时间序列预测方法在汽车销量预测中的应用
近年来，汽车业在经济发展过程中发挥了不可或缺的作用。2008年以来，我国汽车销量在世界范围内居首，而且销售规模也逐年扩大，已成为国民经济中第五大支柱性产业。伴随着汽车销量的递增，我国社会居民汽车保有量也呈现不断上升的趋势，但由于我国城市土地资源紧张，道路交通增速缓慢，汽车保有量的持续增加造成的交通拥堵，停车位不足等问题，从而抑制了汽车行业的发展。本文首先分析了汽车市场发展的现状和特征，研究了影响汽车销量的长期趋势、季节变动和不规则变动因素；其次建立了乘法模型和求和自回归移动平均(ARIMA)模型，并且对模型进行了误差分析和评价；最后，为了解决销量变化带来的产能过剩、交通压力，行业竞争等问题，为政府、企业、消费者提出了相应的对策。关键词 汽车销量，时间序列预测方法，乘法模型，ARIMA模型
目 录
1 引言 1
1.1 研究背景及研究意义 1
1.2 研究现状 2
1.3研究思路和内容 2
2 汽车市场发展的特征与影响因素 3
2.1 销量的基本特征和现状分析 3
2.2 汽车销量的影响因素 4
3 时间序列预测模型的建立 7
3.1 乘法模型 7
3.2 ARIMA模型 12
4 销售量变化带来的影响 16
5 解决策略 17
5.1 政府角度 18
5.2 企业角度 18
5.3消费者角度 19
结论 20
致谢 21
参考文献 22
1 引言
1.1 研究背景及研究意义
社会经济的不断发展带动着我国汽车工业快速有效地发展，使其成为国民经济中第五大支柱性产业，在我国产业发展中扮演着至关重要的角色。近年来，我国汽车销售规模不断扩大，汽车种类和品牌也越来越多，消费者对汽车的选择也随之增加。汽车行业的发展给消费者带来了更高品质的生活，促进了我国社会经济的发展。
2002年，中国汽车工业加入了WTO，中国汽车市场的管理规模也随之扩大，发展模式和战略也随之发生全方面的改变；2004年，汽车市场产业政策的改变对汽车市场发展产生了深远的影响，促进了消费者 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
的消费需求，同时也促进了汽车工业的稳步发展和工业技术的提高，完善了汽车市场的产品结构。
2012年2016年中国汽车销量如表1所示。2016年的汽车销量达到了万辆，较上年增长了。从增长率可以看出，中国汽车销量迅速提升。至2008年我国汽车销量已稳居世界第一，并且保持着持续高速发展的趋势。
表1 2012年2016年中国汽车销量
年份
2012
2013
2014
2015
2016
中国汽车销量（万辆）
1930.64
2198.41
2349.19
2459.76
2802.8
面对汽车销量不断增长的趋势，各大汽车企业纷纷开始投入生产，增加产量。此外，在国家政策的鼓励和领导下，企业家盲目投资于新能源汽车行业，使得低端产能过剩、高端产能紧缺的问题在新能源汽车产业中尤为突出[1]。同时，土地资源短缺造成了停车位不足，汽车保有量的持续增加造成了城市交通拥堵和石油资源紧缺，抑制了消费者的消费需求。例如：在上海、北京等城市，由于交通拥堵，人们更多地选择地铁、公交出行，而不愿意开车出行。这样一来，在出现恶劣的城市交通问题时，汽车的拥有和消费就会逐渐减少，从而造成了汽车市场的产能过剩。
对于各家厂商而言，若进行盲目地大量生产汽车，容易造成汽车行业大起大落，造成社会资源的浪费以及资源闲置，不利于汽车行业健康持续的发展；同时，对于社会市场的管理者而言，汽车销量的增加将会导致道路拥挤，停车位供不应求等状况频繁发生，不利于社会和谐稳定发展。因此，在这个产能过剩的环境中，无论是对于需要进行产品升级的汽车企业而言，还是对于需要制订政策消除产能过剩的相关部门而言，预测销量变化趋势都具有理论和现实意义[2]。
1.2 研究现状
汽车行业作为国民经济中第五大支柱性产业，已经引起了国内外专家学者的关注，并且分别采用了不同的预测方法作了研究。
黄璇分析了汽车行业的发展状况，建立了时间序列预测法中的ARMA模型，预测了汽车销量，并且通过汽车销售预测值制订了汽车产量规划，目的在于解决汽车市场产能过剩的问题[3]。
胡彦君分析了汽车市场发展的基本特征和影响因素，建立了ARIMA模型，并对汽车销量进行了预测。研究表明，模型拟合效果比较好，但ARIMA模型只能进行短期的预测，而长期预测的预测误差比较大，并且当收集更多的原始数据后，预测精度能够进一步提高[4]。
黄琦建立了基于灰色理论的灰色预测模型，通过对2004～2011年汽车销量进行误差分析来检验和评价模型，最后对2012年汽车销量进行预测，结果表明模型预测效果较好，但用灰色预测模型的预测方法比较笼统，只能作为参考[5]。
龙博学首先论述了移动平均、指数平滑、回归分析这三种预测方法的基本原理，然后介绍了汽车销售预测模型的应用过程。论文结合三种预测方法组合成预测模型，组合模型综合考虑了单个模型的优缺点，对汽车销量进行了预测[6]。
1.3 研究思路和内容
本文分析了汽车市场现状和国内专家学者所采用的研究方法，论述了汽车市场发展的特征和影响因素，通过建立乘法模型对汽车销售量进行预测，分析销量变化带来的影响和问题，最后结合预测结果提出相关对策，以促进汽车工业持续发展。
本文的研究思路如下：
介绍汽车市场的发展特征，分析汽车销量的主要影响因素，指出长期趋势因素、季节性因素和不规则变动因素，并进行具体分析；
简要介绍时间序列预测法，建立乘法模型和求和自回归移动平均模型（ARIMA模型），算出汽车销量的预测值并与真实值进行比较，得出平均相对误差，最后分别对两个模型进行评价；
论述汽车销量变化带来的影响；
根据预测结果提出相应的建议和对策，以保证汽车行业持续稳定的增长。
目 录
1 引言 1
1.1 研究背景及研究意义 1
1.2 研究现状 2
1.3研究思路和内容 2
2 汽车市场发展的特征与影响因素 3
2.1 销量的基本特征和现状分析 3
2.2 汽车销量的影响因素 4
3 时间序列预测模型的建立 7
3.1 乘法模型 7
3.2 ARIMA模型 12
4 销售量变化带来的影响 16
5 解决策略 17
5.1 政府角度 18
5.2 企业角度 18
5.3消费者角度 19
结论 20
致谢 21
参考文献 22
1 引言
1.1 研究背景及研究意义
社会经济的不断发展带动着我国汽车工业快速有效地发展，使其成为国民经济中第五大支柱性产业，在我国产业发展中扮演着至关重要的角色。近年来，我国汽车销售规模不断扩大，汽车种类和品牌也越来越多，消费者对汽车的选择也随之增加。汽车行业的发展给消费者带来了更高品质的生活，促进了我国社会经济的发展。
2002年，中国汽车工业加入了WTO，中国汽车市场的管理规模也随之扩大，发展模式和战略也随之发生全方面的改变；2004年，汽车市场产业政策的改变对汽车市场发展产生了深远的影响，促进了消费者 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072#
的消费需求，同时也促进了汽车工业的稳步发展和工业技术的提高，完善了汽车市场的产品结构。
2012年2016年中国汽车销量如表1所示。2016年的汽车销量达到了万辆，较上年增长了。从增长率可以看出，中国汽车销量迅速提升。至2008年我国汽车销量已稳居世界第一，并且保持着持续高速发展的趋势。
表1 2012年2016年中国汽车销量
年份
2012
2013
2014
2015
2016
中国汽车销量（万辆）
1930.64
2198.41
2349.19
2459.76
2802.8
面对汽车销量不断增长的趋势，各大汽车企业纷纷开始投入生产，增加产量。此外，在国家政策的鼓励和领导下，企业家盲目投资于新能源汽车行业，使得低端产能过剩、高端产能紧缺的问题在新能源汽车产业中尤为突出[1]。同时，土地资源短缺造成了停车位不足，汽车保有量的持续增加造成了城市交通拥堵和石油资源紧缺，抑制了消费者的消费需求。例如：在上海、北京等城市，由于交通拥堵，人们更多地选择地铁、公交出行，而不愿意开车出行。这样一来，在出现恶劣的城市交通问题时，汽车的拥有和消费就会逐渐减少，从而造成了汽车市场的产能过剩。
对于各家厂商而言，若进行盲目地大量生产汽车，容易造成汽车行业大起大落，造成社会资源的浪费以及资源闲置，不利于汽车行业健康持续的发展；同时，对于社会市场的管理者而言，汽车销量的增加将会导致道路拥挤，停车位供不应求等状况频繁发生，不利于社会和谐稳定发展。因此，在这个产能过剩的环境中，无论是对于需要进行产品升级的汽车企业而言，还是对于需要制订政策消除产能过剩的相关部门而言，预测销量变化趋势都具有理论和现实意义[2]。
1.2 研究现状
汽车行业作为国民经济中第五大支柱性产业，已经引起了国内外专家学者的关注，并且分别采用了不同的预测方法作了研究。
黄璇分析了汽车行业的发展状况，建立了时间序列预测法中的ARMA模型，预测了汽车销量，并且通过汽车销售预测值制订了汽车产量规划，目的在于解决汽车市场产能过剩的问题[3]。
胡彦君分析了汽车市场发展的基本特征和影响因素，建立了ARIMA模型，并对汽车销量进行了预测。研究表明，模型拟合效果比较好，但ARIMA模型只能进行短期的预测，而长期预测的预测误差比较大，并且当收集更多的原始数据后，预测精度能够进一步提高[4]。
黄琦建立了基于灰色理论的灰色预测模型，通过对2004～2011年汽车销量进行误差分析来检验和评价模型，最后对2012年汽车销量进行预测，结果表明模型预测效果较好，但用灰色预测模型的预测方法比较笼统，只能作为参考[5]。
龙博学首先论述了移动平均、指数平滑、回归分析这三种预测方法的基本原理，然后介绍了汽车销售预测模型的应用过程。论文结合三种预测方法组合成预测模型，组合模型综合考虑了单个模型的优缺点，对汽车销量进行了预测[6]。
1.3 研究思路和内容
本文分析了汽车市场现状和国内专家学者所采用的研究方法，论述了汽车市场发展的特征和影响因素，通过建立乘法模型对汽车销售量进行预测，分析销量变化带来的影响和问题，最后结合预测结果提出相关对策，以促进汽车工业持续发展。
本文的研究思路如下：
介绍汽车市场的发展特征，分析汽车销量的主要影响因素，指出长期趋势因素、季节性因素和不规则变动因素，并进行具体分析；
简要介绍时间序列预测法，建立乘法模型和求和自回归移动平均模型（ARIMA模型），算出汽车销量的预测值并与真实值进行比较，得出平均相对误差，最后分别对两个模型进行评价；
论述汽车销量变化带来的影响；
根据预测结果提出相应的建议和对策，以保证汽车行业持续稳定的增长。
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