2015年国内汽车销量分析预测观研天下2015年国内汽车销量分析预测导读：2015年国内汽车销量分析预测。影响汽车销量的因素很多。在这些因素中，有些因素很容易在各类统计年鉴中能够找到相关的数据，比如GDP、人均可支配收入、公路里程、人口增长、石油价格等等。参考《中国专用汽车市场需求调研与发展前景分析报告(2015-2019)》自2009年以来，中国已连续四年蝉联世界第一汽车产销大国。繁荣背后，中国的汽车产业正酝酿着重重危机。产能过剩，就是汽车行业发展的最大风险之一。产能过剩是市场经济下的常态，为避免丧失市场机会，汽车生产企业的产能规划一般都适度超前于市场需求。适度的产能过剩是可以促进企业竞争，淘汰一批竞争力差的企业，优化产业结构。但是产能过剩严重，会带来许多危害，影响汽车行业健康和可持续发展。在近几年国内汽车市场长期看好的大背景下，汽车生产企业纷纷扩大产能，据各主要汽车集团公布的数据统计，2015年，中国汽车产能将达到惊人的4000万辆。那么，到2015年，中国汽车市场的销量又将是怎样的？毫无疑问，随着中国逐步进入城镇化阶段，刚性需求和消费升级奠定了汽车销量在未来稳步增长的基础，汽车市场的发展空间仍然很大，但与4000万的产能相比，差距究竟有多远？以下为观研天下专家的分析预测。1汽车销量预测方法分析影响汽车销量的因素很多。在这些因素中，有些因素很容易在各类统计年鉴中能够找到相关的数据，比如GDP、人均可支配收入、公路里程、人口增长、石油价格等等。可还有一些重要的影响因素，比如政策、消费者心理等因素是没有办法去精确度量的。鉴于此，从影响销量的因素的角度对汽车销量进行预测将是个十分复杂的问题。为确保未来汽车销量预测结果的可靠性，这里将使用SPSS的曲线估计功能对未来的汽车销量进行预测。此模型相对简单，用到的数据较少、需要估计的参数也较少，使得各参数的估计更为稳健，保证预测结果的准确性。2中国汽车销量预测2.1SPSS曲线估计据中国汽车工业协会的统计资料，1995年至2012年中国汽车销量数据如表1所示。将表1中数据导入SPSS计算软件，作出散点图，从图1可以看出，汽车销量呈现曲线变化趋势。利用SPSS数据分析功能中的曲线预测模块，对汽车销量进行分析和预测。由于年份数值较大，直接纳入模型会产生很大的平方、立方项，将其进行处理，产生新的时间序列变量，并将它作为自变量纳入模型，得到的统计结果见表2。3个模型具有较的拟合优度，分别为0.979，0.980，0.979，并且相伴概率Sig.值均远小于0.01，通过了F检验。再来看下，三个模型的系数检验，检验结果如表3，表4，表5所示。很明显，三次方程的系数未通过检验，所以三次方程的模型拟合不成立。根据SPSS分析计算结果，可分别得出全国汽车销量的二次曲线和指数曲线预测方程。之后，再对二次曲线和指数曲线进行筛选。首先，将两条拟合曲线进行比较，如图2所示；再将二次曲线和指数曲线的残差作为新的变量，作出误差项的序列图，如图3所示。从图2和图3可以看出，从1995年到2007年，二次方程与指数方程的误差围绕零点紧密上下波动。2008-2012年，出现了三次大的波动。不论二次方程的误差还是指数方程的误差都呈现出明显的走势，2008年急剧下滑，2010年急剧转正，2012年再度下滑。由于世界金融危机的影响，2008年全国汽车销量呈现出反常规的低增长，但与全球汽车市场的低迷相比，中国仍然是增长最快的区域市场之一。可见，一个行业、一个市场的发展深受经济、政治等外部大环境的影响。2009年中国成为世界最大的汽车市场，2010年实现了32%的高速增长，这种增长是由于世界经济正逐渐复苏，中国宏观经济保持了平稳较快发展，“以旧换新”等汽车消费激励政策得到延续，人均收入不断提高，中国工业化、城市化进程的持续推进。经历过2009、2010年的疯狂增长后，受国内经济增长放缓、大城市缓解交通拥堵措施等因素的影响，2011、2012年开始进入“微增长”时期。曲线图可以反映未来的变动趋势，2009年后，二次方程的残差更小些，模型曲线更接近实际数据，考虑到诸多环境因素对汽车市场的影响，选择二次方程模型进行预测更具合理性。2.2预测结论鉴于未来环境的不定...
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