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    武漢市私家車保有量的預(yù)測

    2017-06-13 12:38:56黃艷霞
    科學(xué)與財富 2017年16期
    關(guān)鍵詞:協(xié)整分析

    黃艷霞

    摘要:本文基于武漢市私家車保有量的歷史數(shù)據(jù)以及對私家車保有量影響因素的分析,建立了兩種模型對私家車保有量進行預(yù)測,以期得到更優(yōu)的預(yù)測結(jié)果。模型一運用時間序列分析方法對私家車保有量進行時間序列的建模和預(yù)測;模型二則從私家車保有量的眾多影響因素入手,首先運用主成分分析提取出私家車保有量的主要影響因素,接著對私家車保有量序列和主要影響序列進行協(xié)整分析,建立協(xié)整模型實現(xiàn)預(yù)測。實證結(jié)果表明,模型二的預(yù)測結(jié)果要遠優(yōu)于模型一,且根據(jù)模型二預(yù)計武漢市 2015 年的私家車保有量將達到 196.88 萬輛。最后基于實證結(jié)論提出政策建議。

    關(guān)鍵詞:私家車保有量;時間序列預(yù)測;協(xié)整分析

    1.引言

    1.1研究背景

    近3年來,武漢汽車工業(yè)飛速發(fā)展。2011年后,上海通用、東風(fēng)雷諾相繼落戶,武漢汽車產(chǎn)能進入新一輪產(chǎn)能擴張期。"截至去年11月份,武漢市汽車 保有量已達151萬輛,其中轎車為130萬輛,其他車型21萬輛。"武漢市車管所相關(guān)負責(zé)人透露,預(yù)計武漢2013年全年新增汽車數(shù)量為27萬輛,比 2012年的23萬輛增長17.4%。武漢私家車保有量的飛速增長對道路交通造成的影響不容小覷。汽車作為陸上交通運輸?shù)闹饕绞街?,是我國交通運輸體系的重要主體,對我國經(jīng)濟社會的發(fā)展起著舉足輕重的作用。尤其是近幾年,汽車產(chǎn)業(yè)的增長速度已逐漸國民經(jīng)濟,為國民經(jīng)濟的增長提供了長足的動力,促進了國家工業(yè)現(xiàn)代化進程。因此準確預(yù)測未來近期的私家車保有量對武漢市交通以及其他方面都有很大幫助,所以我們的問題是如何準確預(yù)測武漢私未來幾年家車保有量。

    1.1.2研究意義

    社會在進步,人類在發(fā)展,自汽車走進人們生活以來,對社會的發(fā)展、人類的進步產(chǎn)生了深遠的影響。汽車行業(yè)的發(fā)展給人類帶來進步的同時,也給人類生活帶來不好的影響,汽車行業(yè)的發(fā)展帶動的是相關(guān)行業(yè)的進步,人們生活和消費水平明顯提高,從而促進經(jīng)濟發(fā)展,與此同時也帶來了資源環(huán)境問題,能源消耗,環(huán)境污染和一定的交通問題都是不可忽視的。

    當(dāng)前,社會各界對于汽車消費及其引發(fā)的交通問題產(chǎn)生了極大地關(guān)注。如何認識武漢市汽車工業(yè)的發(fā)展前景,如何認識汽車對于經(jīng)濟發(fā)展及社會產(chǎn)生的有利和不利影響,是目前的熱點問題之一。一方面私家車保有量的快速增長給人們帶來便捷、快速的出行,但同時也引發(fā)一系列問題:城市道路交通供需矛盾突出、道路交通安全嚴重、道路交通環(huán)境污染、交通能源消耗過大等,城市交通成為城市發(fā)展所關(guān)注的焦點問題。

    總之,汽車行業(yè)相關(guān)問題的研究是社會熱點之一,汽車行業(yè)對于現(xiàn)在的中國政策拉動內(nèi)需也是很有幫助。對汽車保有量的影響因素并在此基礎(chǔ)上進行預(yù)測的研究也是重要的現(xiàn)實和理論意義。

    1.1.3本文的主要研究方法和內(nèi)容

    1.1.3.1研究內(nèi)容

    本文主要運用經(jīng)濟學(xué)、統(tǒng)計學(xué)方面的知識,對武漢市私家車保有量的影響因素分析并在此基礎(chǔ)上進行預(yù)測和研究。由于私家車保有量的影響因素涉及面廣,所以在影響因素上我們是考慮前人對私家車保有量的因素研究和目前我國經(jīng)濟形勢等特征選取可能多的因素,進一步用主成分分析法提取直接影響因素。在此基礎(chǔ)進行實證分析,首先進行平穩(wěn)性和協(xié)整檢驗消除偽回歸現(xiàn)象,接著建立私家車保有量同提取后的主成分因素之間的回歸模型,采用定量分析方法進行預(yù)測。最后就是實證分析的結(jié)果以及給出的相關(guān)政策及建議。

    1.1.3.2研究方法

    本文采用了兩種預(yù)測方法,模型一是直接用私家車保有量的原始數(shù)據(jù)做時間序列預(yù)測分析,而模型二則是通過主成分分析提取出影響私家車保有量的主要因素,即選出對其有直接影響的因素,最后在此基礎(chǔ)上建立因變量私家車保有量和各變量之間的多元回歸模型,進行預(yù)測研究與分析,即基于主成分分析和協(xié)整回歸模型,對武漢市私家車保有量影響因素和預(yù)測進行研究。由于我們采用了對比分析,所以比前人直接用保有量分析以及直接用影響因素分析均更具有說服力些。

    3.模型的建立

    3.1根據(jù)武漢市統(tǒng)計年鑒我們獲得武漢市1999-2014年的私家車保有量的數(shù)據(jù),并將原始數(shù)據(jù)分成1999-2013年數(shù)據(jù)和2014年數(shù)據(jù)兩個部分。其中1999-2013年武漢市私家車保有量數(shù)據(jù)用于時間序列的分析和模型的擬合,2014年數(shù)據(jù)則用于對已建立的模型的預(yù)測能力進行檢驗以比較不同模型間的預(yù)測能力。

    3.1.1 時間序列分析方法的理論闡述

    趨勢分析:

    3.1.2 武漢市汽車保有量的時序分析

    (1)將我們從武漢市統(tǒng)計年鑒獲取的數(shù)據(jù)進行清潔和提取成時間序列動態(tài)數(shù)據(jù)。并用R軟件畫出私家車保有量的時序圖

    由得出的私家車保有量的時序圖可以看出它有明顯的長期趨勢,接下來我們對長期趨勢進行模型擬合。

    (2)長期趨勢擬合

    通過時序圖,發(fā)現(xiàn)該序列呈現(xiàn)出顯著的曲線遞增趨勢,考慮采用二次型模型來擬合趨勢,曲線擬合模型為:

    且F檢驗的F值為140.5和P值為1.575e-09檢驗顯著,表明該擬合模型顯著有效。殘差檢驗為白噪聲序列,說明所有有用信息都完全提取。分析結(jié)束,從而這個序列確定性信息很強勁,確定性分析就完全可以把信息提取完全了,不需要再進行隨機分析了。

    接下來基于這個曲線趨勢就可以預(yù)測了。

    (4)模型的預(yù)測

    當(dāng)t=16即時間為2014年時的私家車保有量為119.7152萬輛

    當(dāng)t=17即時間為2015年時的私家車保有量為138.6607萬輛。

    3.1.3模型預(yù)測能力的檢驗

    由于2014年私家車保有量的真實值為141萬,而模型一的預(yù)測值為119.7152萬輛,兩者明顯偏差過大,預(yù)測誤差為15.1%。

    3.2 武漢市汽車保有量的協(xié)整分析

    3.2.2 私家車保有量的協(xié)整分析

    3.2.2.1第一步:影響私家車保有量的可能因素

    我們從影響武漢市私家車保有量的有可能因素入手,選取了武漢市的人口,GDP,第一產(chǎn)業(yè),第二產(chǎn)業(yè),第三產(chǎn)業(yè),人均儲蓄,人均可支配收入,職工平均工資,社會消費品零售總額,金融保險,財政支出以及對外貿(mào)易等12項指標(biāo)進行分析,以上數(shù)據(jù)均來自武漢市1999年至2013年的統(tǒng)計年鑒。基于原始數(shù)據(jù)不統(tǒng)一,從而對這些數(shù)據(jù)進行處理,把絕對數(shù)均除以人口變?yōu)橄鄬?shù),并且其單位統(tǒng)一化,一方面避免人口對其干擾,另一方面方便建模。處理后的指標(biāo)體系分別為:

    人均GDP,人均第一產(chǎn)業(yè),人均第二產(chǎn)業(yè),人均第三產(chǎn)業(yè),人均儲蓄,人均可支配收入,職工平均工資,人均社會消費品零售總額,人均金融保險,人均財政支出這11項指標(biāo)。

    3.2.2.2第二步:主成分分析

    用SPSS軟件中的因子分析提取主成分,提取一個主成分其累計貢獻率也即解釋變量程度為99.439%,明顯大于85%,從而該因子足夠解釋因變量。由表2知,提取出來的因子中各項指標(biāo)系數(shù)分別為0.997,0.949,0.995,0.996,0.979,0.997,0.991,0.998,0.956,0.999,0.992,從而計算出提取出來的因子fact。

    殘差序列的ADF檢驗:

    結(jié)果可看出檢驗統(tǒng)計量為t=-2.746486

    3.2.2.3.4誤差修正

    可見,ecm反應(yīng)了變量在短期波動中偏離他們長期均衡關(guān)系的程度,稱為均衡誤差,模型可簡記為

    3.2.2.3.5建立模型

    由以上結(jié)果我們可以建立線性擬合方程式,待估參數(shù)用C(1),

    C(2)……C(n)表示,則擬合方程式可寫成如下:

    3.6私家車保有量的預(yù)測

    提取出來主成分因子取對數(shù)的時序圖呈現(xiàn)明顯的長期趨勢,接下來我們對長期趨勢進行模型擬合

    (2)長期趨勢擬合

    通過時序圖, 發(fā)現(xiàn)該序列呈現(xiàn)出顯著的曲線遞增趨勢,考慮采用二次型模型來擬合趨勢,并畫出其擬合圖形,結(jié)果如下:

    模型為:

    且F檢驗和t檢驗顯著,表明該擬合模型顯著有效。通過白噪聲檢驗得p=0.4291>0.05,即不能拒絕原假設(shè),表明殘差為白噪聲序列。說明所有有用信息都完全提取,分析結(jié)束,從而說明這個序列確定性信息很強勁,確定性分析就完全可以把信息提取完全了,不需要再進行隨機分析了。接下來基于這個曲線趨勢就可以預(yù)測了。

    (3)對私家車保有量進行預(yù)測

    (4)模型預(yù)測的能力檢驗

    由于2014年的真實值為141萬輛,而模型二2014年的預(yù)測值為148.75359萬輛,預(yù)測誤差為5.4%,明顯小于模型一的預(yù)測誤差,從而模型二更準確些!

    4.結(jié)論

    由模型一預(yù)測出來的2014年的汽車保有量為119.7152萬輛,明顯低于2014年汽車保有量真實值141萬輛,且預(yù)測誤差大約為15%,而模型二預(yù)測出來的2014年的值為148.75359萬輛,跟真實值很接近,預(yù)測誤差約為5%,比較兩模型的預(yù)測誤差大小,得出模型二的預(yù)測更準確,從而2015年的武漢市私家車保有量為196.8799萬輛。所以單單就私家車保有量做時間序列預(yù)測分析誤差會很大,因為它忽略了好多因素,相反,考慮影響私家車保有量的眾多因素對其影響的權(quán)重不同從而提取主成分,進而用協(xié)整模型分析預(yù)測更有效。

    參考文獻

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