况1.2 汽车普及曲线的确定本文把汽车普及曲线确定为逻辑曲线a -不同收入组之间的最大普及率的差此曲线可以先进行线性变换按收入等级分城镇居民家庭平均每人可支配收入所用数据P(x)参照了文献1的数据本文用城市的汽车普及曲线替代了农村的汽车普及曲线辆/户1.3 户均人口曲线户均人口曲线也和收入水平有很大关系,从2003年的城市情况可以看出城市最低收入组的户均人口数是3.4人,而最高收入组的人口数是2.76人h8.3439-0.54831og(x)即收入分布曲线为了检验模型的预测精度实际家用汽车保有量为430.4万辆按照统计局而且各条曲线的确定也得到了比较好的模拟预测将来的汽车保有量需要设定3个参数城市采用可支配收入1990得出人均收入和GDP的弹性系数是城市0.9426,农村0.7753,利用此弹性系数可以通过设定GDP的增长率来确定人均收入但是考虑到中国农村问题得到政府的不断的重视另外中国2030年能源供需预测2004年而之后将逐渐缩小人口的假定参考了同研究所的研究报告,如表1所示万人元/人1.10.321.10.35万辆0.312.507.1614.8保有量辆/100人1891782637214743普及率低7个点2030年基尼系数变动幅度为0.30相当于现在的日本水平到拉美国家水平2030年汽车保有费用比基准情景高3013781153111222516556万辆万辆2030年预测结果如表2所示,城市家用汽车在2030年将达到1.378亿辆,农村将达到963万辆,全国为1.47亿万辆这主要有2个原因二是城市和农村收入差距虽然假定得到一定的遏制家用汽车拥有量的年均增长率虽然将从期间的243 利用模型特点进行敏感度分析因为预测模型使用了概率密度函数但是实际上操作很简单包括Excel数据文件和Rich Text程序文件www.geocities.jp/webyear/处下载进行如表3所示的4种不同情景的敏感度分析序号1城市化率降低情景(序号2)利用了预测模型中人口P考察了中国的城市化率对汽车保有量的影响下降到55如果城市化率降低1个百分点相当于约200万辆汽车收入差距变化情景(序号3)通过表示收入差距的假定城市基尼系数的变化范围是从0.187到0.506通过重叠城市和农村的收入分布曲线如表3所示城市的汽车保有量将增加,而农村将减少在收入水平较低的情况下而在收入水平上升到较高的时候另外所以总的家用汽车保有量将增加那么城市保有量将减少而农村将增加,全国合计将减少收入差距的变化在2010年如图1所示两者的影响效果正好相反收入差距的扩大有增加保有量的效果却带来减少的效果收入差距的扩大在一定程度上有增加的效果但是2030年的家用汽车的保有量也将达到1.25亿辆汽车费用上升情景(序号4)利用了模型容易扩展的特性进行的价格敏感度分析财税即使在现在,原油价格的大幅度上涨,已经给中国的汽车市场带来了很大影响油税如果正式开征,也将会有很大影响,因此,扩展此预测模型从而使它能够分析价格变化的影响在预测模型中引入价格弹性系数曲线式中也就是说这条正态分布曲线是以4万元为峰值而向两边减少的曲线汽车价格和普及率的关系反应不断增大这个随着收入水平增加而反应不断加大的现象只观察到人均收入1.5万元的高收入组之后将逐渐减少计算结果显示4 汽车化进程的总体情况和家用汽车的重要性表4描述了包括家用汽车摩托车和农用车在内的整个机动车的普及预测的结果结果显示,2030年中国机动车的保有量将达到3.82万辆摩托车和农用车的合计要远多于汽车的数量,三者合计在2000年是9464万辆,而汽车所占比例只有17但是随着汽车数量,而2020年将上升到54.55结论本文利用对数正态分布曲线作为收入分布曲线构建了家用汽车保有量的预测模型同时模型具有计算精度比较高因此,汽车领域中的节能和石油替代,以及环境保护问题将越来越突出,和汽车产业下转第46页辆/100人汽车占机动车的比例(万辆 注:1.货车RT价格为2000年价格CM和不变价GDP作为说明变量的回归结果作为预测公式的,具体是:Log(CM/POP)=-4.62048+1.71481 Log(GDP/POP); 3.摩托车的预测参照了家用汽车的预测方法0.827198.8651LogP1.85258.8651LogPN(40000,10000))(3)P(x)1+e-a(x-b)k`的价格水平6月份全国流通环节原煤价格指数和上月持平比年初上涨1.21个百分点比年初上涨1.21个百分点;无烟煤价格指数比2005年同期提高0.61个百分点秦皇岛地区市场煤的交易价格出现下滑态势在秦皇岛港的平仓价格由4月上旬的425降至415也从4月上旬的460跌至4555月下旬开始6月中下旬这段时间电煤供应形势整体比较平稳其他地区电厂煤炭库存基本都在安全警戒线以上截至5月底,直供电厂累计进煤21102万t,日均进煤139.8万t,同比增加3.4万t,增幅2.55%;累计耗煤21060万t,日均耗煤139.5万t,同比增加8.8万t,增幅6.7%;库存2466万t目前日均进煤量略大于日均耗煤量,直供电厂煤炭库存呈上升趋势3万t船舶的煤炭运价,稳定在55元/t左右;秦皇岛至广州方向3万进入5月份后总体来看,2006年煤炭市场价格没有因为运输因素而出现上涨行情煤炭市场价格保持高位从四五月份开始价格开始小幅回落到6月份煤炭市场的价格基本保持在2005年末以及1月份热量5500kcal/kg和发热量6000kcal/kg以上的山西优混煤和大同优混煤420元4 未来几个月煤炭市场的走势预测未来几个月国家宏观调控的力度和措施,气候条件及其所决定的电力需求和水电出力状况五六月份,我国煤炭市场处于夏季用煤高峰期之前的平稳过渡阶段,电力产需处于淡季,七八月份由于季节因素的影响,电力产需将逐渐进入旺季,进而有望带动整个煤炭市场需求再次回暖2006年煤炭供需不会出现全面紧张的状况,受国家宏观调控政策个别时段短暂失衡的态势原煤烟煤无烟煤比上月100.00100.00100.00比2005年同期100.50100.46100.61比年初101.21101.21101.21比2005年同期100.26100.20100.45比年初101.36101.36101.36当月 累计表3 2006年6月流通环节煤炭价格指数单位前景中[1]参考文献各年版2000,(3).Aitchison & Brown.The LognormalDistribution[M].Cambridge: Cam-bridge Univ. Press,1957.[2][3][4][5]熊华文刘志平和姜克隽的很多帮助,特此表示感谢。
全国民用汽车保有量情景预测研究
如 回 归 分 析 法 ; 是 判 断 分 析 法 , 主 要 依 靠 预 测 三 即 人 员 或 专 家 过 去 的 经 验 和 综 合 分 析 能 力 来 预 测 未
来 状 态 的 方 法 。但 这 些 方 法 都 有 各 自 的 缺 陷 。 例 如 , 问 序 列 法 , 用 汽 车 保 有 量 的 历 史 数 据 预 测 时 利 汽 车 保 有 量 未 来 的 发 展 , 种 预 测 没 有 考 虑 影 响 这
的描述 。
汽 车 保 有 量 的 各 因 素 , 作 为 一 般 时 间 序 列 问 题 仅 来 建 模 , 而 其 精 确 度 并 不 令 人 满 意 , 其 是 对 我 因 尤
国 中 长 期 汽 车 保 有 量 的 预 测 有 较 大 误 差 , 而 预 从
( ) 量 经 济 学 二 计 计 量 经 济 学 作 为 一 门独 立 的 学 科 , 生 于 2 产 O
型 , 测 出全 国在 2 ( 预 0 9年 民用汽车保 有 量为 9 0至 1 3 ) 3 0 0万辆 ,0 0年 民 用汽 车保 有量 为 9 0至 1 3 21 8 2 0万辆 。
关 键 词 民 用 汽 车 保 有 量 ; 测 ; 景 预 情
中 图 分 类 号 : ( 文献标 识码 : A
通 向这 种 或 那 种 未 来 结 果 的途 径 也 不 是 唯 一 的 ,
对 可 能 出 现 的 未 来 以 及 实 现 这 种 未 来 的 途 径 的 描
述 构 成 一 个 情 景 。 “ 景 ” 是 对 未 来 情 形 以 及 能 情 就
使 事 态 由 初 始 状 态 向 未 来 状 态 发 展 的 一 系 列 事 实
节 产 需 平 衡 和 决 策 具 有 重 要 的 指 导 意 义 。 本 文 以
我国汽车市场发展与人均汽车保有量及人均GDP的关系
我国汽车市场发展及人均汽车保有量和GDP的关系我国汽车市场的形成和发展分析从 20世纪50年代以来,中国汽车市场的形成和发展可分为三个时期。
第一时期,改革开放以前(1950—1978年)。
在这一时期,销售产品单一,主要为中型载货车,销售对象也单一,基本上由单位以公款购买。
市场处于封闭状态,市场规模小,增长缓慢。
到1978年即经历了28年,市场销售汽车才达到17万辆,平均每年仅增加约5000辆汽车。
第二时期,缓慢增长期。
(改革开放以后时期1979--1990年)。
在这一时期,与第一时期相比,汽车市场变化不是很大。
由于受经济发展的影响,曾出现了1981、1986、1990三年产销量下降的现象。
第三时期,快速增长期(1990年以来),在这一时期,汽车市场发生了很大变化。
汽车市场规模不断扩大。
从1990年到2001年,汽车总产量从---万辆增加到----万辆,十一年内增加了---倍,平均增长率----%。
从1991年到1993年,由于这时控办撤消,政策比较宽松,被压制的公款购车需求释放出来,加之这时私人购车需求增加,汽车呈现超速增长,年增长率分别达---%和--%,年产量由---万辆增到---万辆。
汽车品牌不断增多。
为了适应不同用户各种用途的需求,汽车市场销售的汽车品种愈来愈多,尤其是近两年。
我国汽车市场不仅有中型载货车,也有重型、轻型、微型载货车,有大型、中型、小型、微型客车,有各种排量等级的轿车,有各种改装车、SUV、MPV、RV等等,车型品种达数千种,彻底改变了过去车型品种单一的状况。
私人购车比重迅速增加。
从有关资料表明,私人购车是从80年代初期开始的,发展之快是人们未料想道的。
私人购车数量占汽车总销量的比重,由1990年的14.8%上升到2001年的43%。
私人购车正在成为汽车市场的主体。
轿车所占比重逐步提高。
改革开放以前,我国轿车销售量很少,不足汽车总销量的2%,改革开放以来,对轿车的需求不断增加,轿车销量占总销量的比重不断提高。
我国乘用车保有量现状与发展趋势分析
我国乘用车保有量现状与发展趋势分析摘要汽车保有量的预测具有一定程度的不确定性。
对2020及2030年我国的汽车保有量进行科学预测,是确定我国公路交通长短期发展规划,制定环保与能源等方面相关政策的关键。
通过对全国乘用车保有量现状和影响因素的研究,建立了保有量模型,对模型进行了仿真分析,检验模型的可靠性,并对中国未来几年的乘用车保有量进行了预测分析。
模型仿真结果显示,中国乘用车保有量在2020年和2030年将分别达到2.5-2.9亿辆和4-5.2亿辆。
在2030年之前,中国乘用车保有率将快速提高,但是相比发达国家将始终有较大差距。
关键词汽车保有量;不确定性;保有量模型;仿真分析;乘用车保有量中图分类号:F 407.471文献标识码:AAnalysis of Current Situation and Forecast of PassengerCar'sStocks in ChinaAbstract To some extent, there are some uncertainties in forecasting automobile inventory. The scientific forecast of China'sautomobile in the years of 2020, and 2030 is a key to make long-term development plans of the nation's highway transportation, and the relevant policies of environmental protection and energy-saving.By maintaining the amount of status and influence factors of the vehicle, a quantity model, simulates the model analysis, test the reliability of the model, and the Chinese over the next few years the number of motor vehicles has carried on the forecast analysis.The simulation results show, Chinese vehicle fleet in 2020 and 2030 will reach 252-292 million, 398-423 million. Before 2030, China vehicle rate will increase rapidly, but compared with the developed countries will always have a larger gap. Keywords Vehicle stocks; Uncertainty; Inventory model; Simulation analysis; Passenger car's stocks0引言随着经济的快速发展,中国汽车保有量也在不断提高,从1985年的321.1万辆增加到2010年的7802万辆,年增长率达到13.6%,汽车保有量的快速增加给中国的能源安全、污染物排放以及环境保护等方面都造成了巨大的影响,2007年中国约有一半的石油用于道路交通,汽车消耗占主要部分。
中国汽车保有量数据测算方法
中国汽车保有量数据测算方法1.引言1.1 概述中国汽车保有量是指在中国境内登记和运行的所有汽车的数量。
随着中国经济的快速发展和人们生活水平的提高,汽车已经成为人们日常出行的重要工具。
汽车保有量数据的准确测算对于制定交通规划、优化道路资源利用、制定环保政策等方面具有重要意义。
为了准确测算中国汽车保有量,需要收集和整理大量的数据,并运用合适的方法进行处理和分析。
首先,数据来源包括政府部门、行业协会、汽车制造商、汽车经销商等多个渠道,这些数据涵盖了汽车车辆登记信息、销售数据、报废报废数据等。
通过收集这些数据,可以全面了解到中国汽车市场的发展状况,从而有效进行保有量的测算。
在数据处理方法方面,可以采用多种方法进行汽车保有量的测算。
常见的方法包括统计法、抽样调查法、模型估计法等。
统计法是根据全国范围内的汽车登记数据进行统计分析,借助数学模型和统计学方法来估算全国汽车保有量。
抽样调查法则是通过选择一定数量的样本来进行调查,然后根据样本的特征和统计学原理推算得出全国范围内的保有量。
模型估计法是建立数学模型,通过输入相关的变量和参数进行计算,从而得出汽车保有量的估计结果。
本文将介绍中国汽车保有量数据的测算方法,包括数据来源和处理方法。
通过对这些方法的分析和比较,可以对不同方法的优劣进行评价,并得出相应的结论。
同时,文章还将对测算结果进行分析,以便更好地理解中国汽车市场的发展趋势,并为相关领域的决策提供科学依据。
综上所述,中国汽车保有量数据测算方法是一个复杂而又重要的问题。
通过深入了解数据的来源和处理方法,可以更准确地计算出中国汽车保有量的数据,为各个领域的决策提供有力支持。
本文将在接下来的章节中详细介绍相关内容,并分析探讨不同方法的优劣,以期得出准确可靠的测算结果。
1.2文章结构1.2 文章结构本文主要介绍了中国汽车保有量数据的测算方法,文章结构如下:1. 引言1.1 概述1.2 文章结构1.3 目的2. 正文2.1 数据来源2.2 数据处理方法3. 结论3.1 结果分析3.2 方法优劣评价在引言部分,我们将对中国汽车保有量的重要性进行概述,以及说明本文的目的和对应的章节结构。
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
汽车保有量
私家车保有量的预测与控制摘要本文研究的是私家车保有量的增长及如何控制的问题. 寻找私家车保有量烦人增长规律,对于确预测私人汽车保有量,对制定经济政策和进行经济宏观调控、保证社会经济和谐发展有重要的作用. 因此本文就该问题进行分析与探讨.对于问题一,我们首先通过作图先初步影响私家车保有量的因素进行分析,得到噪声对汽车保有量的影响不大,接着我们用数学中的分类思想首先建立了聚类模型,深入地分析了影响私人汽车保有量的各个因素,最终确定运营公交车辆数、公交车营运总里程、汽油(93号)年均价和公交营运总数这四个指标是影响汽车保有量的主要因素. 在对类聚模型改进的基础上建立了主成分分析模型,确定出了三个主要成分,再利用多元线性回归预测出了2010年的某地区汽车保有量为136.7788万辆. 在此基础上,我们又建立了灰色预测模型并进行了绝对残差和相对残差验证、关联度检验和后验差检验,预测得出2010年汽车保有量为188.7183万辆. 为了验证预测值是否准确,我们又建立BP神经网络模型并其进行预测,得出2010汽车保有量为163.8847万辆. 最后我们通过相对误差值这个指标对所建立模型进行了比较,得出模型的预测值相对更为准确.对于问题二,我们根据问题一中所建立的模型预测出某地区某年私家车的数量,再根据汽车废气排放量不超过国III排放标准的原则,并结合影响废弃排放的各个因素间的关系建立了调控模型,()得到私家车总量与公家车的最大比例为15.92%. 在此基础上,(我们又用数学中线性规划知识建立了线性规划模型,并定性的由该地区的汽车尾气的排放情况得出应该增加公交车的数量限制私人汽车保有量的调控措施. )最后,我们还对所建立的模型进行了客观的评价,所建立的模型通过适当的图表对问题进行分析,直观明了,但在分析影响汽车保有量问题中只分析了题中所给出的几个因素,结果与实际值存在一定的偏差.在本文的最后,我们对模型进行了改进,我们结合了基因表达式编程思想,应用GEP技术对私家车保有量进行预测,其优点是简单、预测精度高,同时避免了在建立上述模型中确定参数的主观性. 改进后的模型结合GEP的时间序列模型能够在数据挖掘领域得到了广泛应用,同时也能运用到组合优化,聚类,关联规则,时间序列预测等领域.关键词:聚类主成分分析灰色预测BP神经网络调控模型线性规划我国经济的快速发展为私人汽车提供了巨大的发展空间. 据中国汽车工业协会估算,截止到2006年底,中国私人汽车保有量约为2650万辆,占全国汽车保有量的60%左右. 在2006年,我国汽车销量为710多万辆,私人购买比例超过77%,中国已经成为仅次于美国的全球第二大新车市场.据世界银行的研究,汽车保有量(尤其是私人汽车)与人均国民收入成正比. 2003年,我国国内人均GDP首次突破1000美元,这预示着中国汽车开始进入家庭消费阶段. 而事实表明,随着中国人均GDP的稳健增长,近年来,我国的家用汽车销量以两位数的增速急剧扩大. 汽车特别是用于消费的私人汽车保有量的多少,与经济发展程度、居民收入以及道路建设等有着密切的联系. 随着私人汽车消费时代的到来,汽车保有量上升的一个重要因素就是国内汽车消费的快速增长. 消费者购买力的增强和个体私营经济的快速发展,也带动了私人汽车的大发展. 私人汽车保有量与一个国家或地区的社会经济发展的有关数据有着密切关系. 附表提供了我国某一经济发达地区的一些相关统计数据.然而,当我们快速迈进以私人汽车为主体的汽车社会的时候,也面临着新的考验,除了能源紧缺、燃油价格上涨、土地资源有限等诸多不利因素对汽车发展带来巨大的压力外,目前,交通产生的尾气已经成为城市环境的最主要污染源,如果对小汽车这种快速增长不从战略的高度加以科学引导和调整,它将不再单纯体现经济建设成就,巨大的负面效应也将成为社会法杖的阻碍因素. 我国于上世纪1999年对生产的小汽车废气CO、HC、NOX和PM允许排放量制订了国家标准(相当于欧洲标准). 规定生产的汽车从2000年1月1日起实施国Ⅰ排放标准,从2005年1月1日起实施国Ⅱ排放标准,从2007年7月1日起实施国Ⅲ排放标准,从2010年1月1日起实施国Ⅳ和国Ⅴ排放标准(实现基本与欧洲标准同步). 据有关资料介绍,在城市交通中,小汽车与公共汽车相比,单位小汽车排放的污染物比公共汽车高9倍.请研究下述问题:1、根据附表中的相关数据建立数学模型,分析影响该地区私人汽车保有量的因素,并预测到2010年该地区私人汽车保有量有多少?2、假设私人汽车的年运行公里数是公交车年运行公里数的五分之一. 按照汽车废气国III排放标准(欧III)(要求CO排放量每公里不超过2.3克,HC+NOX 排放量每公里不超过0.56克,PM排放量每公里不超过0.05克), 如何根据该地区的汽车废气的排放情况,来调控公交车和私人汽车保有量?●汽车保有量和对影响其的有利因素都是对时间的函数.●假定除居民人均可支配收入和居民储蓄款余额对私人汽车保有量有影响外,其他变量为一定值.●在问题一中汽车保有量只与给出的因素有关,我们选取了其中的一部份而与其它的部分没有关系.●所给的数据完全可靠,是实际情况的真实反映;●由于数据分析中发现城市干线噪声均值变化极小,所以在问题求解中忽略了噪声对私家车保有量的影响●汽车排放的废气主要为碳氢化合物(HC),氮氧化合物(NO),一氧化碳x (CO),微粒(PM),其他废气成份质量忽略不计.●社会是稳定的,发展是平稳的,不考虑因突发事件而导致保有量的突变;●各因素之间相互独立,不存在一个因素的变化而导致其他因素的剧烈变化●私人汽车的年运行公理数是公交车年运行公里数的五分之一●题中给出的单位小汽车排放量的污染物比公交车高9倍,这一比例保持不变,即小汽车每一种排放的污染物都是公交车的10倍三、符号说明3.1问题一符号说明y调整利率前的私家车保有量ix影响私人汽车保有量的个因素iβ回归系数矩阵x第j个指标的样本的均值js第j个指标的样本的方差jR相关矩阵系数λ第i个特征值iμ第i个特征值的特征向量ip a p 个指标变量的总累计贡献率i z第i 个主成分3.2问题二符号说明1y 私家车总量 2y公交车总量m 一辆私家车行驶1公里排放的污染物总量 c m 一辆私家车行驶1公里的CO 排放量 H m一辆私家车行驶1公里的x HC NO + m ρ一辆私家车行驶1公里的PM 排放量 n 一辆公共汽车行驶1公里排放的气体总量 c n 一辆公交车行驶1公里的CO 排放量 H n一辆公交车行驶1公里的x HC NO + n ρ 一辆公交车行驶1公里的PM 排放量 0S 一辆私家车年运行的公里数 1S 一辆公交车年运行的公里数C M 所有私家车行驶0S 公里的CO 排放量 H M所有私家车行驶0S 公里的x HC NO +排放量 M ρ 所有私家车行驶0S 公里的PM 排放量 C N 所有公交车行驶0S 公里的CO 排放量 H N所有公交车行驶0S 公里的x HC NO +排放量 N ρ所有公交车行驶0S 公里的PM 排放量四、问题一分析、模型建立与求解4.1 问题一的分析保有量指得就是一个地区拥有车辆的数量,一般是指在当地登记的车. CPI 消费者物价指数(Consumer Price Index),英文缩写为CPI,是反映与居民生活有关的商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. 我们都知道从紧的货币政策,如加息、提高人民币存款准备金等等. 对该地区私人汽车保有量有抑制作用. 因为首先假如购买汽车需要贷款的话,由于利息提高,还贷额增加;其次,对居民来说,同样用于购买汽车的20w现金,由于加息,存在银行里获取的利息变高了,而汽车是贬值品,此消彼长这样老百姓的购车欲望就会下降.通过对题意可知问题一要求我们根据附表中的相关数据建立数学模型,分析影响该地区私人汽车保有量的因素,并预测到2010年该地区私人汽车保有量. 首先我们根据题中所提供的影响汽车保有量的各项因素,通过1996年至2008年近13年间的各项指标的数据,分析各项指标与汽车保有量之间的关系,同时也对各个指标间的相关性作了分析,并得到了一下几个潜在信息:(1)该地区人均国内生产总值,由题中“汽车保有量与人均国民收入成正比”知,其促进私人汽车保有量的增加;(2)全社会固定资产投资总额的增长,由于汽车消费占有重要份额,所以其与私人汽车保有量的增加有密切关系;(3)道路总长的增多为居民的交通带来了方便,因而也推动了对汽车的购买;(4)居民人均可支配收入高低和居民储蓄款余额的水平对汽车的购买有直接影响;(5)汽油年均价从1996-2008年持续提升,在一定程度上加大了居民承担汽车消费的压力,是不利因素.以上只是根据题中所提供的数据进行了简单的主观上的分析,并没有很好地对问题一进行细致分析,于是我们借助MATLAB画出了各个因素与汽车保有量之间的相关性散点图,具体如下所示:以上所绘制的图很直观地展现出了各个指标在汽车保有量之间的关系,4.2类聚模型4.2.1类聚模型的思想聚类分析又称为群分析或者类分析,它是依据某种准则或算法对个体(样本或变量)进行分类的一种多元统计分析技术. 通俗地讲,聚类分析就是多元统计分析中研究所谓“物以类聚”现象的方法,其职能就是对一批样本或者变量,按照其在性质上的亲疏程度进行分类. 例如,对不同省市区故居GDP 、人均收入、通货膨胀率等指标进行分类,对居民消费习惯按照习惯按照其消费支出结构进行分类等.4.2.2类聚模型的建立根据题目中所给数据,我们我们取以上10类指标:它们分别为:1x 为人均国内生产总值;2x 为全社会消费品零售总额;3x 为全社会固定资产投资总额;4x 为运营公交车辆数;5x 为公交营运总数;6x 为公交车营运总里程;7x 为道路总长8x ;为居民人均可支配收入;9x 为居民储蓄款余额;10x 为汽油(93号)年均价.(一)距离和相似系数距离设有n 个样本,每个样本观测p 个变量,数据结构为⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡np n n p p x x x x x x x x x ...... (2)12222111211, 其中,x ij 是第i 个样本第j 个指标的观测值. 因为每个样本点有p 个变量,我们可以将每个样本点看作p 维空间中的一个点,那么各样本点间的接近程度可以用距离来度量. 以d ij 为第i 样本点与第j 样本点间的距离长度,距离越短,表明两样本点间相似程度高. 最常见的距离指标有: 绝对距离:∑-=jk ik ij x x d欧氏距离:()∑=-=pk jk ikij x xd 12切比雪夫距离:jk ik pk ij x x d -=≤≤1max马氏距离:[]211)()(j i j i ij X X S X X d -'-=-,其中. 相似系数对于p 维总体,由于它是由p 个变量构成的,而且变量之间一般都存在内在联系,因此往往可用相似系数来度量各变量间的相似程度. 相似系数介于-1至1之间,绝对值越接近于1,表明变量间的相似程度越高. 常见的相似系数有:夹角余弦:cos ,1,,nki kj ij xxi j p ϑ==∑相关系数:n i x x x X ip i i i ,...,2,1),...,,(21==,S 是样本数据矩阵相应的样本协方差矩阵,即S 的元素11()()1nij ki i kj j k s x x x x n ==---∑()(),1,,nkii kj j ij xx x x r i j p --==∑我们选择的十个指标很具有很强的相似性,所以我们采用相似系数中的相关系数来评判这十个指标的相似性.(二)聚类方法系统聚类分析是聚类分析中应用最广泛的一种方法,凡是具有数值特征的变量和样本都可以采用系统聚类法. 选择适当的距离和聚类方法,可以获得满意的聚类结果.分类的形成先将所有的样本各自算作一类,将最近的两个样本点首先聚类 ,再将这个类和其他类中最靠近的结合,这样继续合并,直到所有的样本合并为一类为止. 若在聚类过程中,距离的最小值不唯一,则将相关的类同时进行合并.类与类间的距离系统聚类方法的不同取决于类与类间距离的选择,由于类与类间距离的定义有许多种,例如定义类与类间距离为最近距离、最远距离或两类的重心之间的距离等,所以不同的选择就会产生不同的聚类方法. 常见的有:最短距离法、最长距离法、重心距离法、类平均法、离差平方和法等.设两个类l G ,m G ,分别含有n 1和n 2个样本点, 最短距离法:{}m j l i ij lm G X G X d d ∈∈=,,min最长距离法:{}m j l i ij lm G X G X d d ∈∈=,,max 重心法:两类的重心分别为m l x x ,,则21x x lm d d =类平均法:∑∑∈∈=i i jj G X G X ijlm dn n d 211离差平方和法:首先将所有的样本自成为一类,然后每次缩小一类,每缩小一类离差平方和就要增大,选择使整个类内离差平方和增加最小的两类合并,直到所有的样本归为一类为止.其中我们采用最长距离法来对这十个指标进行分类. 4.2.3聚类模型的求解定性考察反映汽车保有量的十项评价指标,可以看出,某些指标之间可能存在较强的相关性. 比如人均国内生产总值、全社会消费品零售总额与居民储蓄款余额可能存在较强的相关性, 运营公交车辆数和公交车营运总里程之间可能存在较强的相关性. 为了验证这种想法,运用MATLAB 软件计算十个指标之间的表格 1 十个指标之间的相关系数矩阵可以看出某些指标之间确实存在很强的相关性,因此可以考虑从这些指标中选取几个有代表性的指标进行聚类分析. 为此,把十个指标根据其相关性进行R 类,再从每个类中选取代表性的指标. 通过MATLAB软件,我们得到聚类树型图(见图1),也直观的说明了上述聚类的全过程.图 1 聚类树形图表格2各个指标的分类由上表作出如下分析:第一类:运营公交车辆数、公交车营运总里程、汽油年均价、公交营运总数呈密切的关系,汽油价格影响公交营运总里程和运营的公交车数量,而运营的公交车数量又对公交运营总数有影响.第二类:人均国内生产总值、居民储蓄存款余额、道路总长、全社会消费品零售总额、人均可支配配收入有密切关系,除道路总长外都属于经济指标,而些经济指标又会对社会建设产生影响,因此归为一类.第三类:全社会固定资产投资总额与上述的两类没有很大的联系,因此单独归为一类.4.3主成分分析模型 4.3.1主成分分析模型分析本文采用了主成分分析方法的原因是因为主成分分析方法在各个变量之间相关关系的研究基础上,用较少的新变量代替原来较多的变量,而且使这些较少的新变量尽可能多地保留原来较多变量所反映的信息,进而尽量用这几个较少的变量来刻画个体的一种方法,是一种降维处理方法,我们通过对所给数据的分析,得出本题目恰好符合主成分分析的条件,能够运用主成分分析法来解决题中的问题一.对主成分分析模型的补充假设:题中所给的历史数据并没有明确地指出影响该地区的私人汽车保有量的因素,因此,基于主成分分析法是建立在各个变量相关的基础上,我们通过对题目中所提供的十一个变量进行相关性分析,得到以下结论:除城市交通干线噪音均值这一因素与其他相关性为负外,其余的变量之间存在着较强的相关性. 所以在这一模型中我们忽略了这一因素对私家车保有量的影响,即假定影响私家车保有量的只有十个因素.4.3.2主成分分析模型的建立在聚类中我们从各个变量之间的相关系数中,我们只采用的是题中所给的数据,并没有再另外收集数据,由于数据收集过窄,造成某些变量之间似乎存在有相同或相反变化趋势的假象,因此我们考虑运用主成分分析,选出几个主要成分对汽车保有量进行预测,避免了多重共性而造成预测偏差的弊端.根据本文所提供的影响汽车保有量的因素有人均国内生产值,全社会消费零售总额,居民人均可支配收入等十个因素. 针对题中所给的1996—2008年的数据,利用主成分分析法进行建模分析,具体步骤如下: 1、对各个影响因素的原始数据进行标准化处理设影响汽车保有量的因素分别为12310,,,,x x x x ⋅⋅⋅,由于各个指标属于不同的数量级,没有统一的标准,所以在进行主成分分析之前,需要对指标数据进行标准化处理,消除量纲,以使得每一个变量的均值都为0,方差为1. 具体处理方法如下:,(1,2,13;1,2,10)ij j ijjx x x i j s -==⋅⋅⋅=⋅⋅⋅ 其中21111()(1,2,10;13)1n nj ij j ij j i i x x s x x j n n n ====-=⋅⋅⋅=-∑∑ 即,j j x s 分别为第j 个指标的样本的均值和样本方差 2、利用标准化后的数据计算相关系数矩阵R()()()(),1,2,,10ij nkiikijij R r xx xx r i j ⨯=--==⋅⋅⋅∑10103、计算相关系数矩R 特征值和特征向量,确定主成分 具体求解过程:令E-R =0λ,可以求得10个特征值(1,2,,10)i i λ=⋅⋅⋅,它是主成分的方差,对其从小到大进行排列为123100λλλλ≥≥≥⋅⋅⋅≥≥其对应的特征向量为()()1231012,,,,,1,2,10Tj j j nj u u u u u u u u j ⋅⋅⋅=⋅⋅⋅=⋅⋅⋅ 其中则第i 主成分的表达式为:11221010+1,2,10i i i i i Y u X u X u X u X i ==+⋅⋅⋅=⋅⋅⋅,其中各个主成分确定指标:所有线性组合中的方差最大原则(方差越大,数据离散程度越大,代表原始数据包含的信息量越大,因而分析越准确)由上述原则确定出1Y 为第一主成分,2Y 为第二主成分,3Y 为第三主成分,以此类推4、选择P(P M)≤个主成分,计算综合评价值① 计算题特征值()1,2,j j m λ=⋅⋅⋅的信息贡献率和累积信息贡献率 主成分j Y 的信息贡献率: ()11,2,31010jj mkk b j m λλ===⋅⋅⋅=∑则112101,,,pkk p mkk a Y Y Y λλ===⋅⋅⋅∑∑为主成分的累积贡献率当p a 值接近于1(0.85,0.90.0.95)时,则选择前p 个指标变量12,,,p Y Y Y ⋅⋅⋅作为主成分,来代替原来的指标变量. 累计贡献率p a 的值越大,表明j Y 综合12,,p x x x ⋅⋅⋅信息能力越强,因此我们把k y 称为x 的主成分. 取主成分的排序时按特征根12,,,p u u u ⋅⋅⋅取值的大小顺序排列. 在本文中的应用中,取m 个主成分,m p <,且使得累计贡献率尽量高. ② 计算综合得分1pj j j j j Z b y b j y ==∑(为第个主成分的信息贡献率,为第j 主成分)在主成分分析的基础上,我们得出了几个主要成分,将原来的12个指标转化成了少量几个指标来预测2010年的汽车保有量. 我们将得出的几个主要成分作为因变量,与最终的汽车保有量间建立多元回归方程,并通过其来预测2010年汽车保有量.01122k k y x x x ββββ=++++ ,最小二乘法估计0ˆβ,1ˆβ….. ˆk β使残差平方和22011ˆˆˆˆ()(...)i i i k kQ y y y x x βββ=-=----∑∑最小. 由此可以得到求解0ˆβ,1ˆβ….. ˆk β的标准方程为:00ˆ0ˆ00,1,2,...,i iQQ i kββββββ==⎧∂=⎪∂⎪⎨∂⎪==⎪∂⎩借助SPSS 计算出0ˆβ,1ˆβ….. ˆk β 最终得到2010年汽车保有量预测值y分析得到我们只有1996年至2008年间的影响汽车保有量因素的各项指标值,但要预测2010年的汽车保有量,我们必须得到2009和2010年影响汽车保有量因素的各个指标值,因此我们建立差值拟合模型,通过其拟合出光滑曲线求得2009年和2010年的各项指标值.根据上述所得的2009年和2010年的影响汽车保有量因素的各个指标值,我们就能够预测出题意要求的2010年汽车保有量. 4.3.3主成分分析模型的求解我们首先借助MATLAB 对十个影响因素进行了标准化,将题中所给的原始数据标准化为如下表数据:年份 变量1 变量2 变量3 变量4 变量5 变量6 变量7 变量8 变量9 变量10 1996 -1.31 -1.16 -1.44 -0.96 -0.97 -0.97 -1.26 -1.69 -1.17 -1.1999 1997 -1.11 -1.12 -1.26 -0.91 -0.84 -0.91 -1.2 -1.21 -1.07 -0.91963 1998 -0.96 -0.96 -1.01 -0.89 -1.09 -0.88 -1.07 -0.94 -0.95 -0.88462000 -0.54 -0.78 -0.59 -0.83 -0.58 -0.8 -0.7 -0.58 -0.77 -0.5255 2001 -0.41 -0.31 -0.39 -0.56 -0.45 -0.57 -0.5 -0.17 -0.55 -0.38537 2002 -0.26 -0.14 -0.09 -0.56 -0.31 -0.56 -0.07 0.121 -0.24 -0.44668 2003 0.165 0.103 0.444 0.09 -0.29 -0.03 0.406 0.33 0.106 -0.21896 2004 0.46 0.349 0.808 0.32 -0.2 0.295 0.668 0.469 0.441 0.201443 2005 0.747 0.645 1.053 0.657 0.803 0.712 0.896 0.868 0.917 0.569296 2006 1.081 1.015 1.34 1.227 1.16 1.357 1.035 1.107 1.323 1.445137 2007 1.553 1.385 1.55 1.565 1.523 1.572 1.261 1.199 1.361 1.550238 2008 1.53 1.864 0.321 1.708 1.912 1.607 1.464 1.376 1.486 1.64658表格 3 1996年--2008年各指标变量标准化后的值将原始数据进行了标准化处理之后,各指标之间有个统一的标准,既可以通过标准化后的数据分析其主成分.根据上表标准化后的数据计算相关系数矩阵如下表所示:变量变量1 变量2 变量3 变量4 变量5 变量6 变量7 变量8 变量9 变量10变量1 1 0.988 0.919 0.981 0.955 0.979 0.987 0.976 0.99 0.98变量2 0.988 1 0.868 0.982 0.967 0.976 0.979 0.966 0.984 0.975变量3 0.919 0.868 1 0.868 0.807 0.878 0.932 0.932 0.922 0.869变量4 0.981 0.982 0.868 1 0.971 0.998 0.96 0.929 0.985 0.985变量5 0.955 0.967 0.807 0.971 1 0.973 0.922 0.908 0.957 0.978变量6 0.979 0.976 0.878 0.998 0.973 1 0.957 0.928 0.987 0.99变量7 0.987 0.979 0.932 0.96 0.922 0.957 1 0.982 0.987 0.945变量8 0.976 0.966 0.932 0.929 0.908 0.928 0.982 1 0.969 0.938变量9 0.99 0.984 0.922 0.985 0.957 0.987 0.987 0.969 1 0.978变量10 0.98 0.975 0.869 0.985 0.978 0.99 0.945 0.938 0.978 1表格 4 标准化后的数据相关系数矩阵根据以上求得的相关系数矩阵计算其特征值和特征向量,并将其从大到小进行排列,确定其主成分. 结果如表所示:主成分特征值方差贡献率% 累计贡献率%1 9.582392563 95.82392563 95.823925632 0.270496163 2.704961626 98.528887263 0.077287887 0.772878868 99.301766134 0.037115353 0.371153531 99.672919665 0.017305818 0.173058182 99.845977846 0.008374608 0.08374608 99.929723927 0.003953462 0.039534624 99.969258558 0.002356264 0.023562644 99.9928211919 0.000709541 0.00709541 99.999916610 8.34E-06 8.34E-05 100表格 5 相关系数矩阵的特征值和特征向量由上表可以知道,第一,第二,第三主成分的累计贡献率已高达99.3%,说明前三个主成分提供了原始数据的足够信息,通过检验,提取前三个主成分. 故只需要求出第一、第二、第三主成分123,,z z z 即可.计算三个特征值的特征向量123,,u u u ,再求出各个变量12310,,,,x x x x ⋅⋅⋅在主成分123,,z z z 上的载荷.0.32200.0394-0.09570.3198-0.1364-0.38680.2966 0.7107 -0.4858 0.3189 -0.2272 0.22920.3117 -0.4400 -0.00400.3192 -0.2088 0.35840.3185 0.2109 -0.30z = 010.3144 0.2969 -0.53370.3221 0.0275 0.06080.3182 0.2295 0.2135⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦1123456789102123456780.33200.31980.29660.31890.31170.13920.31850.31440.32210.31820.03940.13640.71070.22720.44000.20880.21090.2969z x x x x x x x x x x z x x x x x x x x =+++++++++=-+---+++ 第一主成分第二主成分9103123456789100.02750.22950.09570.38680.48580.22920.00400.35840.30010.53370.06080.2135x x z x x x x x x x x x x +=--++-+--++ 第三主成分因为这三个主要成分的特征值之和所占的比例(累计贡献率)达到了0.993,所以我们可以忽略其他成分,直接将这三个主要成分来评估所有影响汽车保有量的因素.要预测2010年的汽车保有量,必须知道2009年影响汽车保有量各个指标的数据,我们用差值拟合法拟合出了一条比较光滑的曲线,并且运用MATLAB 预年份人均国内生产总值(元) 全社会消费品零售总额(亿元) 定资产投资总额(亿元) 运营公交车辆数(辆) 公交营运总数(亿人次) 城市交通干线噪音均值(分贝)2009 83276.89 2570.939 1380.567 8319.383 22.56544 69.7 2010 87906.79 2967.504 1460.905 8837.24 24.72267 70年份 公交车营运总里程(万公里) 道路总长(公里) 居民人均可支配收入(元) 居民储蓄款余额(亿元) 汽油(93号)年均价 (元/升) 私人汽车保有量(万辆)2009 73077.8 3111.074 32021.82 4293.801 5.309565 201078274.043236.44633028.914612.1335.472174表格 6 2009年和2010年各项指标值从上表中我们可以得到2009年和2010年的各个指标值,但是这些指标值没有统一的标准很难作出准确的预测,因此,我们对其同样采用数据标准化,得到如下标准化后的数据:年份 变量1 变量2 变量3 变量4 变量5 变量6 变量7 变量8 变量9 变量10 2009年 1.413 1.454 1.507 1.346 1.441 1.308 1.178 1.191 1.289 0.965 2010年 1.631 1.849 1.709 1.557 1.711 1.516 1.284 1.282 1.496 0.965表格 7 2009年和2010年各项标准化后的指标值由上表我们得到了2009年和2010年的影响汽车保有量的各个指标值,根据β的主成分估计: () () () ()11211112211221,0,,,=0Ta Q Q Q a a Q Q Q a a a Q Q Q a a Q a a a β⎛⎫== ⎪ ⎪⎝⎭⎛⎫== ⎪⎝⎭⎛⎫⎪⎝⎭ 和是分别对和分块后所得的矩阵其中为标准化正交矩阵,为的主成分估计值可以算出主成分估计值,我们借助MATLAB 计算得到了回归方程的各个系数分别为:012345678910172.7572,0.0002,0.0139,0.511,0.0049, 3.4085,0.00050.0019,0.009,0.0026,8.8787βββββββββββ=-===-====-=-==由此得到如下成分回归方程:12345678910172.75720.00020.01390.5110.0049 3.40850.00050.00190.0090.00268.8787y x x x x x x x x x x =-++-+++--++根据表2中2009年和2010年影响汽车保有量的各个指标值,我们就将这些数据直接代入到上述式子中,就直接求得200920102011121.2928136.7788152.2558y y y === 即我们得出2009年的汽车保有量为121.2928万辆,2010年汽车保有量为136.7788万辆4.4灰色预测模型4.4.1灰色预测模型的理论思想:GM(1,1)模型是基于灰色系统的理论思想,将离散变量连续化,用微分方程代替差分方程,按时间累加后所形成的新的时间序列呈现的规律可用一阶线性微分方程的解来逼近,用生成数序列代替原始时间序列,弱化原始时间序列的随机性,这样可以对变化过程作较长时间的描述,进而建立微分方程形式的模型. 其建模的实质是建立微分方程的系数,将时间序列转化为微分方程,通过灰色微分方程可以建立抽象系统的发展模型. 4.4.2灰色预测模型的建立一、数据的检验与处理首先,为了保证建模方法的可行性,需要对已知数据列做必要的检验处理. 设参考数据为))(,),2(),1(()0()0()0()0(n x x x x =,计算数列的级比()()()()()001,2,3,x k k k n x k λ-==⋅⋅⋅ 如果所有的级比()k λ都落在可容覆盖2211,n n e e -++⎛⎫⎪⎝⎭内,则数列(0)x 可以作为模型)1,1(GM 的数据进行灰色预测. 否则,需要对数列(0)x 做必要的交换处理,使其落在可容范围内. 即取适当的常c ,作平移交换()()()()00,1,2,y k x k c k n =+=⋅⋅⋅则使数列()()()()()()()()00001,2,y y y y n =⋅⋅⋅的级比()()()()()001,2,3,,y y k k X k n y k λ-=∈=⋅⋅⋅ 二、建立过程:GM(1,1)模型是指一阶,一个变量的微分方案预测模型,是一阶单序列的线性动态模型,用于时间序列预测的离散形式的微分方程模型.设时间序列()0X 有n 个观察值,()()()()()()(){}00001,2,,X x x x n = ,为了使其成为有规律的时间序列数据,对其作一次累加生成运算,即令()()()()101tn xt x n ==∑。
我国私人汽车拥有量计量经济模型研究
我国私人汽车拥有量的计量经济模型研究摘要:改革开放以来,我国经济飞速发展,人们生活水平稳步提高,汽车开始大规模地进入普通家庭。
但是随着汽车数量的不断增加,一些社会问题例如交通堵塞、环境污染等等由此衍生。
因此,本文对我国私人汽车拥有量的计量经济模型研究,并进行相关的分析。
分析过程中,本文消除了模型的多重共线性和自相关性,检验了模型的异方差性,最后得到与我国私人汽车拥有量相关程度很高的变量有国民总收入、全国汽车产量、关税、进口汽车数量、公路里程。
且主要因素为全国汽车产量和国民总收入。
关键词: 私人汽车拥有量计量经济模型多重共线性自相关性一、引言我国经济迅速发展,为汽车产业提供了很大的发展空间。
2002年以来,私人购车占整个市场的份额迅速提升,进入私人购车阶段。
但是,汽车产业的蓬勃发展,也带来了一些社会问题。
汽车保有量增速和道路增加速度严重不匹配,预示着今后交通瘫痪会频繁发生,将造成物流费用大增、工作效率下降、企业运营成本提高、城市投资环境变差、人们不满情绪上升、影响中国经济增速等一系列连锁后果。
因此,研究我国私人汽车拥有量的计量经济模型具有重要的意义。
二、理论模型与数据通过综合分析各方面的影响因素,将我国私人汽车拥有量(万辆)作为因变量,国民总收入GNI(本文用GNI指标反映居民收入情况)、国公路里程(以此来反映私人汽车的使用条件)、全国汽车产量、关税、以与进口汽车产量为自变量,以此建立计量经济模型。
运用该模型,对影响我国私人汽车拥有量的因素进行分析,并预测未来我国私人汽车拥有量的变化情况。
数据来源:《中国统计年鉴1999-2013》三、建模过程由图1可以看出,我国私人汽车拥有量随年份的增加逐渐增长,且没有异常点。
图1我国私人汽车拥有量随时间变化趋势图打开Eviews7.0限定时间段为1998-2012年:图2 数据的起止终止年份将Excel中的数据复制到Eviews中,如图:图3 我国汽车私有量为估计模型参数,根据已收集到的统计数据,利用最小二乘回归方程,得到如下结果(图2):键入:LS Y C GNI X1 X2 X3 X4图4 模拟回归方程输出结果由此可见,该模型的,,可决系数很高,F检验值224.4207,概率P值为0.0000,明显显著。
基于Gompertz模型的中国民用汽车保有量预测
作者简介 : 古继 宝 (9 8 ) 男 , 徽 繁 昌人 , 国科 学技 术 大 学 研 究 生 院 副 院 长 , 16- , 安 中 副教 授 , 理 科 学 与 工 程 博 士 , 究 方 管 研 向 : 业 管 理 ; 芳 芳 (9 3 ) 女 , 东 莱 芜人 , 国科 学技 术 大 学 管 理 科 学 与 工 程 硕 士 , 究 方 向 : 量 经 济 企 亓 18一 , 山 中 研 计
的时候 就 用到 了对数 模 型 ; n rml 等利 用 对数 线 L ga 3
趋 势并不 相 同 。本 文分 省市 针对 这种 快速增 长趋 势 的持续 时 问和未来 汽 车保有 量进 行 了分析 和预 测 。
性 模 型分别 对 国家级 和城 市级 的机 动车保有 率进 行 了预测 。对 数模 型最 大 的缺点 是弹性 系数 都是 固定 不 变 的 , 不是 随着需 求 曲线 的位 置 而变化 。 而
型通 常 为计量 经济 模 型 , 用 于 宏 观政 策 分 析或 远 多 期 预测 ; 非集合 模 型 多用 于 微 观政 策 分 析 或 短期 预
基础设 施 建设 以及做 好空 气污 染治 理和 能源规 划 等
工作 有着 重要 意义 。 根 据 国 际 经 验 表 明 , 均 收 入 水 平 和 汽 车 保 有 人
也 日益增 大 , 如交通 堵塞 、 空气 污染 和能 源浪 费等 已
成 为社会 可持 续发 展 的头 等 问题 。 因此 , 测 我 国 预
民用 汽 车 的 未 来 发 展 趋 势 , 于 政 府 合 理 安 排 交 通 对
图 1 各 省 民 用 汽 车保 有 率 发 展 趋 势
型 和非集 合模 型两 类 , 中集 合 模 型又 包 括 有饱 和 其 水平 限制 和没 有饱 和水平 限制 两种 方法口 。集 合模 ]
基于Gompertz曲线模型之上的中国千人汽车保有量中长期预测
N . Q o7(
,N .2 ) o25
j l. 1 uy2 2 0
体特 征来 预测 中国的汽 车保有量 水平 。
汽车作 为一 种 耐 用 消费 品 ,其 产 品 发 展 当然
基 于 G m et o pr z曲线模 型之 上 的 中国千人 汽 车保 有 量 中长 期 预测
赵 红梅
( 南开大学,天津 3o7) oot
( 摘 要 ) 本研 究从整个汽车产业的角度 出发 ,站在 国家经济发展 的 背景 下利用人均 G P 汽车保 D和
有量的 Gr ez o pr 曲线模型预测 了我 国汽车保 有量在 未来几十年 内的发展 趋势 ,我们借鉴 了 O C n t E D发 达 国家
D :0 3  ̄ /. s .() 9 0 2 1 0 .0 oI1 .9 ji n 1 4— 1X. 2.70 1 s X 0
( 中图分 类号 )F0 .7 [ 474 1 文献标识码]A
引 言
随着生活水平 的提高 ,汽车逐渐走进普通家 庭 ,中国汽车保有量逐年增加 ,汽车产业投入产 出率高 ,就业容量大,波及范 围广,汽车产业成 为了国家经济的支柱产业之一。但汽车行业 的发
国千人 汽车保有 量 ,快 则 以每年 72 辆 的速度 , 则 以每年 23 ,中等 以每年 48 的 速度 增 长 , . 9 慢 . 4辆 .辆 23 年之后 ,中国的汽车保 有量会进 入饱 和期 ,其增 长速度放 缓 ,保有 量高 则达到 3 ,低 则达 到 l , 07 】 0 O 6 中等达到 27辆的水平 ,对应 的人均 G P分别为每年 4 1 D 0万元,2 万元和 9万元 (o9 价格 水平) 5 2o 年 。 [ 关键词 ] 千人 汽车保有量 C ne 曲线 ,p  ̄ m 面板数据
我国中部城市汽车保有量预测模型研究
要 支付相 当的费用 , 如燃 油 、 修 、 车 等 。 因 而 , 费 者 购 维 泊 消
车 时 必 然 要 考 虑 汽 车 价 格 ( 契 税 、 险 等 ) 汽 车 使 用 两 含 保 和 方 面 的 成 本 。参 考 出租 车 8年 的 使 用 年 限 和 银 行 普 遍 采 用 的 3 5 的 贷 款 期 限 , 研 究 中采 用 6年 作 为 汽 车 使 用 周 ~ 年 本
绝 大 多 数 研 究 是 以 大 型 城 市 或 国 家 为 对 象 , 对 ( 表 1所 示 ) 具 有 相 当人 均 G P时 , 如 , D 两 者 的汽 车拥 有 量 却 存 在 很 大 差 异 , 而 采 用 传 统 的 预 测 因 模型很难 适用于对我 国中部城市 汽车保有量 的预测 。
期 , 计 出 历 年 南 昌 市 汽 车 价 格 与使 用 成 本 如 图 2所 示 。 统
19 99 19 98 1 9 97
1 9 96 19 95
201 7 7 226 5 0 237 3 9
20 4 67 179 7 7
2 . 72 2 . 53 2 . 57
2 0 0 7
2 0 0 6 2 0 O 5 2 0 0 4 2 0 0 3 2 0 0 2 2 0 0 1 2 0 0 0
6 3 7 6 6
5 6 5 7 9 5 0O 2 6 4 7 5 6 5 4 1 0 0 3 3 4 5 5 4 3 3 3 2 3 3 04 0 7
表 1 上 海 市 与 南 昌 市 汽 车 拥 有 ■ 与 人 均 GDP对 照
上 海 南昌
2 00 20 2 0 2 0 2 0 2 05 2 6 2 o 2 8 0 01 02 03 04 0 00 0 7 00
我国汽车保有量的分析与预测
我国汽车保有量的分析与预测
胡水华;潘世荣
【期刊名称】《汽车技术》
【年(卷),期】1995(000)004
【总页数】2页(P55-56)
【作者】胡水华;潘世荣
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】F426.471
【相关文献】
1.工信部:我国新能源汽车保有量占全球一半以上 [J], ;
2.基于计量模型的中国民用汽车保有量因素分析与预测 [J], 姜皓
3.城市汽车保有量极限值分析与预测 [J], 姚广铮;刘小明;陈艳艳;崔凯俊
4.苏州市汽车保有量数据分析与预测 [J], 吾欣仪
5.我国新能源汽车保有量占全球一半以上 [J],
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汽车保有量极限以及年份预测
意大利百得燃油泵从使用效果来看 , 动小 , 脉 压力供应平稳 , 其 轴承 、 轴采用碳化钨制造 , 耐蚀性 、 耐磨性较好 , 轴密封采用机械密 封, 可有效防止泄露 , 安全性高 ; 但是 , 在使用 中如果不 当, 就会加大 泵 的磨蚀 , 从而降低 了泵 的流量和输出压力 , 而且 因为轴 、 轴承材质 为碳化钨 , 加工难度大。所 以, 此泵必须正确使用 , 能发挥其应有 才 的作 用 。
科 技论坛
任汉武 胡立丽 李继芳
( 宁输 油 处 车 队 , 东 邹城 2 3 0 ) 鲁 山 7 50
摘
要: 本文就意大利百得燃 油泵的结构、 原理进行 了阐述 , 并针对其在 实际使 用过程 中出现的问题进行 了分析。
表 1
序号 故障现 象 原因 解决办法
() 4 内外转子转 向相同 , 磨损小 , 使用寿命长。 ( ) 的转速 与流量呈 线性 函数关系 , 5泵 可适 当改变转 速来改变
泵 泵 的 流量 。
3 结 论
() 6 特别适用 高粘稠度介质的输送 。 2 百 得 泵 使 用维 护 21百得泵在使用 之前 , . 要注意 以下几点 : () 1第一次开机 时泵体 内充人介质 , 以确保泵 的 自吸能力。
④
蕾
图 2 图3
图 1
图1 表示液体 吸入的过程 ,图 2表示高低 压腔有一个月 牙隔 离, 3 图 表示液体排出过程。 液体在排出过程 中, 如果压力超过预定 要求 , 则从安全 阀进行泄压。安全阀有 弹簧 、 顶针等组成 。 液体泄压 ( )机械密 封必 须在排空空气和注入介 质之后才可 以开动运 2 后 直 接 流 至 液 体 进 口处 。 转, 因为密封面干转 , 会损坏机械密封。 l 油 加 热炉 使 用 自得 泵 的优 点 - 2 () 3 液体最 高温度不要超过 10C 5 o。 燃油加热炉在输油正常生产中要求供热稳定 。 由于燃料直接取 ( ) 要过 载保 护 装 置保 证 泵 和 电机 不 会超 出额 定 的 值 。 4需 自原油管线 , 原油粘度高 、 含有分散的固相组织 , 腐蚀性也很强 。因 () 5 泵禁止在 “ 旁路” 式下长时间工作 , 模 因为会导致 泵体 和介 此要求燃料油泵能输送高粘介质 , 材质耐磨擦 、 耐腐蚀。白得泵满足 质二者温度 的升高。 了以上 的各种要求 , 其具有以下优点 : () 6 安全阀设定值可 以通过调整螺丝来设定 。正转调整螺丝可 () 1 输送液体平稳 , 无脉动 、 振动小 、 噪音低 。 以加大安全 阀的设定压力 , 反之 , 则减少安全 阀的设定压力 。 () 2 有很 强 的 自吸 性 能 。 22百得泵在使用过程 中故障分析及解决办法( . 详见表 1 。 ) () 3 可输送多种有腐蚀性的介质 , 使用温度可达 2 0C。 0 ̄
基于威布尔分布的轿车存活概率模型研究
基于威布尔分布的轿车存活概率模型研究刘森;朱向雷;徐国强【摘要】随着我国汽车保有量的不断增加,汽车报废量也逐年提高,进而带来诸多社会问题.得到汽车准确的存活概率对了解问题继而解决问题有重要意义,然而我国的相关数据并不完善,只能推算得到.本文基于威布尔分布建立的模型能够准确推算存活概率,并且能够帮助预测未来的保有量数据,模型精度较高,所需数据较少,具有很强的可操作性.【期刊名称】《产业与科技论坛》【年(卷),期】2012(011)018【总页数】3页(P122-124)【关键词】威布尔分布;轿车保有量;存活概率【作者】刘森;朱向雷;徐国强【作者单位】中国汽车技术研究中心数据资源中心;中国汽车技术研究中心数据资源中心;中国汽车技术研究中心数据资源中心【正文语种】中文一、引言20世纪90年代以来,我国汽车产销量稳步提高,2011年汽车产销量分别达到1,842万辆和1,851万辆。
随着汽车产销量的提高,我国汽车保有量节节攀升,我国汽车报废数量也逐年提高。
汽车大量报废带来的是更多能源和资源的消耗、废物的产生和有害物质排放,已成为交通管理和交通环境领域的突出问题。
车辆的年龄组成,简称车龄分布,是体现车辆老化程度和确定车辆报废年限的重要指标。
车龄分布是指在某计算年里各车型中不同登记年代的车辆所占的比例。
研究车辆分布、汽车残存率和汽车寿命可以分析出汽车的存活规律。
汽车存活概率是反映新车群体随着车龄增加其存活比例逐渐下降的概率情况,涉及到汽车平均寿命、报废集中程度等重要问题,是对我国未来汽车报废量和保有量进行预测的关键变量。
从汽车的存活概率中可以窥得汽车产业的规模。
准确预测未来汽车行业的需求规模对行业发展有重要意义。
对于在用车登记数据很完备的国家和地区,可以对车辆按车龄分类统计在用车数即可得到较准确的历史和当前汽车存活概率。
但对于我国很多地区来说,在用车统计数据很不完备而且很难得到有关数据,只能根据已有数据推导出近似的存活概率。
基于时间序列的西安市私家车保有量预测研究
[ 1 】 朱祥和. 基于 多元线性 回归的私家车保有量预测 [ J 】 l 湖北工业大学学报,
2 O l l , 2 6 ( 3 ) : 5 . 9 .
[ 2 】 刘恺 B 京市私家车保有量的计量经济学分析[ J ] . 山西财经大学学报, 2 o 1 2 , 3 4
此 外, 统计部 门调查还发现 , 近年来, 西安机动 车以每年
1 5 %左右 的速度递增 , 每年新增车辆近 2 0万辆 。有车族早晨 参考文 献
集 中在 车位较少 的单位 门前 , 晚上 主要停放在小 区周边 , 周末
大卖场 、 商场、 超市停满 了车辆 , 节假 日旅游景 点更是爆满 。 从 西 安市 公安局交通管理局 网站数据显示, 目前 , 西安市主城 区 停车位 3 8 . 4万个 , 而车辆 日出行数量高达 1 9 2万次, 也就是说 平均每 5 辆 车争抢 1 个车位。 3时 间序列分析
基于时间序列 的西安市私家车保有量预测研究
薛凡ห้องสมุดไป่ตู้ 杨 小鹏
7 1 0 1 0 0 ) ( 陕西 学前 师 范学 院数 学 系 陕西 ・ 西安
摘 要 根据西安市 2 0 0 0 — 2 0 1 3年私 家车保有量的发展变化 , 对1 4午原始数据运用时间序 列分析指数平滑法进行 拟 合, 并对未来 3年进行 时间序列预测。
国家统计局西安调查 队发布的报 告显示 , 2 0 1 3 年, 西安市 辆 , 年 均增加 2 0万辆左右, 表 明在今后较长时期内西安 市私
城镇居 民人均交通支 出 1 6 6 6 . 0 3元 , 较上 年增 长 3 2 . 3 %。 近期 家车保有量仍将 以较 高的速度增长 。虽然近几年西安市城 市 统计 , 西安市私家车保有量己达 1 4 1 . 2 4万辆 , 成为推动交通支 道路建设、 改造的日新月异, 有力的提升了城市交通服务水平 , 出快速增长 的主动力 。 但 也应 该看 到,所有这些措施还不能从根本上改善城市交通 随着西 安市经济社会 的快速发展 ,居 民对交通服务 的需 拥堵 的现状 , 因此 , 密切跟踪私家车保有量 的动态变化, 并在 求水平越来越 高, 用于交通方面的支 出呈上涨趋势。公交车、 必要 的时候采取果断调控措施, 保持城市交通畅通十分重要 出租车 、 地铁 、 私家车 等成为人们 出行的主要交通工具 。2 0 1 3 时 间序 列预测在短期预测 中效果较好,中长期预测 误差 但可 以为 中、 远 期预测提供一定 的指导 , 为制定城市 年 ,城镇居 民交通消费方式多样 ,支出增加,人均交通支 出 则较大 , 交 通 政 策 提 供 必 要 的决 策 依 据 。 1 6 6 6 . 0 3元 , 较上年增长 3 2 . 3 %。 近 几年 , 城 镇居民家庭交通 工具发生根本性的改变 , 私家 车取代 摩托 车成为机动车 的主体 。目前 , 2 0 1 3年 , 西安私 家车 保有量 达 1 4 1 . 2 4万辆, 比上年增长 2 0 . 3 %。 ★基金项目: 大学生创新创业训练计划 ( 院级 2 0 1 3 DC 0 1 5 , 省级 1 9 2 5 ) 。
中国汽车保有量及年产量预测模型研究
汽车业不但是国民经济的重要组成部分 而且影 保有量历史数据 建立了以人均 GDP 和城市化率的相
响着与之相连的许多产业 如钢铁业等 同时从生产到 关关系作为汽车保有量预测的初级模型 由这一初级
消费 汽车业都要消耗大量的能量 因此 汽车业的规 模型出发 乘以价格下降的弹性系数和由于政策法规
综 述
中国汽车保有量及年产量预测模型研究
韦保仁 八木田浩史
内容提要 本文应用历史数据 以人均 GDP和城市化率为自变量 建立了中国汽车保有量初级模型 用 上述模型计算出各年的汽车新需求量 乘以考虑价格和消费环境的系数 就可求得修正后的每年汽车新需求 量 进而求得将来的汽车保有量 研究结果表明 中国可能于 2015年到2020年间成为世界最大的汽车消费 市场和生产基地
过多种预测 中国科学院吴良镛预计 到
城市 千人汽车
城市 千人汽车 2010年及21世纪中叶 中国的城市化率将
年份 人均 GDP 化率
保有量
年份 人均 GDP 化率
保有量 达到 45% 和 65% 牛文元则认为 到本世
1981 489.0 19.4 1.88 1992 2288 27.5 6.02 纪中叶 中国城市化率将提高到75%以上
研究内容极其精细 只是他们的研究报告不对一般科研
人员和读者开放 袁泉等采用灰色模型 周骞和吴义虎 1 汽车保有量
等采用神经网络 程毛林采用逻辑斯蒂曲线等多种模式
根据 2003 年中国汽车工业年鉴的统计资料 2002
预测了中国的汽车保有量 但是 近几年来 随着中国 年我国的汽车保有量为 2053 万辆 每千人汽车保有量
1982 525.6 20.3 2.04 1993 2933 28.0 6.94 每年平均增长率在 1% 左右
我国汽车市场细分方案
我国汽车市场细分方案目前中国汽车细分市场的需求量已经超过某些成熟汽车市场国家的总需求量,建立一套稳定可靠的乘用车细分市场预测模型方法十分必要。
本文主要从市场需求和发展状况的角度,分析研究了影响我国汽车市场细分模式的因素。
关键词:汽车、市场、细分方案一、我国汽车市场需求及发展的状况汽车工业具有产业链长、关联度高、就业岗位多、消费拉动大等特点,在国民经济和社会发展中具有重要作用。
中国一直以来十分重视汽车工业的发展,经过几十年的努力,尤其是在改革开放后以及加入WTO后,已经取得了举世瞩目的发展成就,目前汽车工业已经成为中国国民经济重要的支柱产业之一。
自2001年中国加入世界贸易组织以来,乘用车(包含轿车、SUV和MPV)开始快速进入家庭,中国汽车市场在乘用车需求快速增长的带动下出现了爆发式增长:2005年中国汽车市场总规模超过日本,成为世界第二大汽车市场;2009年中国汽车产销量双双跃居到世界第一。
由此可见过去的十年是中国汽车产业发展的黄金十年。
但是,经过了十年的高速增长后,中国仍处于汽车社会发展的初级阶段,2010年中国的汽车千人保有量仅为58辆,与汽车先导国家汽车千人保有量500~800辆(其中美国800辆、日本590辆、德国560辆、法国600辆、韩国355辆)的水平相比仍有较大的差距,未来仍有很大的发展空间。
随着中国经济持续快速发展和城镇化进程的加速推进,今后较长一段时期中国汽车需求量仍将保持持续增长的势头。
目前中国某些单一细分市场的需求规模已经相当于某些成熟汽车市场整个国家的总销量。
例如,2011年中国乘用车总销量达到1221万辆,其中MPV销量50万辆;轿车销量达到1012万辆,相当于同年日本(352万辆)、德国(317万辆)、法国(220万辆)和韩国(132万辆)的乘用车销量总和;SUV销量159万辆,高于同年韩国乘用车总销量。
影响轿车需求的微观因素包括:一是消费者收入水平对汽车需求的影晌。
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经济的发展 人民生活水平的提高 以及国家政策等方 为 16 辆 表 1 列出了一些国家在1999 年每千人汽车保
面的调整 汽车工业发展到了一个新的时期 只用汽车 有量以及相对应的人均 GDP 资料来自世界银行的发
保有量的历史数据已难以预测其将来的变化趋势
展指数 我国2002 年的人均GDP 为 8184 元人民币 约
4 表 5 和表 6
1.3 汽车保有量结果分析
图 1 是世界各国在 1999 年的每千人汽车保有量对
相应的以美元计的人均 GDP 值 数据来自世界银行
下 我国轿车出厂价格出现 5.14 的下降 但载货汽 车只下降了 0.75 客车价格同比上升 0.67 2002 年的降价情况与 2001 年类似 进入 2003 年以后 汽车 价格尤其是轿车价格都明显下降 且降价范围之广 幅 度之大是前所未有的 北京地区国产车价平均下挫6.9
1% 可以导致保有量增加0.5% 消费环境和政策的鼓励 汽车保有量很低的原因也是多方面的 其一 在 1994
可以促使汽车保有量每年以 3% 7% 左右的速度增长 年前相当长的阶段里 在政策上 中国倾向于限制轿车
日本学者沈中元等把对中国汽车的保有量预测细 消费 其二 无独有偶 当时中国的城市化率很低 中
关键词 汽车 保有量 年产量 中国
汽车业不但是国民经济的重要组成部分 而且影 保有量历史数据 建立了以人均 GDP 和城市化率的相
响着与之相连的许多产业 如钢铁业等 同时从生产到 关关系作为汽车保有量预测的初级模型 由这一初级
消费 汽车业都要消耗大量的能量 因此 汽车业的规 模型出发 乘以价格下降的弹性系数和由于政策法规
人均 城市化 初级模型汽车 修正后汽车 年 GDP/ 元 率 / % 保有量 / 万辆 保有量 / 万辆
2000 7086.0 36.2
1693
1609
2005 10486.6 42.1
2498
3218
2010 15188.6 48.1
3585
7121
2015 21479.4 54.0
49y 和 Nicholas Sarantis在预测英国 映了交通设施的情况 其三 与发达国家相比 中国的
的汽车需求时则坚持认为 汽车的需求 与 G D P 相关 而不是人均 G D P 其理 由是许多汽车为公家车
国家
表 1 1999 年一些国家的人均 GDP 和每千人汽车保有量
1982 525.6 20.3 2.04 1993 2933 28.0 6.94 每年平均增长率在 1% 左右
1983 582.2 21.1 2.18 1994 3916 28.5 7.90
由世界银行提供的数据 笔者分析了
1984 695.1 22.8 2.35 1995 4772 29.0 8.63 自1960 1999年间的城市化增长率数据
过多种预测 中国科学院吴良镛预计 到
城市 千人汽车
城市 千人汽车 2010年及21世纪中叶 中国的城市化率将
年份 人均 GDP 化率
保有量
年份 人均 GDP 化率
保有量 达到 45% 和 65% 牛文元则认为 到本世
1981 489.0 19.4 1.88 1992 2288 27.5 6.02 纪中叶 中国城市化率将提高到75%以上
曹建海等把汽车市场的扩大归结为3大原因 居民 合1000美元 相比之下 我国每千人汽车保有量很低
收入增加 汽车价格下降以及消费环境和消费政策的
表 1 中日本的数据来自 FUEL21
改善 分析认为 今后 10 15 年 中国将成为最大的
每千人汽车保有量的多少不仅取决于一个国家的
汽车消费国 有望达到每年销售 1700 万辆的规模 中 经济发展水平 还与国家或地区的地理 交通设施以及
上述回归方程的相关系数R-Sq(adj) = 99.2% 各 系数的回归显著性参数P 均为0.000 证明各系数都十 分显著
以上模型建立在以往 20 多年的历史数据基础上 它反映了汽车保有量历史性的趋势 但不能反映目前 发生的政策和价格的变化 因此 我们称此模型为汽车 保有量初级模型
应用这一模型 对GDP/Cap 求偏微分 可以得到
4 其中: I 为第I 年 Automobile i 为第I年的 汽车保有量 I 年的汽车新需求量New_Demand i 由下式求出
5 修正后的汽车保有量为
表 6 中国汽车保有量预测 发展速度 低速
人均 城市化 初级模型汽车 修正后汽车 年 GDP/ 元 率 / % 保有量 / 万辆 保有量 / 万辆
综 述
中国汽车保有量及年产量预测模型研究
韦保仁 八木田浩史
内容提要 本文应用历史数据 以人均 GDP和城市化率为自变量 建立了中国汽车保有量初级模型 用 上述模型计算出各年的汽车新需求量 乘以考虑价格和消费环境的系数 就可求得修正后的每年汽车新需求 量 进而求得将来的汽车保有量 研究结果表明 中国可能于 2015年到2020年间成为世界最大的汽车消费 市场和生产基地
国将成为世界重要的汽车制造基地之一 他们对2010 文化等多方相关 1 9 9 9 年 中国香港的人均 GDP 达
年以前各因素导致的汽车市场增长率作出预测 认为 22180 美元 每千人汽车保有量只有 78 辆 而美国在
GDP 增长 6.5% 将拉动汽车保有量增长 6.5% 降价 1998 年每千人汽车保有量已达 767 辆 中国的每千人
人均
千人汽车
GDP / 美元 保有量 / 辆
国家
人均
千人汽车
GDP / 美元 保有量 / 辆
本文根据中国的国情 认为除了人 法国 28958
564
罗马尼亚
1269
154
均 GDP 外 城市化率也是影响中国汽车 芬兰 30355
462
保有量的重要因素 作者应用中国汽车 韩国 12086
238
南非
3903
1985 855.3 23.7 2.75 1996 5491 30.5 9.04
1986 956.3 24.3 3.35 1997 5946 31.9 9.91 其中1966 1974间的增长率为零或为负
1987 1102.8 25.0 3.80 1998 6196 33.4 10.62 因此予以消除 如表 3 所列 在整个期间
1988 1354.6 25.6 4.34 1999 6428 34.8 11.59 中 中值为 0.46% 我们假设这是中国未
1989 1512.3 26.2 4.72 2000 6958 36.2 12.69 来城市化的低速增长率 自 1980 年以来
1990 1638.4 26.4 5.14 2001 7501 37.7 14.12 中国的城市化率获得了一些加速 其增长
研究内容极其精细 只是他们的研究报告不对一般科研
人员和读者开放 袁泉等采用灰色模型 周骞和吴义虎 1 汽车保有量
等采用神经网络 程毛林采用逻辑斯蒂曲线等多种模式
根据 2003 年中国汽车工业年鉴的统计资料 2002
预测了中国的汽车保有量 但是 近几年来 随着中国 年我国的汽车保有量为 2053 万辆 每千人汽车保有量
城市化的中速增长情景 根据世界银行的数据 在1999 年 日本的城市化率为 7 8 . 6 6 % 美国的城市化率 76.98% 由此 我们假设城市化增长的高速情景为 到 2020 年 中国的城市化率达到60% 3 种情景的部分数 据列于表 4 表 5 表 6 1.2.2 人均 GDP
对中国未来的 G D P 已有很多研究 本文在计算 GDP 的中速和低速发展的 2 种情景时 采用基于生产 函数的 GDP 模型 这一模型采用资本存量和城市化率 作为自变量 从已有的历史数据回归而得 城市化率的 情景假设如上所述 对将来的资本存量也作了3种情景 的假设 GDP 的高速发展情景采用假设的增长率法
人均 GDP 的部分数据列于表 4 表 5 表 6
2 同样对城市化率 UR 求偏微分 我们可以得到
1.2.3 价格修正 上述初级模型 可以计算出将来历年的汽车保有
量 我们定义 来年的汽车保有量与今年的汽车保有量
3
之差为汽车新需求量 如前所述 这一新需求量只是历 史性的趋势分析 考虑的动因只是人均 GDP 和城市化
由此可见 在中国人均 GDP 每增长 1% 千人汽车 保有量增长 0.46% 城市化率每增长 1% 千人汽车保 有量增长 1.16% 1.2 汽车保有量预测 1.2.1 城市化率
中国的城市化率受到了户籍制度的限制 一直处 于比较滞后的状态 中国学者对中国的城市化发展作
率的变化 事实上 这一新需求量还应受到其他一些原 因的影响 比如价格和汽车的使用软硬环境
分为商务用车 家庭用车 农用车等 他们对不同类的 国的城市化水平是一个综合的指标 城市化是中国经
机动车保有量采用不同的变量 主要有 G D P 人均 济发展的驱动力之一 韦保仁等发现中国 GDP 与城市
G D P 农业人均 G D P 以及反映交通基础设施的参数 化率存在强相关关系 不但如此 城市化率也综合地反
2000 7086.0 36.2
1693
1609
2005 10226.8 40.7
2371
3074
2010 12914.4 43.0
2924
5102
2015 16136.0 45.4
3547
7472
2020 19917.3 47.7
4231
10150
6
由此得到的修正后的汽车保有量部分数据列于表
2020 30613.2 60.0
6726
18879
表 5 中国汽车保有量预测 发展速度 中速
人均 城市化 初级模型汽车 修正后汽车 年 GDP/ 元 率 / % 保有量 / 万辆 保有量 / 万辆