汽车市场需求预测建模及其应用研究.doc
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1、第23卷第4期2009年07月湖南大学学报(社会科学版Journal of Hunan University(Social SciencesVol.23,No.4Jul.2009汽车市场需求预测建模及其应用研究3马超群,赵海龙(湖南大学工商管理学院,湖南长沙410082摘要采用指数增长模型和向量自回归VAR等模型对中国汽车普及进行预测分析。采用协整误差校正模型,分析2008年全球金融危机对中国汽车市场需求的影响。根据汽车普及存在相似性现象,提出了一种新的预测方法,对中国中长期汽车市场需求进行了预测。关键词汽车;市场需求;预测模型中图分类号F06.29文献标识码A文章编号10081763(200
2、904003807Research on the M odeli n g of Auto mobile De mandForecasti n g and E mpi ri cal AnalysisMA chao2qun,ZHAO hai2l ong(School of Business Ad m inistrati on,Hunan University,Changsha410082,ChinaAbstract:I n this article,an exponential increasing model and a VAR model are adop ted t o f orecast
3、and ana2 lyze the aut omobile popularizati on of China.A cointegrati on and err or correcti on model is adop ted t o analyze the i m2 pact of the gl obal financial crisis in2008on aut omobile market de mand of China.A ne w f orecasting method is p r o2 posed base on the si m ilarity pheno menon exis
4、ts in aut omobiles popularizati on t o f orecast the medium and l ong ter m aut omobile market de mand of China.Key words:aut omobile;market de mand;f orecasting model一引言中国加入W T O以来,汽车普及率出现了迅速增长,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。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
5、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要的决策参考。二汽车市场需求增长分析相较于汽车年销量和年产量,汽车保有量从整体上度量市场对汽车的实际需求,在得到保有量数据后,通过计算其变动增量,可以得到汽车市场对汽车的年度净需求。因此,本文采用汽车保有量度量汽车市场需求,重点对汽车普及率增长进行考察分析。(一研究回顾汽车普及率增长曲线
6、存在三个阶段:快速的指数增长阶段,稳定增长阶段,出现饱和阶段,最终出现饱和餍足点1。陈道平等认为中国汽车存量还不能对汽车市场需求产生显著的调节作用,汽车市场需求主要受价格、收入及其他因素的影响2。曹建海等把汽车市场的扩大归结为三大原因:居民收3收稿日期2008-12-17作者简介马超群(1963,男,湖南岳阳人,湖南大学工商管理学院教授,博士生导师.研究方向:系统优化与预测.第4期马超群,赵海龙:汽车市场需求预测建模及其应用研究入增加、汽车价格下降以及消费环境和消费政策的改善3。对汽车保有量的研究重点在于中长期预测。王旖旎采用Co mpertz 模型研究汽车拥有率和人均收入之间的非线性关系,假
7、设G DP 年增长率从3%至10%的各种状态,并假定中国汽车普及餍足点为0.62,采用情景分析法预测中长期汽车保有量4。韦保仁等假设中国汽车发展速度为快速、中速、慢速三种情景,用人均G DP 估计2020年汽车保有量5。金赛男等基于人均G DP 年均增长7%假设,采用情景分析法预测中长期家庭轿车拥有量6。(二世界主要汽车工业大国汽车普及历史考察分析美国汽车千人保有量历史数据采用MDPP (M ini m a D istance /Percentage Princi p le 方法,消除1928年至1944年间美国大萧条及二战变动影响(注:1943年美国汽车产量小于500辆。MDPP 处理后中国
8、、美国、日本、韩国四国汽车千人保有量增长历史趋势如下图 1:(数据来源:中国国家统计局,日本统计局、韩国统计局,美国国家统计署图1中国、美国、日本、韩国四国汽车千人保有量(单位:辆以上普及率增长曲线存在明显的三个阶段特征,及增长趋势相似的现象。采用欧氏距离(Eu 2clidean 来度量其相似性,这里只给出美国和日本汽车普及率增长曲线的相似性考察(1921年起始,二者欧氏距离如下表1:表1美国日本普及率曲线欧氏距离时间间隔510152030欧氏距离25.65155.58193.96256.90504.69将以上普及相似现象推广到人均发电量进行相似性考察,发现中国、美国、日本、韩国在经济快速增长
9、期,人均发电量存在一定的增长趋势相似性现象如下图 2:(数据来源:中国国家统计局,日本统计局、韩国统计局,美国国家统计署图2中国、美国、日本、韩国四国人均发电量(单位:k WH 在经济快速增长期,中、日、韩三国人均粗钢产量增长也存在一定程度的增长趋势相似性现象,如下图 3:(数据来源:世界钢铁业协会,中国国家统计局图3中国、日本、韩国三国人均粗钢产量(单位:KG 汽车普及率、人均粗钢产量、人均发电量三项主要实物经济指标,增长存在相似性现象的观察结论,为本文创建一种新的汽车保有量的中长期预测方法,提供借鉴参考,也为实现经济赶超战略的发展中国家相关经济指标的中长期预测,提供一种新的思路。三汽车市场
10、年度需求预测建模及分析根据收集到的数据,从不同角度建立汽车年度普及率预测模型并进行分析。预测模型主要选取以下相关变量:千人汽车保有量P AUT O,以2000年不变美元计的人均国内生产总值PG DP (数据来源:世界银行,人均粗钢产量PSTEE L,人均发电量PE LEC,城镇化人口比重RATE URB (数据来源:世界银行。为消除各数据的异方差和剧烈波动影响,对部分数据取自然对数,对变量X,其自然对数变量用93湖南大学学报(社会科学版2009年LX表示,如:L PAU TO=In(PAU TO(一指数增长预测模型这里采用时间为外生变量,数据区间取1978年至2007年,建立指数增长模型,为了
11、消除模型残差序列自相关,模型中引入因变量滞后一阶和滞后二阶变量:L PAU TO t=C(1+C(2T+C(3L PAU TO t-1+C(4L PAU TO t-2+e t得到统计数据结果如下表2:表2指数增长模型估计结果及统计量V a riable Coefficien t S td.E rror t-S ta tistic P rob C(10.0717020.0249102.8784550.0083 C(20.0253160.0141551.7884150.0863 C(31.4132730.1779107.9437480.0000 C(4-0.6569100.206740-3.177
12、4770.0041 R-squa red0.999082M ean dependen t va r1.959854 A d justed R-squa red0.998967S.D.dependen t va r0.845023 S.E.of reg ression0.027154A ka ike info criterion-4.243001 S um squa red resid0.017697S chw a rz criterion-4.052686 L og likelihood63.40201D u rbin-W a tson sta t1.931910其中,R2为0.999082,
13、调整后的R2为0.998967,说明该方程对于历史汽车普及率的拟合效果比较好;方程中各变量都显著,D.W值为1.93,接近于2.0,说明方程中的自相关被消除,模型et残差检验也证实这一点。对于中国汽车普及起步阶段,该指数回归模型较好地模拟了样本区间内的汽车普及率增长趋势。(二向量自回归VAR模型采用VAR模型有利于分析多个经济变量对汽车普及率的综合影响。该模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型,从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的向量自回归模型。由于我国缺乏统一的汽车价格指数数据,本文只能放弃对汽车价格的估计。基于前述的汽车普及率、人均钢铁产量
14、、人均发电量三种主要实物经济指标,在经济落后国实现经济赶超的过程中,存在着相似现象,在VAR模型中,纳入体现经济增长的该两个实物变量即人均钢铁产量和人均发电量,分析其相关关系。此外,考察我国城镇化率对汽车普及率的影响,在模型中加入城镇人口占总人口的比例。对LP AUT O、LPG DPP、LPSTEEL、LPE LEC、RA2 TE URB序列建立VAR(p模型,根据A I C信息准则,并经过多次试验,选取模型的滞后阶数为3阶。进一步利用Granger因果检验方法检验变量之间的因果关系,得到结果如下表3:表3Granger因果关系检验变量零假设Chi-sq df Pr ob.LP AUT O,
15、LPG DP LPG DP不是LP AUT O的Granger的原因LP AUT O不是LPG DP的Granger的原因6.60498913.09484330.04560.0044LP AUT O,LPSTEEL LPSTEEL不是LP AUT O的Granger的原因LP AUT O不是LPSTEEL的Granger的原因2.8627543.704063330.41330.2952LP AUT O,LPELECT LPELECT不是LP AUT O的Granger的原因LP AUT O不是LPELECT的Granger的原因0.22568039.59357330.97330.0000LP
16、AUT O,RATEURBRATEUR不是LP AUT O的Granger的原因LP AUT O不是RATEURB的Granger的原因0.8137641.396059330.84620.7065汽车普及率与人均收入之间存在着很强的双向Granger因果关系,以往文献的研究说明了这一点。钢铁产量与汽车普及不存在明显的Granger因果关系,说明人均汽车普及率还很低,人均汽车消费用钢占钢铁用量比重很小,钢铁主要是用于基础设施建设和房屋建筑。我国城镇化率的增长与汽车普及不存在明显的Granger因果关系。汽车消费主要在城市,说明现阶段城市原有居民的一次购车占有汽车消费的主要比例。新增城市化人口对汽
17、车普及率的提高影响还没有显现出来。值得注意的是汽车普及率提高对人均发电量这04第4期马超群,赵海龙:汽车市场需求预测建模及其应用研究一能源消耗指标具有很强的Granger 因果关系,我国汽车消费对能源消费增长的影响已经非常显著。人均发电量增长不是汽车普及率的Granger 原因,能源消费增长对汽车普及率增长的影响作用还不大,这说明了前几年汽油及能源消费的迅速增长,没有对我国汽车消费和汽车普及率增长产生足够的制约。(三协整误差校正模型经典的回归模型是建立在统计数据时间序列是平稳的假设上的,对于不平稳的时间序列回归,有可能发生“伪回归”现象,模型不能正确反映变量间的真实关系。Engle 和Gran
18、ger (1987提出的协整(cointegrati on 理论可以很好的解决上述问题,是近年来处理非平稳时间序列之间长期均衡关系和短期波动的有力工具7。在此采用Engle Granger 两步法。首先对变量进行ADF 检验和PP 检验,以确定序列的平稳性和单整阶数。经过ADF 检验和PP 检验,汽车普及率与人均G DP 对数化后均为二阶单整,即LP AUT O 、LPG DP 均为I (2序列。考察变量之间存在的长期稳定的均衡关系,得到LP AUT O 与LPG DP 的长期均衡方程如下:L PAU TO t =-5.93(-68.58+1.245(90.61L PG D P t +t LP
19、G DP 系数的经济学意义为收入弹性,表明我国人均美元G DP 每增长1%,会使得汽车普及率增长1.245%,反映汽车普及率增长超前于人均G DP 的增长,出现加速增长的趋势。对残差进行单位根检验,结果不接受存在单位根假设,以上建立的协整关系存在,ADF 检验单位根其结果如下表4:表4协整方程残差平稳性检验统计结果T 统计量概率值(P 值ADF统计值-2.8430.0062显著性水平1%5%10%检验结果值-2.650-1.954-1.610采用Chow 分割点检验方法检验协整方程的稳定性,分割点分别取2002年、1997年,统计检验结果如下表5:表5Chow 分割点检验统计结果年份F 统计量
20、概率值(P 值2002 6.5931250.004830199710.010090.000597结果显示在5%的显著性水平下拒绝发生结构变化的原假设,说明模型在2002年及1997年前后都具有稳定性。在以上协整分析的基础上,令误差修ec m t =t正项,建立下面的误差校正模型:L PAU TO t =0.612(4.187L PG D P t +0.5379(4.707L PAU TO t-1-0.1780(-1.850ec m t-1R2=0.447, D.W.=1.837将ec m t-1=5.93+L PAU TO t-1-1.245L PG D P t-1代入误差校正方程,得到:L
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