(完整版)我国私人汽车拥有量分析情况毕业论文
1990—2010年我国私家车拥有量相关要素的计量分析
《我国私人汽车拥有量影响因素的计量分析》论文【摘要】本文选择了《2011年中国统计年鉴》中1991年——2010年共20年的相关数据，选择城镇居民人均可支配收入，全国公路里程，原材料、燃料及动力购进价格指数，居民消费价格指数，我国GDP作为解释变量构建模型，对我国私人汽车拥有量得影响因素进行实证分析。
并利用EVIEWS 软件对模型进行参数估计和检验，并加以校正。
对最后的结果进行经济意义分析，然后提出自己的看法。
【关键词】私人汽车拥有量影响因素实证分析计量经济学模型检验一、模型的选取和变量选择由于非线性模型的假设检验都涉及到非常复杂的数学计算，所以本文考虑做一个线性模型（对参数线性），这样各种检验的方法较多，对模型准确程度的分析也更可靠。
1、变量选择（1）人均可支配收入私家车这种高档消费品的拥有量显然与收入水平有关，因此引进解释变量人均可支配收入，并先预期此二因素与私家车拥有量呈正相关。
（2）公路里程本文预计私家车的拥有量与全国公路里程有关，因此引入解释变量公路里程，并预期其与私人汽车拥有量成正相关。
（3）原材料、燃料及动力购进价的指数燃料及动力价格也是影响私家拥有量的原因之一，直接构成居民购买私家车的成本。
为此本文引用以上一年为基期的原材料、燃料及动力购进价格指数作为解释变量，并且预期其与私家车拥有量成负相关。
（4）居民消费价格指数本文预计私家车的拥有量与居民消费价格指数有关，居民消费促进汽车销售，因此引入解释变量居民消费价格指数，并预期其与私人汽车拥有量成正相关。
2、模型选取对于人均可支配收入、公路里程和其他交通运营数这些指标，我们更关心其相对数变化对私人汽车拥有量得影响，而且对数变换后能够减少异方差对模型的影响，所以采用对数模型。
二、数据的来源及模型设定1、数据的来源及处理本文选择了《2011年中国统计年鉴》中1991年至2010年共20年的相关数据，并对其进行了处理：Y 表示私人汽车拥有量（万辆）；1X 表示人均可支配收入（元）；2X 表示公路里程（万公里）；3X 表示原材料、燃料及动力购进价格指数（%）；4X 表示居民消费价格指数（%）； 为随机扰动项。
我国私人汽车拥有量分析
我国私人汽车拥有量分析一、引言随着我国经济突飞猛进的发展，人民群众的收入水平不断提高，特别是城镇，居民的收入不断提高，私人汽车拥有量不断增加，同时银行的按揭贷款买车等等的一系列推动措施，也促进了私人汽车拥有俩的增加。
国家统计局最新公布的数据显示，国内大城市的私家车拥有量继续保持大幅增长的趋势。
截止到2010年底，在全国十大城市的私家车拥有量排名中，北京私家车的拥有量以多出第二名近40万辆的绝对优势排在了第一位。
这十个城市的具体排名分别是：除此之外，有关统计资料表明，我国城镇居民中有3800万户（占城镇居民总户数的24.8％），有能力承受10万元左右的汽车消费。
从近几年我国汽车消费的发展变化来看，汽车消费将成为消费热点。
从1990年到2000年的10年间，我国民用汽车的保有量由551.36万辆增加到1608.91万辆，平均每年增长11.3％。
其中私人汽车拥有量由1990年的81.62万辆增加到2000年的625.73万辆，平均每年增长22.6％。
私人汽车拥有量占民用汽车的保有量比重从1990年的14.8％，上升到2000年的38.9％，平均每年上升2.4个百分点。
1996年以来，民用汽车拥有量的增加量中，私人汽车增加量的比重均高于57.7％，其中最高的是1999年，私人汽车增加量占全部民用汽车增加量的82.5％。
这说明我国汽车市场结构发生了根本性的变化，居民个人已经成为我国汽车市场的消费主体。
我国私人汽车拥有量随时间变化图如下：。
从图上可以看出，近些年来，我国私人汽车拥有量不断增加，单从经济方面来说，私人汽车拥有数量是评判一个国家人民生活水平的重要指标，因此，此次我就针对我国私人汽车拥有量进行分析。
二、模型设定及数据说明1、模型设定通过数据观察，我们搜集了30个城市的房地产价格的统计数据，建立模型，模型的表达式为普通的多元线性方程形式Y＝β0+β1X1+β2X2+β3X+3µi其中把我国私人汽车拥有量Y，X1城镇居民可支配收入，X2为贷款利率,X3为燃料、动力类价格指数。
我国私人汽车保有量的分析及预测
目录摘要 (1)关键词 (1)一、引言 (2)二、综述 (2)三、现状分析 (3)四、建模 (5)（一）模型选择 (5)（二）数据说明 (6)1．目标变量 (6)2．解释变量 (6)3．样本选取 (8)（三）模型建立 (8)五、模型分析 (9)（一）数据处理 (10)（二）回归计算 (10)（三）模型检验 (11)1．统计检验 (11)2．计量经济学检验 (12)3．经济意义检验 (13)（四）模型评价 (13)六、预测 (14)七、结论 (15)参考文献 (17)我国私人汽车保有量的分析及预测统计031 陆诚煜学号：2070403138 指导老师：胡荣华［摘要］我国经济的快速发展为私人汽车提供了巨大的发展空间，同时汽车保有量的大幅增加势必对土地、能源和环境带来巨大压力，这就需要对影响私人汽车发展的主要因素进行分析，对其保有量的发展趋势做出科学判断。
本文根据近年来国内各项经济指标，运用线性回归方法，给出了一个适用于短期预测的计量经济学模型及进行各项检验的详细过程，并据此较为准确合理的预测了我国2006年和2007年的私人汽车保有量，进而提出贯彻科学发展观，走可持续发展道路将是促进我国未来私人汽车良性发展的客观要求。
［关键词］私人汽车保有量计量经济学模型预测Abstract: The rapid economical development of our country has provided great development space for the private vehicle and the significant increase of private vehicle population will inevitably bring great pressure to the land, resources of energy and the environment, so it is necessary to analyze the main factors that affect the development of our private vehicle, and then make a reasonable judgment to the development trend of the vehicle quantity. According to the economic indices of recent years, this paper constructs an econometric model which is suitable for short term predication by linear regression method and introduces the concrete process of some test, and then the comparatively accurate private vehicle population of China in 2006 and 2007 are forecasted, Then it points out that the implementation of scientific development concept, adopting sustainable development policy will be the objective requirements of private vehicle development of China in the future. Key words：private vehicle quantity;model of econometrics; forecast一、引言每年上万亿美元的汽车产业是世界经济的支柱产业之一，没有任何一种工业品能像汽车这样渗透到社会大众生活的各个层面。
我国私人汽车拥有量影响因素的计量分析
参考内容二
文章标题：我国私人汽车拥有量的计量经济学模型及其检验和预测 引言： 随着经济的发展和人民生活水平的提高，我国私人汽车拥有量逐年攀升。私 人汽车的普及程度不仅代
表着我国汽车工业的发展水平，也反映了人民的生活质量。因此，研究私人 汽车拥有量的影响因素及其发展趋势具有重要意义。本次演示旨在通过建立计量 经济学模型，分析私人汽车拥有量的影响因素，并对其进行检验和预测。
五、结论
本次演示通过问卷调查和统计分析，深入探讨了我国私人汽车拥有量的影响 因素。研究发现，人均GDP、居民可支配收入、城市化水平和汽车产业政策等因 素对私人汽车拥有量的影响最为显著。政策制定者可以通过调整相关政策，
鼓励或限制私人汽车的拥有和使用，以实现汽车产业的可持续发展。例如， 可以加大对新能源汽车的补贴力度，推动绿色出行方式的发展；同时，也可以通 过拥堵收费等措施，限制私人汽车的过度使用研究也存在一定局限性。首先，由于数据可得性限制，本 次演示所选取的解释变量并不全面，可能存在其他影响私人汽车拥有量的重要因 素未被纳入模型。其次，本次演示主要了私人汽车拥有量的影响因素，对其发展 趋势进行了预测
，但未对私人汽车拥有量进行细分研究，如不同收入水平、不同地区等细分 市场的拥有量变化情况尚需进一步探讨。未来研究可针对以上不足之处进行深入 分析，为相关政策制定提供更为精确的理论依据。
三、研究方法
本次演示采用问卷调查和统计分析相结合的方法，对中国私人汽车拥有量的 影响因素进行研究。首先，设计问卷调查，收集各地区私人汽车拥有量及相关影 响因素的数据。其次，运用描述性统计方法，对各地区私人汽车拥有量及影响因 素进行统计分析
。最后，通过因果关系分析，探讨各因素之间的相互作用。
四、结果与讨论
然而，要解决私人汽车带来的环境问题，不能仅依靠限制私人汽车的发展， 还需要大力发展新能源汽车技术，提高充电设施的建设，引导消费者转变出行观 念，提倡绿色低碳的生活方式。
我国私人轿车市场分析和预测报告
我国私人轿车市场分析和预测报告根据最新数据和市场调研报告，我国私人轿车市场正呈现出快速增长的趋势。
以下是对该市场的详细分析和未来的预测。
1. 市场现状分析自20世纪70年代实施改革开放以来，我国经济快速发展，人民收入水平也不断提升。
这使得越来越多的家庭有能力购买私人轿车。
截至目前，我国私人轿车拥有量已经超过2亿辆，位居世界第一。
2. 驱动因素我国私人轿车市场增长的主要驱动因素包括：经济发展、城市化进程、居民收入增加、出行需求的变化等。
随着经济的发展和收入水平的提高，居民可支配收入不断增加，购买私人轿车成为了一种生活方式。
3. 市场竞争格局我国私人轿车市场竞争格局日趋激烈，国内外品牌众多，消费者的选择空间十分广阔。
国内品牌持续发力，提升产品质量和技术含量；同时，国际知名汽车品牌纷纷进入中国市场，引领消费潮流。
此外，新能源车的快速发展也给市场带来了新的竞争机会和挑战。
4. 市场前景预测未来，我国私人轿车市场将继续保持快速增长的势头。
以下是一些预测：- 市场规模持续扩大：随着城市化进程的推进和人民收入的增加，私人轿车的需求将不断增长。
预计到2030年，我国私人轿车保有量将达到3亿辆以上。
- 新能源车将迎来爆发式增长：政府大力推动新能源车的发展，通过补贴和减免购置税等政策吸引消费者购买。
预计到2025年，新能源车在私人轿车市场的占比将大幅增长。
- 智能汽车将成为未来发展趋势：随着科技的发展，智能汽车将成为未来私人轿车市场的主流。
无人驾驶、车辆互联等技术将逐渐成熟并应用于私人轿车领域，为市场带来新的增长点。
总的来说，我国私人轿车市场正处于快速发展阶段。
随着经济的持续发展和人们生活水平的提高，私人轿车需求将持续增长。
政府的支持和新技术的推动将进一步促进市场的发展。
然而，市场竞争压力也将加大，企业需加强产品创新和品牌建设，以赢得消费者的青睐。
5. 消费者购车动机分析消费者购买私人轿车的动机主要包括实用性、便利性、社交需求和个人形象需求等方面。
中国老百姓私人汽车调研报告分析
中国老百姓私人汽车调研报告分析第一篇：中国老百姓私人汽车调研报告分析随着经济的快速发展，居民收入持续增长，生活水平显著提高，生活质量明显改善，汽车消费不再是百姓人家的梦想。
交通工具的改善成了居民的消费热点，汽车消费则成为近年来市民消费的新亮点。
政府振兴汽车工业措施、鼓励汽车消费政策的出台，有力地促进了居民家庭、个人的汽车消费需求。
底，我市全市私人轿车拥有量达37460辆，比增加8624辆，增长29.9%；城市住户抽样调查数据显示，6月末，我市每百户城市居民家庭家用汽车拥有量为11辆，比底增加1辆，增长10%，汽车消费开始进入逐步加快的时期。
一、我国私人轿车的发展历程改革开放三十年，我国私人轿车从70年代的禁区到80年代以灰色面孔开始出现在极少数家庭，90年代国家鼓励个人购买汽车到新世纪私家车快速进入居民家庭，经历了一个曲折历程。
1、70年代私家车曾是一个禁区。
70年代末，刚刚从“文革”走出来的中国老百姓，根本不会想到有一天会开上私家车。
当时中国的轿车价格是国际市场的三四倍，大多数工薪族月薪四五十元，不吃不喝攒钱半辈子，也买不起一辆轿车。
百姓拥有轿车，在当时甚至是个禁区。
2、80年代私家车以灰色面孔开始出现在极少数家庭。
80年代，改革开放初期，随着经济的高速发展和对外交往的日益增多，国产轿车不再符合需求，公务车的级别限制松动，以丰田皇冠等为主的日本轿车涌进国门。
两三年间，耗用的外汇，相当于30年中国汽车工业总投资的两倍多。
这一状况引发了全社会的巨大反响，造车还是买车？已经上升到涉及民族自尊心的政治问题，国民强烈要求发展轿车生产的呼声四起。
1985年前后，我国开始合资生产轿车，私人买车，也在这时出现松动。
在北京，一些专家教授、演艺界明星、或者“有门路”的人，可以通过“特批”，买到外国驻华机构淘汰的“二手车”；通过易货贸易一批东欧生产的微型轿车也流入中国，私家车以一种灰色的面孔在中国崭露头角。
3、90年代私人购车正式写入国家产业政策。
计量论文我国私家车拥有量影响因素的计量分析
计量经济学课程论文我国私家车拥有量影响因素的计量分析我国私家车拥有量影响因素的计量分析一.问题的提出私家车，私人自己买的，拥有使用支配权的，在不违法的情况下可以自由的使用支配。
2013年，私家车取消了以前15年必须报废的规定，改为60万公里引导报废。
随着我国经济实力的增强，人民生活水平的提高，私人汽车的需求量也是逐年增加。
尤其是2002年以来，私人购车占整个市场的份额迅速提升，汽车市场进入私人购车阶段。
根据国际通用车价和国内生产总值增长比较系数计算，未来5~10年中国有购车能力的人口可达5亿，约1.5亿个家庭。
未来20年中国有望成为全球第一大汽车市场。
而且全世界范围内千人汽车保有量128辆，按照6月末中国的汽车保有量测算，中国千人汽车保有量大约为63辆，相当于世界平均水平一半。
由于中国人多地少的基本国情，如此低的汽车保有量，已经给城市交通和环境带来巨大压力。
交通拥堵、空气污染已经成为国内许多城市挥之不去的梦魇,汽车对能源消耗和环境的影响也越来越大。
继北京对汽车实行限购限行措施后，国内还有一些城市也准备采取相关措施，缓解交通拥堵。
在一些大城市，汽车过快增长和道路不足的矛盾越来越突出。
正因为私人汽车逐渐占据了汽车消费市场的主导地位又引发诸多矛盾，并直接反映了整个汽车行业的现状，所以私人汽车消费市场越来越吸引人们的关注。
二.理论综述多重共线性：所谓多重共线性（Multicollinearity）是指线性回归模型中的解释变量之间由于存在精确相关关系或高度相关关系而使模型估计失真或难以估计准确。
一般来说，由于经济数据的限制使得模型设计不当，导致设计矩阵中解释变量间存在普遍的相关关系。
一般多重共线性的修正都是采用逐步回归法来解决，具体步骤如下：先用被解释变量对每一个所考虑的解释变量做简单回归，然后以对被解释变量贡献最大的解释变量所对应的回归方程基础，再逐个引入其余的解释变量。
这个过程中会出现3种情形：①若新变量的引入改进了adjustR^2和F检验，且其他回归参数的t检验在统计上仍是显著的，则可考虑在模型中保留该变量。
我国私人汽车拥有量的计量经济模型研究
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）、国内公路里程（以此来反映私人汽车的使用条件）、全国汽车产量、关税、以及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。
表1 变量符号及单位说明数据来源：《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。
我国私人汽车拥有量的分析
我国私人汽车拥有量的分析摘要：随着我国经济的快速发展，私人汽车正逐步走入每个家庭，同时汽车的大幅增加势必对交通、能源和环境带来巨大的压力，这也制约着我国私人汽车的发展空间。
本文根据近年来国内各项经济指标，运用计量经济学模型中的多元线性回归方法以及EVIEWS软件对我国私人汽车拥有量进行了科学的分析及预测，揭示出私人汽车拥有量的影响因素关键词：私人汽车拥有量经济发展影响因素一、理论背景汽车特别是用于消费的私人汽车拥有量的多少，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。
汽车作为中国家庭拥有率最低的一种高档耐用消费品，随着居民收入水平的不断提高和中国政府鼓励轿车进入家庭政策的出台，制约需求的各种不合理费用逐步取消和汽车贷款正在被越来越多人所接受，汽车正在快速进入普通家庭。
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。
我国汽车社会面临能源紧缺、燃油价格上涨、土地资源有限等诸多不利因素。
如果对这种快速增长不从战略的高度加以科学引导和调整，汽车的迅猛增长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发展的阻碍因素。
在这样的背景下，进行私车发展转型刻不容缓，力图使私车保有量在节约、环保、节能的“框架”中适度增长。
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，同时也与我国交通状况有密切联系。
因此我试图通过建立计量经济学模型来发现私人汽车保有量与有关社会经济数据之间的关系。
二、变量选取考虑各个数据的可获得性质，本文选取：被解释变量：，为私人汽车拥有量解释变量：，国内生产总值，人均可支配收入，汽车产量三、数据采集1996～2011年各变量的统计数据年份私人汽车拥有量（万辆）国内生产总值（千亿元）人均可支配收入（元）汽车产量(万辆)1996 289.67 71.18 4838.90 147.52 1997 358.36 78.97 5160.30 158.251998 423.65 84.40 5425.10 1631999 533.88 89.68 5854.00 183.22000 625.33 99.21 6280.00 2072001 770.78 109.66 6859.60 234.172002 968.98 120.33 7702.80 325.12003 1219.23 135.82 8472.20 444.392004 1481.66 159.88 9421.60 509.112005 1848.07 183.08 10493.00 570.492006 2333.32 210.87 11759.5 727.92007 2876.22 249.52 13785.8 888.72008 4173.39 300.67 15780.8 934.552009 5314.31 335.353 18858 1382.662010 6539.36 397.983 19109 1826.472011 7872.12 471.564 23979 1841.89四、实验分析1、建立多元线性回归模型利用eviews做ols分析，得Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/18/13 Time: 12:46Sample: 1996 2011Included observations: 16Variable Coefficie Std. Error t-Statisti Prob.C -978.8384 266.3186 -3.675441 0.0032X1 16.40551 7.733326 2.121404 0.0554X2 -0.057568 0.127273 -0.452316 0.6591X3 1.182315 0.748049 1.580532 0.1400R-squared 0.991097 Mean dependent var 2351.771 Adjusted R-squared 0.988871 S.D. dependent var 2384.87614.10576S.E. of regression 251.5855 Akaike infocriterionSum squared resid 759543.4 Schwarz criterion 14.29891Log likelihood -108.8461 F-statistic 445.2936 Durbin-Watson stat 0.848017 Prob(F-statistic) 0.000000 回归方程为(-3.67) (2.12) (-0.45) (1.58)=0.991097 =0.988871 F=445.2936通过对模型进行简单的分析可知，该模型的拟合程度非常好，且方程的显著程度也比较高。
私家车拥有量的计量分析-
私家车拥有量的计量分析【摘要】本文旨在对1989-2003年我国人均收入变动，基础设施建设等一系列因素对私人汽车拥有量的影响进行实证分析。
首先，我们收集了相关的数据。
其次，建立了理论模型。
然后，利用EVIEWS 软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。
最后，我们对所得的分析结果作了经济意义的分析，并相应提出一些政策建议。
【背景资料】众所周知，汽车产业发展将带动巨大的经济链条的运转，特别是对钢铁、有色金属等原材料影响深刻，而就目前来说，中国的平均汽车保有量非常低，与中国的经济发展水平不相称，２００３年，我国每千人的轿车拥有量只不过５．１６辆。
世界上有２９个国家遍及亚、非、拉美的人均ＧＤＰ低于我国，可是它们的每千人轿车拥有量却高于我国。
例如位于高加索地区的格鲁吉亚，虽然人均ＧＤＰ只有７０１美元，但每千人轿车拥有量竟高出我国１６．６倍；居民数仅次于我国的印度，其人均ＧＤＰ只及我国的３９％，可是每千人轿车拥有量却只与我国相差１０％。
中国汽车市场目前400多万的销量仅仅相当于美国六七十年代的水平,而中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,如果达到世界平均水平，中国应该有１．６亿辆汽车，是目前的８倍。
可见中国的汽车市场还没有完全形成应有的规模，所以中国汽车市场潜力巨大。
数据源Y: 私家车拥有量，（万辆）；X2：国内生产总值（亿元）；X3：居民消费水平（元）X4:公路长度（万公里）；x5：人均生活能源消费量（液化石油气kg）；x6：海关历年进口机械及运输设备金额（亿美元）；x7:年底总人口数（万人）。
（数据来源于《中国统计年鉴》）一运用OLS法对参数估计.(一) 参数的估计分析：F=338.4232> F0.05(6,8)=3.58,表明模型从整体上看私人汽车拥有量与解释变量之间线性关系显著。
Y=-1337.667+0.002107X2-0.189167X3+7.617672X4+74.71374X5+0.040517X6+0.005484X7（1308.979）（0.010792）（0.271554）（1.440055）（24.50343）（0.147795）（0.011616）t=（-1.021916）(0.195260) (-0.696610 ) (5.289848) (3.049114) (0.274143) (0.472049) r^2=0.996076 df=8X3是居民消费水平,系数为负号与经济变量不符，剔除x3。
中国私人轿车市场分析与预测报告分析
中国私人轿车市场分析与预测报告分析中国私人轿车市场是全球最大的汽车市场之一，国内消费者对私人轿车的需求持续增长。
本报告旨在分析当前中国私人轿车市场的现状，并预测未来几年的发展趋势。
一、市场概述中国私人轿车市场规模庞大，消费需求强劲。
根据中国汽车工业协会数据，2019年中国私人轿车销售量达到1860万辆，同比增长4.4%。
随着我国居民收入水平提高和城镇化进程加速推动，私人轿车需求仍有较大的增长空间。
二、市场竞争格局目前，中国私人轿车市场竞争激烈，国内外品牌竞争并存。
国内品牌如吉利、长城等在市场上占据一定份额，但合资品牌如大众、丰田等仍然热销。
同时，新能源汽车市场增长迅猛，特斯拉等外国车企在中国市场表现出强大的竞争力。
三、市场驱动因素1. 经济增长：随着中国经济的不断发展，居民收入不断提高，对私人轿车的购买能力增强。
2. 城镇化：城镇化进程加速，人口流动性增加，私人轿车需要成为更多人的交通工具选择。
3. 政策支持：中国政府出台一系列鼓励私人轿车消费的政策，如购车补贴、减税等，促进了市场的发展。
4. 环境保护压力：越来越多的城市推行限制机动车行驶政策，推动了新能源汽车的发展，也为私人轿车市场带来了新的增长机会。
四、市场趋势预测1. 新能源汽车市场将继续高速增长，成为市场的一大亮点。
电动车的技术进步和价格下降将进一步提高其市场占有率。
2. 智能网联汽车将迎来大规模普及。
借助5G技术的快速发展，智能网联汽车将提供更多的功能和便利，吸引更多消费者。
3. 汽车共享将成为新的市场增长点。
随着共享经济的兴起，汽车共享服务将在城市中变得更加普遍，一些消费者会选择共享而非购买私人轿车。
4. 高端品牌市场将继续扩大。
随着居民收入水平的提高，对于豪华品牌轿车的需求也在增加。
综上所述，中国私人轿车市场具有广阔的发展前景。
随着经济的发展、城镇化的推进以及政策的支持，私人轿车市场将继续保持增长态势。
新能源、智能网联和汽车共享将成为市场的重要增长点，同时高端品牌市场也将有更多机会。
（完整版）我国私人汽车拥有量分析情况毕业论文
（完整版）我国私人汽车拥有量分析情况毕业论文我国私人汽车拥有量分析E3UEE1LI］我国私人汽车拥有量分析前言:国家统计局最新公布的数据显示，国内大城市的私家车拥有量继续保持大幅增长的趋势。
截止到2001年底，在全国十大城市的私家车拥有量排名中，北京私家车的拥有量以多出第二名近40万辆的绝对优势排在了第一位。
这十个城市的具体排名分别是:有关统计资料表明，我国城镇居民中有3800万户（占城镇居民总户数的24.8 %）,有能力承受10万元左右的汽车消费。
从近几年我国汽车消费的发展变化来看，汽车消费将成为消费热点。
从1990年到2000年的10年间，我国民用汽车的保有量由551.36万辆增加到1608.91万辆，平均每年增长11.3 %。
其中私人汽车拥有量由1990年的81.62万辆增加到2000年的625.73万辆，平均每年增长22.6 %。
私人汽车拥有量占民用汽车的保有量比重从1990年的14.8 %, 上升到2000年的38.9 %,平均每年上升2.4个百分点。
1996年以来，民用汽车拥有量的增加量中，私人汽车增加量的比重均高于57.7 %，其中最高的是1999年，私人汽车增加量占全部民用汽车增加量的82.5 %。
这说明我国汽车市场结构发生了根本性的变化，居民个人已经成为我国汽车市场的消费主体。
随着我国经济突飞猛进的发展，人民群众的收入水平不断提高，特别是城镇居民的收入不断提高，私人汽车拥有量不断增加，同时银行的按揭贷款买车等等的一系列推动措施，也促进了私人汽车拥有俩的增加。
单从经济方面来说，私人汽车拥有数量是评判一个国家人民生活水平的重要指标，对它的研究分析是有比较现实的意义的。
我国私人汽车拥有量随时间变化图如下：数据收集：Y:: 我国私人汽车拥有量X1：城镇居民可支配收入X2:贷款利率具体数据如下obs Y X1 X2（％）X31990 816200 1510.2 9.72 1003 0+ 3 1x1+ 3 2x2+ 3 3x3先对各个变量做平稳性检验: 对YADF Test Statistic 1.082163 1% Critical Value* -4.32605% CriticalValue -3.2195X3:燃料、动力类价格指数（以1990年价格为10 0的定比指数序列）1991 960400 1700.6 8.64 101.9874 普通的多元线性方程形式: *MacKinnon critical values for rejection ofDependent Variable: D(ADFY)Method: Least SquaresDate: 061405 Time: 09:21Sample(adjusted): 1994 2003Included observations: 10 after adjusting endpointsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.ADFY(-1) 0.334153 0.308782 1.082163 0.3286D(ADFY(-1)) -0.121060 0.697271 -0.173620 0.8690 D(ADFY(-2)) -0.054606 0.945213 -0.057772 0.9562 D(ADFY(-3)) -0.409407 0.879632 -0.465430 0.6612 10% Critical Value -2.7557Adjusted R-squared 0.907058 S.D. dependent var S.E. of regression 216741.3 Akaike info criterion Sum squared resid 2.35E+11 Schwarz criterion 710945.9 27.71765 27.86894 Loglikelihood -133.5882 F-statistic 22.95874Durbin-Watson stat 2.080638 Prob(F-statistic) 0.002042对X1ADF T est Statistic -0.158912 1% Critical Value -4.3260 5% Critical Value -3.219510% Critical Value -2.7557*MacKinnon critical values for rejection ofDependent Variable: D(ADFX1)Method: Least SquaresDate: 061405 Time: 09:26Sample(adjusted): 1994 2003Included observations: 10 after adjusting endpointsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.ADFX1(-1) -0.005477 0.034465 -0.158912 0.8800D(ADFX1(-1)) 0.664445 0.406596 1.634162 0.1632D(ADFX1(-2)) -0.331605 0.522131 -0.635100 0.5533D(ADFX1(-3)) -0.414658 0.416042 -0.996674 0.3647C 609.9278 275.2910 2.215575 0.0776对 X2*MacKinnon critical values for rejection ofDependent Variable: D(ADFX2)Method: Least SquaresDate: 061405 Time: 09:27Sample(adjusted): 1994 2003ADF Test Statistic -0.529198 1% Critical Value* -4.3260 5% Critical Value-3.219510% Critical Value -2.7557R-squared 0.746497 Mean dependent var 589.4800 Adjusted R-squared 0.543694 S.D. dependent var 229.7711 S.E. ofregression 155.2114 Akaike info criterion 13.23431 Sum squared resid 120452.9 Schwarz criterion 13.38560 Log likelihood -61.17153 F-statistic 3.680899 Durbin-Watson stat 2.031160 Prob(F-statistic) 0.092741Included observations: 10 after adjusting endpointsADFX2(-1) -0.069982 0.132242 -0.529198D(ADFX2(-1)) 0.543426 0.321159 1.692075 0.1514D(ADFX2(-2)) 0.140535 0.368364 0.381510 0.7185D(ADFX2(-3)) -0.391387 0.347038 -1.127794 0.3106C 0.155018 1.219842 0.127080 0.9038Mean dependent var -0.486000对X3ADF TestStatistic-2.501558 1% Critical Value* -4.32605% CriticalValue -3.2195Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.0.6193R-squared 0.768917Adjusted R-squared 0.584050 S.D. dependent var 0.905296 S.E. of regression 0.583863 Akaike info criterion 2.068551 Sum squared resid 1.704478 Schwarz criterion 2.219843 Log likelihood -5.342754 F-statistic 4.159310Durbin-Watson stat 2.443814 Prob(F-statistic) 0.075014。
写一篇中国城市私家车保有量的快速增长短文300
我国城市私家车保有量的快速增长随着我国经济的快速发展和居民收入水平的提高，私家车成为越来越多家庭的标配。
数据显示，我国城市私家车保有量呈现出快速增长的趋势。
本文将从多个角度探讨我国城市私家车保有量增长的原因、影响以及可能的解决方法。
一、原因分析1. 经济发展和收入水平提高随着我国经济的不断增长，城市居民的收入水平稳步提高。
这使得越来越多的家庭有了购物私家车的能力。
私家车在一定程度上成为了居民生活水平提高的象征和必需品。
2. 城市化进程加快我国的城市化进程日益加快，大量农民涌入城市，为了更好地适应城市生活和工作需要，购物私家车成为了一种必然选择。
城市交通拥堵、公共交通不便等问题也加速了私家车保有量的增长。
3. 政府政策扶持为了刺激汽车消费和拉动内需，我国政府出台了一系列汽车消费政策，如减税降费、购车补贴等，这些政策无疑会刺激私家车市场的快速增长。
二、影响分析1. 交通拥堵问题加剧私家车保有量的快速增长导致城市交通拥堵问题日益加剧，交通效率降低，影响居民出行体验。
2. 空气污染问题突显私家车尾气排放是城市空气污染的重要来源之一。
私家车保有量的增长使得城市空气质量逐渐下降，对居民健康产生负面影响。
3. 城市停车难问题加重私家车保有量的增加也带来了城市停车难的问题，停车位紧缺，居民停车难成为了城市管理的一大难题。
三、解决方法探讨1. 加强公共交通建设加大对公共交通的投入，打造更加便捷、高效的公共交通系统，降低私家车使用需求，减缓交通拥堵问题。
2. 推广绿色出行方式通过政策和宣传，鼓励居民选择绿色出行方式，如骑行、步行等，减少对私家车的依赖，降低城市空气污染。
3. 合理规划停车资源加强城市停车资源的规划和管理，建设更多的停车场、停车楼，解决城市停车难问题，提高城市停车效率。
总结：我国城市私家车保有量的快速增长既带来了便利，也带来了一系列问题。
需要政府、企业和居民共同努力，采取有效的措施，引导私家车保有量合理增长，推动城市交通的健康可持续发展。
关于我国私人汽车拥有量的计量经济学模型及其检验和预测.doc
关于我国私人汽车拥有量的计量经济学模型及其检验和预测[摘要]建立准确而合理的计量经济学模型，寻求全国私人汽车拥有量和社会经济的相关指标之间的函数关系，可以较为准确的对一国短期内私人汽车拥有量的变化进行定量的分析与预测。
本文采用1989—2005年中华人民共和国国家统计局公布的相关统计数据，给出建立计量经济学模型和对其进行多种检验的详细过程，并根据模型预测了2006年我国的私人汽车拥有量。
[关键词]私人汽车拥有量计量经济学模型检验预测0 前言预测是指以准确的调查统计资料和市场经济信息为依据，从现象的历史、现状和规律出发，运用科学的方法，对未来发展前景的测定。
预测是决策科学化的工具，是编制计划、预见计划执行情况、加强计划指导的依据，也是企业改善管理的有效手段之一。
预测方法可以分为定性预测和定量预测。
定性经济预测是指，通过调查研究，了解实际情况，凭自己的实践经验和理论、业务水平，对发展前景的性质、方向和程度做出判断进行预测的方法。
定量经济预测是指，根据准确、及时、系统、全面的调查统计资料和市场经济信息，运用统计方法和数学模型，对未来发展的规模、水平、速度和比例关系的测定。
定量预测包括时间序列预测和回归分析预测等。
实际工作中，为了保证预测结果的可信度，定性预测和定量预测往往结合起来使用。
改革开放以来，我国创造了经济高速增长的神话，拥有近13亿庞大人口的基数，在2003年实现了人均GDP1000美元的基本小康目标，这也是私家车开始步入普及化道路的里程碑。
从近几年如火如荼的汽车市场发展来看，即使最近出现了不同程度的车市渐冷现象，但无论是国外跨国公司，还是国内汽车业霸主和中小汽车厂商，仍然纷纷投资于新车开发、产品推广与宣传，其持久看好中国车市的坚定信心没有丝毫动摇。
现实生活中，汽车进入普通家庭已成为一个人所共知的事实，同样也会成为社会经济发展的必然趋势。
鉴于此原因，我们进行了这次关于私人汽车拥有量的计量模型研究，预测了2006年我国的私人汽车拥有量。
我国私人轿车市场分析和预测报告
我国私人轿车市场分析和预测报告前言随着经济的快速发展和人们生活水平的提高，私人轿车已经成为现代生活中不可或缺的交通工具之一。
汽车制造业作为我国国民经济的重要支柱产业之一，发展迅速，并对国内经济产生了广泛而深远的影响。
本文将对我国私人轿车市场进行分析，并对未来市场趋势进行预测。
1. 市场概述我国私人轿车市场规模庞大，增长迅猛。
根据中国汽车工业协会的统计数据，截至2021年底，我国私人轿车保有量已经超过3000万辆，市场规模巨大。
随着人们收入水平的提高和购车政策的放宽，私人轿车的销量和保有量都在不断增长，成为我国汽车市场中的重要组成部分。
2. 市场分析2.1 市场特点我国私人轿车市场具有以下特点：•多样性：市场上存在各种各样的品牌和型号的私人轿车，消费者有较大的选择空间。
•品质要求提升：消费者对私人轿车的品质要求越来越高，注重性能、安全性和舒适性。
•地域差异：我国私人轿车市场在不同地区差异较大，一线城市市场较为饱和，而三四线城市和乡村市场潜力巨大。
2.2 竞争状况我国私人轿车市场竞争激烈，主要品牌包括大众、丰田、奥迪、本田等国际品牌以及吉利、长安、比亚迪等国内品牌。
国内品牌在价格上具有一定优势，而国际品牌在品质和技术上较为出色。
随着国内品牌不断提升自身技术水平，品牌竞争逐渐加剧。
2.3 消费者行为消费者购买私人轿车时主要考虑以下因素：•品牌声誉•车辆价格•车辆性能和技术配置•油耗和环保性能•售后服务消费者对私人轿车的品质要求和服务期望不断提高，品牌信誉和售后服务质量成为消费者决策的重要因素。
3. 市场趋势预测3.1 电动轿车市场增长随着对环境保护的重视和国家政策的鼓励，电动轿车市场将会迎来快速增长。
目前，电动轿车市场在私人轿车市场中所占份额相对较小，但未来将会得到更多消费者的青睐。
3.2 智能化驾驶技术应用随着人工智能和自动驾驶技术的不断发展，私人轿车市场将会迎来智能化驾驶技术的应用。
消费者对车辆安全性和驾驶体验的要求将会推动这一趋势的发展。
中国私人轿车市场分析与预测报告
中国私人轿车市场分析与预测报告中国私人轿车市场分析与预测报告一、市场分析中国是全球最大的汽车市场，私人轿车是中国汽车市场中的重要组成部分。
近年来，随着居民收入水平的提高和城市化进程的加快，中国私人轿车市场持续增长。
本报告将从市场规模、消费者需求、竞争格局及发展趋势等方面进行分析。
1. 市场规模根据中国汽车工业协会的数据，2019年中国私人轿车销量达到2062.6万辆，比2018年增长6.8%。
中国私人轿车市场规模庞大，但仍然具有巨大的增长潜力。
2. 消费者需求随着居民收入水平的提高，越来越多的家庭拥有购买私人轿车的能力和意愿。
此外，人们对交通工具的需求也越来越多元化，不仅仅追求代步功能，更注重舒适性、驾驶体验和品牌形象等方面的因素。
因此，消费者对于外观设计、智能科技、燃油经济性和环境友好等方面的需求越来越高。
3. 竞争格局中国私人轿车市场竞争激烈，国内外主流汽车品牌纷纷进军中国市场。
在国内品牌中，上汽、一汽、长安等老牌汽车厂商依旧占据市场主导地位，但合资品牌和新兴造车企业的崛起也在改变市场格局。
在国际品牌中，丰田、大众、本田等一直以来都是中国市场的主要竞争者。
二、市场预测中国私人轿车市场将继续保持快速增长的趋势，主要受以下因素影响。
1. 消费升级随着居民收入的增加和中产阶级的崛起，消费者对于私人轿车的需求将持续增长。
同时，消费者对于汽车的需求也开始从简单的代步工具向舒适、安全和智能化方向转变，这将带动消费者对于高端车型和自主品牌的需求增加。
2. 政策支持中国政府一直以来都对汽车产业给予政策支持，例如减免购车税、推动新能源汽车发展等。
在私人轿车市场激烈竞争的背景下，政策的支持将成为企业在市场中脱颖而出的重要因素。
3. 新能源汽车发展随着环境保护意识的提高和全球对于减少碳排放的呼吁，新能源汽车在私人轿车市场中的份额将逐渐增加。
政府对于新能源汽车的支持力度也在不断加大，这将促使更多消费者购买新能源汽车。
计量经济学课程论文(汽车)
计量经济学我国汽车私人拥有量影响因素分析姓名：学号：班级：二〇一二年六月十日我国汽车私人拥有量影响因素分析摘要：从九十年代初期开始，我国才算是真正上的对外开放，也正是从这个时期开始，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。
也正因为汽车产业的发展，拉动一跳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-2010年的私人汽车拥有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、货币供应量、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拥有量的影响。
并在此基础上对我国汽车市场发展提出建议。
关键字：私人汽车拥有量平均工资城乡居民存款货币供应量城乡居民恩格尔系数物价指数汽车产量一．模型设定Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+b5X6+u iY表示私人汽车拥有量（万辆），X1表示平均工资水平（元），X2表示城乡居民存款（亿元），X3表示货币供应量（亿元），X4表示恩格尔系数，X5表示物价指数，X6表示汽车产量（万量）。
表1为由中国统计局网站得到1995-2010年的有关数据二．参数估计Eviews的回归结果如表2所示。
表2 回归结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/11/12 Time: 14:17Sample: 1995 2010Included observations: 16Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -1831.258 574.6463 -3.186758 0.0111X1 -0.002299 0.040145 -0.057269 0.9556X2 -0.006985 0.005869 -1.190144 0.2644X3 0.011286 0.004931 2.288597 0.0479X4 26.88352 10.08885 2.664677 0.0258X5 0.943801 7.875980 0.119833 0.9072X6 0.316304 0.775604 0.407817 0.6929R-squared 0.998995 Mean dependent var 1749.632 Adjusted R-squared 0.998325 S.D. dependent var 1692.257 S.E. of regression 69.25385 Akaike info criterion 11.61307 Sum squared resid 43164.86 Schwarz criterion 11.95108 Log likelihood -85.90456 F-statistic 1491.242 Durbin-Watson stat 2.396327 Prob(F-statistic) 0.000000Y=-1831.26-0.002*X11-0.01*X2+0.01*X3+26.88*X4+0.94*X5++0.32*X6+ui(-3.19) (-0.06) (-1.19) (2.29) (2.66) (0.12) (0.41)[0.96] [0.26] [0.05] [0.03] [0.91] [0.69]R2=0.998 F=1491.24 n=16 DW=2.40(括号内为T统计值,方括号为P值)三．模型检验一，经济意义检测X1代表平均工资水平，由于私人汽车拥有量上涨，X1的值应该为增长趋势，因而符号不对，与现实经济意义不符二，统计推断检测R=0.998拟合度非常好，F检验也很显著，5个变量的T检验都不是很显著三，P值检测X1，X2，X5，X6的P值均大于0.05可见其对于Y值的相关性不显著。
私家车拥有量计量论文
私家车拥有量计量论文私家车拥有量计量论文导语：论文常用来指进行各个学术领域的研究和描述学术研究成果的文章，简称之为论文。
它既是探讨问题进行学术研究的一种手段，又是描述学术研究成果进行学术交流的一种工具。
下面由小编为大家整理的私家车拥有量计量论文，希望可以帮助到大家！私家车拥有量计量论文[摘要]私人汽车作为高档消费品，如今逐步走入了普通家庭的生活之中。
本文为探究私人汽车拥有量受哪些因素影响，建立了精确并且符合实际的计量经济模型，研究了私人汽车拥有量与全国汽车产量、城镇家庭人均可支配收入、全国公路里程和城镇居民人口数量之间的相关关系。
[关键词]私人汽车拥有量；全国公路里程数；回归分析随着我国经济实力的增强，人民生活水平的提高，私人汽车的需求量也逐年增加。
进入2000年以来，私家车购买比率逐年提升，全国汽车市场掀起了私家车的购买狂潮。
按照国际上通用的车价与国内生产总值的增长比较系数来看，未来10年中国约有1.5亿个家庭具备购买私家车的能力，人口总数将达到5亿。
未来20年中国更将成为世界上头号汽车销售大国。
正是由于私家车慢慢占据了汽车销售市场的领导地位，并直接反映了全球汽车行业的现状，私家车销售市场受到了众人的瞩目。
1 数据收集为了对影响我国私人汽车拥有量的因素进行全面的分析，笔者选取了以下几个变量，具体见表1。
X1――城镇人口数（万人）：随着城镇化进程的加速，越来越多的农村人口成为城镇居民中的一员。
私人汽车作为实用型的高档耐用品，为居民出行带来很多便利。
因此，城镇居民人口数量会对私人汽车拥有量产生一定影响。
X2――城镇人均可支配收入：城镇的发展带动了区域经济的发展，也使得居民收入水平随之提高，城镇居民有更多机会购买必需品以外的高档耐用品，私人汽车就是其中重要的一种交通工具，因此两者之间必定存在联系。
X3――全国汽车产量（万辆）：根据需求―供应理论，当私人汽车的需求量增大时，反映到生产环节需要一定时间，且当私人汽车的生产商接收到这一信息之后，必然会迎合市场需求提高汽车供应量，反之亦然，因此全国汽车产量与私人汽车拥有量之间存在内在联系。
我国民用汽车拥有量分析研究--数学建模期末论文
数学建模期末论文目录我国民用汽车拥有量分析研究 (1)摘要 (1)问题的重述 (1)1.总背景介绍 (1)2.问题的产生 (2)3.问题的提出 (2)模型的假设与符号说明 (2)一、模型的假设 (2)二、符号说明 (3)模型的建立与求解 (3)一、问题一的分析与模型的建立和求解 (3)二、问题二的分析与模型的建立和求解 (5)1．对问题的分析 (5)2．弹性系数法简介 (5)三、问题三的分析与模型的建立和求解 (7)1．变量的选择和描述性统计分析 (7)2．模型的设定 (7)3．回归分析 (8)4．显著性检验 (9)四、问题四的分析与模型的建立和求解 (10)1．变量的选择和描述性统计分析 (10)2．模型的设定 (11)3．回归分析 (12)误差分析 (14)针对问题三 (14)针对问题四 (16)模型的评价与推广 (17)参考文献 (19)附录 (20)我国民用汽车拥有量分析研究摘要本文针对我国民用汽车拥有量问题，运用最小二乘法、三次指数平滑法等，分别建立“民用汽车拥有量”与时间序列的数学建模，以“民用汽车拥有量”为因变量（或被解释变量），建立双变量研究模型，多变量研究模型（因变量为“民用汽车拥有量”）等，使用Matlab,Eviews等软件，得到不同条件下的各类模型。
针对问题一：建立“民用汽车拥有量”与时间序列的数学建模，并预测2016我国民用汽车拥有量。
针对问题二：以“民用汽车拥有量”为因变量（或被解释变量），建立双变量研究模型，进行弹性分析,即自变量变动百分之一，对因变量产生百分之几的影响。
针对问题三：建立多变量研究模型（因变量为“民用汽车拥有量”），在给定某一显著性水平下，说明模型的合理性，并做预测。
针对问题四：增加其它更多的相关变量与数据，建立更为合理的数学模型，说明理由。
关键词：Matlab、Eviews、最小二乘法、拥有量、时间序列问题的重述1.总背景介绍随着我国经济水平飞速的发展，人民群众的收入水平不断提高，特别是城镇，居民的收入不断提高，民用汽车拥有量不断增加，同时银行的按揭贷款买车等等的一系列推动措施，也促进了民用汽车拥有量的增加。
中国民用汽车拥有量影响分析
中国民用汽车拥有量影响分析【摘要】在现实生活中，人们可以根据所获得的信息，研究现象之间的关系。
中国民用汽车拥有量与经济增长之间也存在一定的相关关系，定量研究它们之间的关系有着重要意义。
本文主要通过回归分析，定量分析中国民用汽车拥有量与经济增长存在的数量关系。
【关键词】民用汽车；经济增长；相关关系；回归分析回归分析方法是研究变量之间相关关系的一种数理统计分析方法，可以用来进行定量分析。
回归分析法是从各种现象之间的相互关系出发，来分析研究对象（因变量）和有联系的现象（自变量）的数量变动关系。
本文主要通过回归分析，定量分析中国民用汽车拥有量（因变量）与经济增长（自变量）存在的数量关系，这里给出一元线性回归分析法。
一、一元线性回归方法（一）一元线性回归模型介绍设x为自变量，y为因变量，y与x之间存在某种线性关系，即一元线性回归模型为：x为影响因素，ε为随机误差。
也可以记为，式中为的估计值；和为回归系数。
（二）参数估计估计回归模型的参数有很多种方法，其中使用最广泛的是最小二乘法（简记为OSL），即配合一条直线满足因变量的观察值与模型估计值的离差平方和最小。
使具有最小值，得到回归系数估计值：（三）相关系数相关系数是一元线性回归模型中用来衡量两个变量之间相关程度的重要指标。
相关系数计算方法方法为相关系数的取值范围为-1≤R≤1，相关系数为正值表示两变量之间为正相关；相关系数为负值表示两变量之间为负相关。
相关系数R的绝对值大小表示相关程度的高低。
二、中国民用汽车拥有量与经济增长的回归分析改革开放以来我国经济得到了快速发展，中国民用汽车拥有量增加较快。
表1给出2001—2011年中国民用汽车拥有量（y万辆）和国内生产总值资料（x亿元），本文进行回归分析。
建立，计算得所求回归分析模型为相关系数R2=0.9830从R2可以看出模型精度高，模型检验通过，说明两变量只见相关关系显著。
从定量上看国内生产总值每增长1亿元，中国民用汽车拥有量增长0.233万辆。
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我国私人汽车拥有量分析E3UEE1LI］我国私人汽车拥有量分析前言:国家统计局最新公布的数据显示，国内大城市的私家车拥有量继续保持大幅增长的趋势。
截止到2001年底，在全国十大城市的私家车拥有量排名中，北京私家车的拥有量以多出第二名近40万辆的绝对优势排在了第一位。
这十个城市的具体排名分别是:有关统计资料表明，我国城镇居民中有3800万户（占城镇居民总户数的24.8 %）,有能力承受10万元左右的汽车消费。
从近几年我国汽车消费的发展变化来看，汽车消费将成为消费热点。
从1990年到2000年的10年间，我国民用汽车的保有量由551.36万辆增加到1608.91万辆，平均每年增长11.3 %。
其中私人汽车拥有量由1990年的81.62万辆增加到2000年的625.73万辆，平均每年增长22.6 %。
私人汽车拥有量占民用汽车的保有量比重从1990年的14.8 %, 上升到2000年的38.9 %,平均每年上升2.4个百分点。
1996年以来，民用汽车拥有量的增加量中，私人汽车增加量的比重均高于57.7 %，其中最高的是1999年，私人汽车增加量占全部民用汽车增加量的82.5 %。
这说明我国汽车市场结构发生了根本性的变化，居民个人已经成为我国汽车市场的消费主体。
随着我国经济突飞猛进的发展，人民群众的收入水平不断提高，特别是城镇居民的收入不断提高，私人汽车拥有量不断增加，同时银行的按揭贷款买车等等的一系列推动措施，也促进了私人汽车拥有俩的增加。
单从经济方面来说，私人汽车拥有数量是评判一个国家人民生活水平的重要指标，对它的研究分析是有比较现实的意义的。
我国私人汽车拥有量随时间变化图如下：数据收集：Y:: 我国私人汽车拥有量X1：城镇居民可支配收入X2:贷款利率具体数据如下obs Y X1 X2（％）X31990 816200 1510.2 9.72 1003 0+ 3 1x1+ 3 2x2+ 3 3x3先对各个变量做平稳性检验: 对YADF Test Statistic 1.082163 1% Critical Value* -4.32605% CriticalValue -3.2195X3:燃料、动力类价格指数（以1990年价格为10 0的定比指数序列）1991 960400 1700.6 8.64 101.9874 普通的多元线性方程形式:*MacKinnon critical values for rejection ofDependent Variable: D(ADFY)Method: Least SquaresDate: 061405 Time: 09:21Sample(adjusted): 1994 2003Included observations: 10 after adjusting endpointsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.ADFY(-1) 0.334153 0.308782 1.082163 0.3286D(ADFY(-1)) -0.121060 0.697271 -0.173620 0.8690D(ADFY(-2)) -0.054606 0.945213 -0.057772 0.9562D(ADFY(-3)) -0.4094070.879632 -0.465430 0.661210% Critical Value -2.7557Adjusted R-squared 0.907058 S.D. dependent var S.E. of regression 216741.3 Akaike info criterionSum squared resid 2.35E+11 Schwarz criterion710945.927.7176527.86894Log likelihood -133.5882 F-statistic22.95874Durbin-Watson stat 2.080638 Prob(F-statistic) 0.002042对X1ADF Test Statistic -0.158912 1% Critical Value -4.3260 5% Critical Value -3.219510% Critical Value -2.7557*MacKinnon critical values for rejection ofDependent Variable: D(ADFX1)Method: Least SquaresDate: 061405 Time: 09:26Sample(adjusted): 1994 2003Included observations: 10 after adjusting endpointsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.ADFX1(-1) -0.005477 0.034465 -0.158912 0.8800D(ADFX1(-1)) 0.664445 0.406596 1.634162 0.1632D(ADFX1(-2)) -0.331605 0.522131 -0.635100 0.5533D(ADFX1(-3)) -0.414658 0.416042 -0.996674 0.3647C 609.9278 275.2910 2.215575 0.0776对 X2*MacKinnon critical values for rejection ofDependent Variable: D(ADFX2)Method: Least SquaresDate: 061405 Time: 09:27Sample(adjusted): 1994 2003ADF Test Statistic -0.529198 1%CriticalValue*-4.32605%Critical Value-3.219510% Critical Value -2.7557R-squared 0.746497 Mean dependent var 589.4800Adjusted R-squared 0.543694 S.D. dependent var 229.7711S.E. of regression 155.2114 Akaike info criterion 13.23431Sum squared resid 120452.9 Schwarz criterion 13.38560Log likelihood -61.17153 F-statistic 3.680899Durbin-Watson stat2.031160 Prob(F-statistic) 0.092741Included observations: 10 after adjusting endpointsADFX2(-1) -0.069982 0.132242 -0.529198D(ADFX2(-1)) 0.543426 0.321159 1.692075 0.1514D(ADFX2(-2)) 0.140535 0.368364 0.381510 0.7185D(ADFX2(-3)) -0.391387 0.347038 -1.127794 0.3106C 0.155018 1.219842 0.127080 0.9038Mean dependent var -0.486000对X3ADF TestStatistic-2.501558 1% Critical Value* -4.32605% CriticalValue -3.2195Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.0.6193R-squared 0.768917Adjusted R-squared 0.584050 S.D. dependent var 0.905296S.E. of regression 0.583863 Akaike info criterion 2.068551 Sum squared resid 1.704478 Schwarz criterion 2.219843Log likelihood -5.342754 F-statistic 4.159310Durbin-Watson stat 2.443814 Prob(F-statistic) 0.075014*MacKinnon critical values for rejection ofDependent Variable: D(ADFX3)Method: Least SquaresDate: 061405 Time: 09:27Sample(adjusted): 1994 2003Included observations: 10 after adjusting endpointsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.ADFX3(-1) -0.296326 0.118457 -2.501558 0.0544D(ADFX3(-1)) -0.332083 0.323046 -1.027973 0.3511 D(ADFX3(-2)) -0.592595 0.256861 -2.307066 0.0692 D(ADFX3(-3)) 0.079195 0.290428 0.272684 0.7960C 101.6956 38.34296 2.652262 0.0453R-squared 0.684768 Mean dependent var 14.93622Adjusted R-squared 0.432582 S.D. dependent var10% Critical Value -2.7557S.E. of regression 10.55726 Akaike infocriterion7.85835814.01521Sum squared resid 557.2788 Schwarz criterion 8.009650Log likelihood -34.29179 F-statistic 2.715332Durbin-Watson stat 1.902782 Prob(F-statistic) 0.151305 由此可见，各个变量的随时间变化是平稳的，可以对其直接进行最小二乘估计。
对其作普通最小二乘估计：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 060305 Time: 16:43Sample: 1990 2003Included observations: 14Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X1 2922.028 515.0624 5.673154 0.0002X3 -50492.48 14255.54 -3.541955 0.0053S.E. of regression 750961.7 Akaike info criterion 30.13105Sum squared resid 5.64E+12 Schwarz criterion 30.31364Log likelihood -206.9174 F-statistic 90.71108Durbin-Watson stat 1.514620 Prob(F-statistic) 0.000000t=(1.883529) (5.673154) (-1.379442) (-3.541955)Adjusted R2-=0.953922 F=90.71108 经观察：各个系数符合经济意义;从可决系数看拟合优度较好;X2的T检验不显著，而F统计量显著，效果很好，可以推断解释变量可能存在多重共线性。