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民用汽车拥有量和私人汽车拥有量的动态分析与预测
1.以民用汽车拥有量为例,运用统计分析软件 SPSS,将相应的变量数据输入 界面,进行回归分析,所得结果如下表 2-3:
表 2-3(a) 民用汽车拥有量与影响因素的多元线性回归结果(一) 模型汇总 b
模型
R
R方
调整 R 方
标准 估计的误差
1
.992a
.984
.980
641.03722
a. 预测变量: (常量), 公路客运量, 人均可支配收入, 税收, 地区 GDP。
2 模型建立与求解 ........................................................ 3 2.1 相关性分析 ....................................................... 3 2.2 平稳性分析....................................................... 5 2.3 模型建立与分析................................................... 6
1.1.2 问题的分析
本题主要目的是对平顶山市的汽车消费需求进行动态分析并对未来汽车消 费需求进行预测.首先,平顶山市汽车消费需求的影响因素有很多,我们先通过相 关性分析来筛选出与平顶山汽车消费需求的相关性较大的几个因素来进行分析; 其次,对建立的模型进行平稳性检验[2],以检验汽车消费需求与其影响因素的协 整性;接着,建立线性回归模型来得出回归模型方程并对结果进行分析;最后,建 立预测模型,通过已有数据对未来五年的数据进行预测.
b. 因变量: 民用汽车拥有量
Sig. .000a
表 2-3(b)各列数据项的含义依次为:被解释变量的变差来源、离差平方和、 自由度、均方、回归方程显著性检验中 F 统计量的观测值和概率 p 值.依据该表 可进行回归方程的显著性检验.如果显著性水平 a 为 0.05,由于概率 p 值小于显 著性水平 a,应拒绝回归方程显著性检验的零假设,认为各回归系数不同时为 0, 被解释变量与解释变量全体的线性关系是显著的,可建立线性模型.
目录
1 绪 论 ................................................................. 1 1.1 研究背景......................................................... 1 1.1.1 问题的提出 ................................................. 1 1.1.2 问题的分析 ................................................. 1 1.2 研究意义及研究思路............................................... 1 1.2.1 研究意义 ................................................... 1 1.2.2 研究思路 ................................................... 2
图 2-1 1990-2011 年的民用汽车拥有量的折线图
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平顶山学院本科毕业论文
图2-2 1990-2011年的私人汽车拥有量的折线图
通过图2-1和图2-2中显示的数据及查阅相关文献,观察发现平顶山汽车销售 量在2000年以前增长的比较缓慢,而从2000年起汽车销售开始逐渐进入快速增长 期.正是由于平顶山地区生产总值、人均可支配收入、税收与公路客运量的增长, 才会引起平顶山汽车销售量的增加,即平顶山地区生产总值、人均可支配收入、 税收与公路客运量这几个因素是影响平顶山汽车消费的主要因素.
表2-1 平顶山民用汽车拥有量、私人汽车拥有量与其影响因素的相关系数
汽车消费影响因素
民用汽车拥有量
私人汽车拥有量
3
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地区 GDP 人均可支配收入
税收 公路客运量 (注:详见附录二)
0.980 0.960 0.990 0.925
0.951 0.926 0.968 0.882
通过表2-1中所得的数据,可以看出平顶山民用汽车拥有量与地区GDP、人 均可支配收入、税收及公路客运量这四个变量的相关系数都大于0.9,即平顶山 民用汽车拥有量与这四个变量高度正相关;而私人汽车拥有量则与地区GDP、人 均可支配收入、税收这三个变量的相关系数大于0.9,即与这三个变量高度正相 关,而与公路客运量之间的相关系数在0.8--0.9之间,即私人汽车拥有量与公路 客运量具有相关性,但相关性不是特别大.
平顶山民用汽车拥有量(QL)(单位:辆)、私人汽车拥有量(SQ)(单位:辆)以反 映平顶山汽车消费需求;
地区生产总值(GDP)(单位:万元)、人均生产总值(RGDP)(单位:元)、城市居 民家庭人均可支配收入(Y)(单位:元)以反映地区经济发展与居民收入指标,并用 零售物价指数分别对人均 GDP 和人均可支配收入进行调整,使其具有可比性;
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1绪论
1.1 研究背景
1.1.1 问题的提出
汽车产业由于具有产业关联度高、产业链条长等特点,被作为我国国民经济 的支柱产业而得到扶持[1].近年来,汽车消费又成为了拉动内需的一个重要“引 擎”.对汽车消费需求的动态分析及对未来汽车消费需求的预测,是极其有意义的, 能够明确看出主要影响汽车消费需求的因素及其变化趋势,为汽车行业提供了有 效的参考.在此,以平顶山市为例,来对汽车消费需求进行动态分析,并对未来汽 车消费需求情况进行预测.
山市生产总值作为解释变量 x1 ,人均可支配收入作为解释变量 x2 ,税收作为解 释变量 x3 ,公路客运量作为解释变量 x4 .
在此采用平顶山民用汽车拥有量、私人汽车拥有量与地区 GDP、人均 GDP、 人均可支配收入以及公路客运量的协整关系,建立多元线性回归动态模型,以反 映地区 GDP、人均可支配收入、税收与公路客运量对平顶山民用汽车拥有量、 私人汽车拥有量的弹性影响作用.
4 结束语 ............................................................... 18 附 录 ................................................................ 19 参考文献 ............................................................... 22
1.2 研究意义及研究思路
1.2.1 研究意义
针对平顶山市汽车消费需求的动态分析与预测,到目前为止没有相关学者进 行分析讨论,但是这一问题已经逐渐成为公众关注的一个热点问题,本文针对汽 车消费需求的动态分析及对未来汽车消费需求的预测,能够明确看出主要影响汽
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车消费需求的因素及其变化趋势,为汽车行业提供了有效的参考;通过本文的预 测数据,也可以为有关政府部门提供参考,使之对调控汽车行业及道路状况有一 定的帮助.
3 评价建议 ............................................................. 16 3.1 结果分析........................................................ 16 3.2 对平顶山汽车行业的政策性建议.................................... 16
表 2-3(b) 民用汽车拥有量与影响因素的多元线性回归结果(二) Anovab
模型
平方和
df
均方
F
回归 7.048E10
6
1.762E10
235.968
1
残差
1.120E9
15
7.467E. 预测变量: (常量), 公路客运量, 人均可支配收入, 税收, 地区 GDP。
1.2.2 研究思路
本文按照“提出问题”、“分析问题”、“解决问题”、“预测分析”的路 径,通过建立平顶山市汽车消费需求与其影响因素之间的回归模型,并对未来汽 车需求进行预测.合理运用 SPSS 软件,分析出平顶山市汽车消费需求的影响因素 及其相关模型[3],得出平顶山市汽车消费需求的发展趋势,并通过观察其发展趋 势为有关部门提出有意义的参考建议.
.045
税收
5.081
1.060
1.444
4.792
.000
公路客运量
-2.905
3.944
-.073
-2.736
.033
a. 因变量: 民用汽车拥有量
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表 2-3(c)中各列数据项的含义依次为:偏回归系数、偏回归系数的标准误差、 标准化偏回归系数、回归系数显著性检验中 t 统计量的观测值、对应的概率 p. 依据该表可以进行回归系数显著性检验,可以看出,如果显著性水平 a 为 0.05,则 解释变量的检验 p 值都小于显著性水平 a,因此拒绝零假设,认为这些解释变量与 被解释变量是线性相关的.
表 2-3(c) 民用汽车拥有量与影响因素的多元线性回归结果(三) 系数 a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
B
标准 误差 试用版
1
(常量)
7420.300 10359.566
.041
.968
地区 GDP
-.011
.006
-.620
-2.773
.027
人均可支配收入 2.776
1.706
.239
2.027
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2 模型建立与求解
本文在分析平顶山的汽车消费需求的影响因素的基础上,通过建立多元线性 回归动态模型,着重研究了地区人均 GDP、城市居民人均可支配收入、税收、以 及公路运输客运量对平顶山的汽车拥有量、私人汽车拥有量的弹性作用,并给出 了平顶山市汽车消费需求的趋势预测.