武漢市私家車保有量的預測

黃艷霞

摘要：本文基于武漢市私家車保有量的歷史數據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測，以期得到更優的預測結果。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整分析，建立協整模型實現預測。實證結果表明，模型二的預測結果要遠優于模型一，且根據模型二預計武漢市 2015 年的私家車保有量將達到 196.88 萬輛。最后基于實證結論提出政策建議。

關鍵詞：私家車保有量；時間序列預測；協整分析

1.引言

1.1研究背景

近3年來，武漢汽車工業飛速發展。2011年后，上海通用、東風雷諾相繼落戶，武漢汽車產能進入新一輪產能擴張期。"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。"武漢市車管所相關負責人透露，預計武漢2013年全年新增汽車數量為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的主要方式之一，是我國交通運輸體系的重要主體，對我國經濟社會的發展起著舉足輕重的作用。尤其是近幾年，汽車產業的增長速度已逐漸國民經濟，為國民經濟的增長提供了長足的動力，促進了國家工業現代化進程。因此準確預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，人類在發展，自汽車走進人們生活以來，對社會的發展、人類的進步產生了深遠的影響。汽車行業的發展給人類帶來進步的同時，也給人類生活帶來不好的影響，汽車行業的發展帶動的是相關行業的進步，人們生活和消費水平明顯提高，從而促進經濟發展，與此同時也帶來了資源環境問題，能源消耗，環境污染和一定的交通問題都是不可忽視的。

當前，社會各界對于汽車消費及其引發的交通問題產生了極大地關注。如何認識武漢市汽車工業的發展前景，如何認識汽車對于經濟發展及社會產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、道路交通環境污染、交通能源消耗過大等，城市交通成為城市發展所關注的焦點問題。

總之，汽車行業相關問題的研究是社會熱點之一，汽車行業對于現在的中國政策拉動內需也是很有幫助。對汽車保有量的影響因素并在此基礎上進行預測的研究也是重要的現實和理論意義。

1.1.3本文的主要研究方法和內容

1.1.3.1研究內容

本文主要運用經濟學、統計學方面的知識，對武漢市私家車保有量的影響因素分析并在此基礎上進行預測和研究。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。在此基礎進行實證分析，首先進行平穩性和協整檢驗消除偽回歸現象，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測。最后就是實證分析的結果以及給出的相關政策及建議。

1.1.3.2研究方法

本文采用了兩種預測方法，模型一是直接用私家車保有量的原始數據做時間序列預測分析，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，進行預測研究與分析，即基于主成分分析和協整回歸模型，對武漢市私家車保有量影響因素和預測進行研究。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根據武漢市統計年鑒我們獲得武漢市1999-2014年的私家車保有量的數據，并將原始數據分成1999-2013年數據和2014年數據兩個部分。其中1999-2013年武漢市私家車保有量數據用于時間序列的分析和模型的擬合，2014年數據則用于對已建立的模型的預測能力進行檢驗以比較不同模型間的預測能力。

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）將我們從武漢市統計年鑒獲取的數據進行清潔和提取成時間序列動態數據。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，發現該序列呈現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測了。

（4）模型的預測

當t=16即時間為2014年時的私家車保有量為119.7152萬輛

當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，而模型一的預測值為119.7152萬輛，兩者明顯偏差過大，預測誤差為15.1%。

3.2 武漢市汽車保有量的協整分析

3.2.2 私家車保有量的協整分析

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，第一產業，第二產業，第三產業，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易等12項指標進行分析，以上數據均來自武漢市1999年至2013年的統計年鑒?；谠紨祿唤y一，從而對這些數據進行處理，把絕對數均除以人口變為相對數，并且其單位統一化，一方面避免人口對其干擾，另一方面方便建模。處理后的指標體系分別為：

人均GDP，人均第一產業，人均第二產業，人均第三產業，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。

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系數分別為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：

結果可看出檢驗統計量為t=-2.746486

3.2.2.3.4誤差修正

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

3.2.2.3.5建立模型

由以上結果我們可以建立線性擬合方程式，待估參數用C（1），

C（2）……C（n）表示，則擬合方程式可寫成如下：

3.6私家車保有量的預測

提取出來主成分因子取對數的時序圖呈現明顯的長期趨勢，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， 發現該序列呈現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，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測了。

（3）對私家車保有量進行預測

（4）模型預測的能力檢驗

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

4.結論

由模型一預測出來的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，且預測誤差大約為15%，而模型二預測出來的2014年的值為148.75359萬輛，跟真實值很接近，預測誤差約為5%，比較兩模型的預測誤差大小，得出模型二的預測更準確，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重不同從而提取主成分，進而用協整模型分析預測更有效。

參考文獻

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