基于ARIMA模型預測我國2020年汽車整車及零配件進口情況

安明明 陶白丁

[摘 要]我國是汽車消費大國，當前國內(nèi)自主車輛品牌眾多，車型豐富，基本能夠滿足國內(nèi)大眾的需求。但受消費者需求多樣化影響，國內(nèi)市場上仍然有部分汽車屬于整裝進口狀態(tài);另外，長安福特、東風標致等合資汽車品牌，仍需要進口零配件。利用2009-2019年我國汽車整車及零配件進口數(shù)據(jù)，通過ADF及二階差分檢驗，匹配適合的ARIMA模型，利用ARIMA對2020年我國整車及汽車零配件進口總額進行回歸分析。

[關(guān)鍵詞]整車及零配件;進口;ADF檢驗;ARIMA模型;進口預測

[中圖分類號] F740.2? ? ? ? ? ? [文獻標識碼] A? ? ? ? ? ? [文章編號] 2095-3283（2020）06-0064-04

Forecast of China's Automobile and Auto Parts Imports in 2020 Based on ARIMA Model

An Mingming? ? Tao Baiding

（Huali College，Guangdong University of Technology， Guangzhou Guangdong 511325）

Abstract： China is a big car consumer. At present， there are many vehicle brands domestic car companies， and there area wide range of vehicle models， which not only meet the basic needs of the domestic public， but also are best-selling brands in some countries， such as BYD's public transportation vehicles of new energy， Haval SUV family cars and so on. However， due to diversified needs of consumers， some cars are still imported in the domestic market. In addition， some cars produced by domestically-owned joint ventures， such as Changan Ford and Dongfeng Peugeot， still need imported spare parts to complete their assembly works in domestic. Therefore， On the premise of collecting data on total vehicle and auto parts imports from 2009 to 2019， this paper uses ADF and second-order difference tests to match the appropriate ARIMA model， and applies ARIMA to perform a regression analysis of total vehicle and auto parts imports in 2020.

Key Words： Vehicle and Spare Parts; Import; ADF Inspection; ARIMA Model; Import Forecast

一、前言

2018年7月1日實施的新《汽車銷售管理辦法》，用汽車銷售“三多模式”打破了汽車4S店品牌壟斷的傳統(tǒng)模式，即供應(yīng)商可以通過多種方式、渠道進行銷售，經(jīng)銷商可以同時經(jīng)營多個品牌產(chǎn)品、為多個品牌汽車提供售后服務(wù)，消費者可以從多種渠道購買汽車、享受服務(wù)[1]。

平行進口車，是指部分國內(nèi)汽車貿(mào)易商直接到海外市場進行購買，并引入中國銷售的汽車，由于這些車輛進口渠道與國內(nèi)授權(quán)的經(jīng)銷商進貨渠道相“平行”，因此被形象地稱為平行進口車;自2014年國家明確釋放為平行進口正名政策信號以來，平行進口汽車銷售正式進入了我國汽車銷售行列[2]。

畢禛在其文章中分析，我國汽車消費的影響因素，并用多元線性回歸模型分析影響汽車消費的變量關(guān)系，為本文分析汽車整車及零配件進口提供一定的思路[3]。

孟思聰在其畢業(yè)論文中通過構(gòu)建多元回歸分析模型，本文依據(jù)1994-2012年的數(shù)據(jù)樣本，分析了中國轎車進出口貿(mào)易對人民幣升值和貶值的反應(yīng);通過ADF平穩(wěn)性檢驗、協(xié)整檢驗以及格蘭杰因果關(guān)系檢驗，得出了在進出口回歸方程

中的變量在一階時間序列上是平穩(wěn)的，并且存在長期的協(xié)整關(guān)系，所以可以進行多元回歸方程。分析人民幣匯率變動對我國轎車進出口貿(mào)易的影響以及策略。為我國進口汽車提供一些經(jīng)驗[4]。該時間序列有可能存在非平穩(wěn)性，故進行ADF檢驗。

二、應(yīng)用模型

⒈平穩(wěn)性檢驗

該時間序列有可能存在非平穩(wěn)性，故進行ADF檢驗。首先要對所研究的數(shù)據(jù)進行單位根檢驗，即ADF單位根檢驗，然后建立非平穩(wěn)時間序列的回歸模型[5]。利用ADF方法對有關(guān)變量進行單位根檢驗，先對有關(guān)數(shù)據(jù)進行水平值數(shù)據(jù)檢驗，如果檢驗結(jié)果顯示該數(shù)據(jù)為非平穩(wěn)數(shù)列，在存在單位根的條件下，再對數(shù)據(jù)的一階差分進行檢驗，如果仍存在不平穩(wěn)數(shù)列，對其進行二階差分檢驗[6]。

⒉ARIMA模型

ARIMA（auto regressiveintegrate dmovingaverage）模型的全稱是自回歸求和移動平均模型，南美國學者喬治·博克斯（GeorgeBox）和英國統(tǒng)計學家格威利姆·詹金斯（GwilymJenkins）于20世紀70年代共同建立的博克斯—詹金斯（Box-Jenkins，B-J）系列方法中的重要模型之一;B-J法是一類分析隨機時間序列并進行預測的方法，該方法是利用序列自身的滯后數(shù)值或誤差項的滯后值作為解釋變量，亦即探尋序列受其以前數(shù)值與其誤差項的影響形式，來預測序列未來的表現(xiàn)。該方法將序列看作一個隨機過程，比較適合于短期預測[7]。

國內(nèi)ARIMA模型預測應(yīng)用范圍較廣，如基于ARIMA模型的河南省GDP指數(shù)分析[8]、基于ARIMA模型的水果價格預測與分析[9]、基于ARIMA的網(wǎng)絡(luò)流量建模及預測研究[10]、在臨床環(huán)境中進行連續(xù)張力監(jiān)測的嘗試[11]、基于ARIMA模型的語言分布預測研究[12]。

三、我國整車及配件進口數(shù)據(jù)分析

（一）數(shù)據(jù)采集及錄入

本文通過EPS網(wǎng)站搜集獲得2009年3月至2019年12月的數(shù)據(jù)。其中包括汽車（包括整套散件）進口額（美元），小轎車（含整套散件）進口額（美元），四輪驅(qū)動輕型越野車（含整套散件）進口額（美元），30座以上的客車（含整套散件）進口額（美元），中輕型客車（10≤座位≤29座）進口額（美元），小客車（含整套散件）進口額（美元），卡車（含整套散件）進口額（美元），裝有引擎的汽車底盤進口額（美元），專用車進口額（美元），非公路用自卸車進口額（美元），汽車零配件進口額（美元）以及汽車（包括整套散件）進口量。分別將其設(shè)為total， car， ORV， bus_L， bus_M， bus_S， trunk，chassis， SV， dumper，parts以及n_total。本文中我們將運用ARIMA模型來進行回歸。

（二）數(shù)據(jù)分析

首先，使用augmented Dickey-Fuller （ADF） 檢驗來檢測模型數(shù)據(jù)中是否包含單位根。其次，根據(jù)eviews所輸出的結(jié)果觀察SACF或SPACF來為變量total匹配適合的ARIMA模型，檢驗后運用于預測2020年我國汽車總進口額。于此同時，也運用OLS進行回歸，討論各變量間的關(guān)聯(lián)性及顯著性程度。

結(jié)果表明，在ADF檢驗中，僅有包含截距項的檢驗結(jié)果p值小于0.05，拒絕原假設(shè)，即變量total中不包含單位根，時間序列呈現(xiàn)平穩(wěn)狀態(tài)。

而包含截距項與時間趨勢的檢驗結(jié)果和無截距項與時間趨勢中檢驗結(jié)果的p值均大于0.05。如圖2最后一列顯示，但經(jīng)過兩階差分后呈現(xiàn)平穩(wěn)狀態(tài)，其p值小于0.05，如圖2所示，0.0141<0.05。故認為該時間序列數(shù)據(jù)可進行自回歸模型分析。

通過觀察該時間序列的自相關(guān)函數(shù)及偏自相關(guān)函數(shù)，在圖3中發(fā)現(xiàn)均存在一定的拖尾性，故采用ARMA進行建模分析。

且AC及PAC的數(shù)據(jù)顯示建模存在ARMA（1，1），ARMA（1，2），ARMA（2，1），ARMA（2，2）的可能性，因此將所有模型形式進行建模并將數(shù)據(jù)匯總于表1。通過表格的數(shù)據(jù)匯總可以直觀地發(fā)現(xiàn)建立ARMA（1，2）模型最為合適。

于是對其進行殘差序列自回歸診斷與異方差診斷，其結(jié)果表明二階差分所處理后的時間序列無殘差序列相關(guān)且在ARCH1的檢驗下不拒絕原假設(shè)，即擾動項不具有ARCH1形式的異方差，如圖4所示：

故最終建立無截距項模型：

ARIMA（1，2，2）。其方程表達式如下：

通過已有數(shù)據(jù)靜態(tài)預測與樣本數(shù)據(jù)外動態(tài)預測的方式，得出以下預測數(shù)據(jù)，如圖5所示：

由于該時間序列數(shù)據(jù)是經(jīng)過二階差分所形成的穩(wěn)定狀態(tài)，其預測準確度適合運用于風險管理而不適用于投資指導。另就不同進口汽車種類及進口零部件對進口總量的影響程度，進行了ols回歸，如圖6所示，其結(jié)果發(fā)現(xiàn)零部件及地盤對與汽車進口總量的影響不顯著。

四、結(jié)論

從上述分析來看，我國進口整車及零部件數(shù)量呈現(xiàn)出節(jié)日特征，這是受我國節(jié)假日消費情況影響，5、6月階段及9、0月階段的數(shù)據(jù)顯示為整年的高峰期，11、12月為進口的低谷期，具體內(nèi)容如下：

因為五一為年后的第一個促銷大節(jié)——“五一勞動節(jié)”，在這個節(jié)日里，客戶有充足的假期可以開車出行，而6月因5月訂單過多，引發(fā)無現(xiàn)車出售現(xiàn)象，使訂單延續(xù)到6月。

因10月有“十一國慶”假期，許多國內(nèi)進口商為準備該階段促銷，9月份的進口量比10月份要多，且延續(xù)到10月。

12月為年中進口量最少的時候，年末受西方主要節(jié)日“圣誕節(jié)”影響，導致很多供貨商放假，從而11、12月的進口數(shù)量相對減少。

通過歷年數(shù)據(jù)分析來看，我國對汽車整車及配件進口總額呈現(xiàn)出緩慢上升的態(tài)勢，主要由于我國自主研發(fā)汽車的銷量逐年上升，而中低端收入群體選擇國產(chǎn)或國產(chǎn)合資汽車數(shù)量增加，因零配件及底盤等合資汽車的必需配件，其進口量無明顯變化。而整車進口呈現(xiàn)出小幅緩慢上升態(tài)勢。綜上所述，我國國產(chǎn)汽車發(fā)展勢頭較好，自主研發(fā)能力逐漸增強，未來將呈現(xiàn)進口下降趨勢。

[參考文獻]

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（責任編輯：顧曉濱 馬 琳）