運(yùn)輸統(tǒng)計(jì)與分析課程設(shè)計(jì)----我國(guó)汽車保有量發(fā)展趨勢(shì)分析

1、<p><b>　　課程設(shè)計(jì)</b></p><p>　　設(shè)計(jì)題目： 我國(guó)汽車保有量的發(fā)展趨勢(shì)分析 </p><p>　　課程名稱： 運(yùn)輸統(tǒng)計(jì)與分析 </p><p>　　學(xué) 院： 交通運(yùn)輸工程學(xué)院 </p><p>　　專

2、 業(yè)： 交通運(yùn)輸 </p><p>　　指導(dǎo)教師： </p><p>　　==== 2012 /2013學(xué)年第二學(xué)期====</p><p>　　課程設(shè)計(jì)（學(xué)年論文）任務(wù)書</p><p>　　課程名稱：運(yùn)輸統(tǒng)計(jì)與分析</p>

3、<p>　　適用對(duì)象：交通運(yùn)輸工程</p><p>　　課程設(shè)計(jì)（論文）目的</p><p>　　《運(yùn)輸統(tǒng)計(jì)與分析》課程設(shè)計(jì)作為獨(dú)立的教學(xué)環(huán)節(jié)，是交通運(yùn)輸本科專業(yè)的必修課。其目的是，通過(guò)本課程設(shè)計(jì)實(shí)踐，培養(yǎng)學(xué)生理論聯(lián)系實(shí)際思想，加深統(tǒng)計(jì)分析基本理論與基本知識(shí)的理解，學(xué)會(huì)收集或調(diào)查行業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，切實(shí)掌握各種統(tǒng)計(jì)分析方法，并能靈活運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)，正確解釋和分析運(yùn)行結(jié)果

4、，培養(yǎng)運(yùn)用各種統(tǒng)計(jì)分析方法解決交通運(yùn)輸領(lǐng)域內(nèi)實(shí)際問(wèn)題的能力。</p><p>　　課程設(shè)計(jì)（論文）題目與內(nèi)容</p><p>　　本課程設(shè)計(jì)（論文）主要任務(wù)為：針對(duì)交通運(yùn)輸領(lǐng)域內(nèi)某一主題，設(shè)計(jì)調(diào)查表調(diào)查或查詢相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，根據(jù)本課程講授內(nèi)容選擇一種或多種合適的統(tǒng)計(jì)分析方法，運(yùn)用SPSS建立模型分析問(wèn)題。題目自擬，但題名一般要包含主題與統(tǒng)計(jì)方法。且必須與交通運(yùn)輸相關(guān)，選題主題主要包括：<

5、;/p><p><b>　　運(yùn)輸市場(chǎng)定位研究</b></p><p><b>　　運(yùn)輸需求分析與預(yù)測(cè)</b></p><p>　　政策或技術(shù)方法實(shí)施效果評(píng)價(jià)</p><p><b>　　交通行為選擇</b></p><p><b>　　影響因素分析

6、</b></p><p><b>　　聚類分析</b></p><p><b>　　服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)</b></p><p><b>　　8. 自選</b></p><p>　　課程設(shè)計(jì)（論文）基本要求</p><p>　　報(bào)告內(nèi)容原則上不少于

7、8000字，其正文至少包括如下幾個(gè)方面的內(nèi)容：</p><p>　　問(wèn)題背景（問(wèn)題的提出、必要性與意義，該問(wèn)題目前常用的分析手段與方法，本設(shè)計(jì)采用的方法）</p><p><b>　　數(shù)據(jù)采集</b></p><p>　?。ê瑪?shù)據(jù)采集方式、描述性分析、統(tǒng)計(jì)圖表）</p><p>　　說(shuō)明：調(diào)查分析則必須包含調(diào)查方案，其它

8、數(shù)據(jù)原則上必須說(shuō)明出處。</p><p><b>　　統(tǒng)計(jì)模型與分析</b></p><p>　?。òＰ驮?、SPSS操作步驟、輸出結(jié)果及分析）</p><p><b>　　總結(jié)</b></p><p><b>　　附錄 數(shù)據(jù)清單</b></p><p&

9、gt;　　課程設(shè)計(jì)（論文）時(shí)間及進(jìn)度安排</p><p><b>　　時(shí)間:</b></p><p>　　兩周：2011-2012學(xué)年第二學(xué)期第十九、二十周</p><p><b>　　進(jìn)度安排：</b></p><p>　　確定主題；調(diào)查、收集數(shù)據(jù)：2天</p><p>　

10、　數(shù)據(jù)分析與預(yù)處理、描述性統(tǒng)計(jì)分析：2天</p><p>　　分析方法原理及選擇：3天</p><p>　　SPSS操作及結(jié)果分析：4天</p><p>　　解決實(shí)際問(wèn)題或建議：2天</p><p>　　撰寫報(bào)告、總結(jié)：1天</p><p>　?。ù瞬糠滞瑢W(xué)們可以按照自己設(shè)計(jì)具體內(nèi)容，詳細(xì)安排）</p>

11、<p><b>　　成果提交：</b></p><p>　　要求獨(dú)立完成，每人需提交1份打印的設(shè)計(jì)報(bào)告（A4）、word電子文檔、數(shù)據(jù)文件（sav格式）。電子文檔文件名為：學(xué)號(hào)后四位+姓名+題目，先發(fā)電子文檔給指導(dǎo)老師，經(jīng)許可后方可打印。最終成果（打印稿1份、電子文檔1份）統(tǒng)一交班長(zhǎng)匯總并轉(zhuǎn)交指導(dǎo)老師；最終成果提交截止時(shí)間為第20周周五。</p><p>&

12、lt;b>　　成績(jī)?cè)u(píng)定</b></p><p>　　平時(shí)考勤20%，報(bào)告撰寫規(guī)范20%,內(nèi)容(選題合理、方案可行、分析正確、有創(chuàng)新)60%。</p><p>　　成績(jī)?cè)u(píng)定實(shí)行優(yōu)秀、良好、中等、及格和不及格五個(gè)等級(jí)。優(yōu)秀者人數(shù)一般不得超過(guò)總?cè)藬?shù)的20%。</p><p><b>　　報(bào)告格式</b></p><

13、;p>　　課程設(shè)計(jì)報(bào)告裝訂順序依次為：封面、課程設(shè)計(jì)(學(xué)年論文)任務(wù)書、目錄、正文、參考文獻(xiàn)、成績(jī)?cè)u(píng)定表。報(bào)告中所有圖表應(yīng)按“章號(hào)-圖表序號(hào)-圖表名”（例：圖1-1-***頻數(shù)圖）進(jìn)行編號(hào)。具體格式參看實(shí)驗(yàn)報(bào)告樣本。</p><p><b>　　主要參考資料</b></p><p>　　1.羅應(yīng)婷等主編.SPSS統(tǒng)計(jì)分析從基礎(chǔ)到實(shí)踐.北京：電子工業(yè)出版社，200

14、7年6月；</p><p>　　2.章文波 陳紅艷編著.《實(shí)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析及SPSS12.0應(yīng)用》.人民出版社，2006年；</p><p>　　3.張文彤.SPSS.11.0統(tǒng)計(jì)分析教程.(高級(jí)篇).北京希望電子出版社.2002年6月；</p><p>　　4.郝黎仁等.SPSS實(shí)用統(tǒng)計(jì)分析.中國(guó)水利水電出版社.2003年1月。</p><p&

15、gt;<b>　　目 錄</b></p><p><b>　　1 概述1</b></p><p>　　1.1研究背景1</p><p>　　1.2常用分析方法3</p><p>　　1.3本設(shè)計(jì)采用的分析方法3</p><p><b>　　2 數(shù)據(jù)采

16、集4</b></p><p>　　2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源4</p><p>　　2.2 數(shù)據(jù)處理4</p><p>　　2.3 我國(guó)汽車保有量發(fā)展現(xiàn)狀分析5</p><p>　　3 統(tǒng)計(jì)模型與分析8</p><p>　　3.1 相關(guān)性分析8</p><p>　　3.1

17、.1 相關(guān)性分析原理8</p><p>　　3.1.2 SPSS的操作步驟9</p><p>　　3.1.3 輸出結(jié)果分析11</p><p>　　3.2 主成分分析11</p><p>　　3.2.1 主成分分析的基本理論11</p><p>　　3.2.2 SPSS操作步驟：14</p

18、><p>　　3.2.3輸出結(jié)果分析16</p><p>　　3.3 曲線擬合模型：18</p><p>　　3.3.1曲線擬合模型原理18</p><p>　　3.3.2 SPSS操作步驟19</p><p>　　3.3.3 輸出結(jié)果分析22</p><p>　　3.4 一

19、元線性回歸預(yù)測(cè)模型23</p><p>　　3.4.1 一元線性回歸預(yù)測(cè)原理23</p><p>　　3.4.2 SPSS操作步驟24</p><p>　　3.4.3 輸出結(jié)果分析26</p><p><b>　　4 總結(jié)29</b></p><p>　　4.1 本設(shè)計(jì)的主要

20、工作29</p><p>　　4.2 存在的不足30</p><p>　　4.3下階段研究需解決的問(wèn)題30</p><p>　　4.4個(gè)人感悟31</p><p>　　附錄 數(shù)據(jù)清單31</p><p><b>　　1 概述</b></p><p><b

21、>　　研究背景</b></p><p>　　汽車作為運(yùn)輸?shù)闹饕绞街?，是我?guó)交通運(yùn)輸體系的主體，對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有著舉足輕重的作用。汽車作為一種高效的運(yùn)載工具，給人們帶來(lái)了方便、快捷、舒適的出行環(huán)境，同時(shí)也帶來(lái)一系列嚴(yán)重問(wèn)題:道路交通環(huán)境污染加劇、道路交通安全形勢(shì)嚴(yán)峻、交通需求與供給矛盾突出。同國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家相比，我國(guó)城市交通事業(yè)起步較晚，交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相對(duì)滯后，隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，交通問(wèn)題日

22、益凸顯，對(duì)城市交通體系建設(shè)也提出了更高的要求?？傮w來(lái)說(shuō)，我國(guó)交通系統(tǒng)主要有如下幾個(gè)特點(diǎn)：</p><p>　　1.城市機(jī)動(dòng)化進(jìn)程加快</p><p>　　城市機(jī)動(dòng)化與城市發(fā)展是同步行進(jìn)的。城市經(jīng)濟(jì)的繁榮發(fā)展促進(jìn)了機(jī)動(dòng)車的普及，而機(jī)動(dòng)車的普及反過(guò)來(lái)也推動(dòng)了城市經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展?；仡欉^(guò)去，我國(guó)城市機(jī)動(dòng)化增長(zhǎng)速度迅猛，1980年至2011年，全國(guó)機(jī)動(dòng)車保有量以年均16.1%的速度增長(zhǎng)。</

23、p><p>　　根據(jù)國(guó)外相關(guān)研究，機(jī)動(dòng)車保有量的發(fā)展一般需要經(jīng)歷四個(gè)時(shí)期:緩慢增長(zhǎng)期、高速發(fā)展期、緩慢增長(zhǎng)期、平穩(wěn)變化期。這四個(gè)發(fā)展時(shí)期分別對(duì)應(yīng)著不同的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。根據(jù)發(fā)達(dá)國(guó)家小汽車發(fā)展的軌跡，在人均GDP達(dá)到 1000美元時(shí)，小汽車將進(jìn)入高速發(fā)展階段。我國(guó)從2002年開始人均GDP超過(guò) 1000美元，標(biāo)志著我國(guó)已經(jīng)進(jìn)入汽車的高速發(fā)展時(shí)代?？梢灶A(yù)見，我國(guó)汽車保有量將繼續(xù)保持高速增長(zhǎng)，機(jī)動(dòng)化水平將進(jìn)一步提高。&l

24、t;/p><p>　　2. 道路交通環(huán)境污染加劇</p><p>　　道路交通系統(tǒng)環(huán)境污染主要包括大氣污染、噪聲污染及震動(dòng)等，其中大氣污染、噪聲污染是影響城市環(huán)境質(zhì)量的主要污染源。汽車排放的尾氣含有一氧化碳(CO)、氮氧化物(NOx)、非甲烷碳?xì)浠?THC)及粉塵等有害物質(zhì)，損害了人類的居住環(huán)境和生態(tài)環(huán)境。相關(guān)資料表明，汽車尾氣污染占大氣污染的總的比重在增大，因此機(jī)動(dòng)車尾氣成為最不可忍受的污

25、染物。隨著我國(guó)機(jī)動(dòng)車保有量的增長(zhǎng)，汽車尾氣對(duì)環(huán)境的污染程度還會(huì)加劇。</p><p>　　盡管我國(guó)汽車保有量遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)國(guó)家水平，但道路交通對(duì)環(huán)境的影響程度己經(jīng)接近、甚至超過(guò)發(fā)達(dá)國(guó)家道路交通對(duì)環(huán)境的影響程度，我國(guó)城市的環(huán)境質(zhì)量也遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)國(guó)家。通過(guò)對(duì)道路交通與環(huán)境質(zhì)量關(guān)系的研究，制訂符合可持續(xù)發(fā)展的交通政策與規(guī)劃，對(duì)城市環(huán)境保護(hù)有著重大意義。</p><p>　　3. 道路需求與供給矛盾突出

26、</p><p>　　汽車交通的發(fā)展對(duì)城市交通提出嚴(yán)峻的考驗(yàn)。機(jī)動(dòng)車保有量的劇增導(dǎo)致交通需求增大，使得道路變得擁堵、停車設(shè)施緊張，己有的交通基礎(chǔ)設(shè)施難以滿足快速增長(zhǎng)的交通需求，導(dǎo)致交通需求與供給不平衡。由于歷史和經(jīng)濟(jì)發(fā)展原因，目前我國(guó)多數(shù)城市都存在停車設(shè)施建設(shè)滯后、停車泊位緊張的問(wèn)題。</p><p>　　歷史經(jīng)驗(yàn)證明，盡管是由于交通供給與需求不平衡而導(dǎo)致了各種交通問(wèn)題，但是僅僅通過(guò)不斷增

27、加供給來(lái)滿足需求的方式是不能從根本上解決城市交通問(wèn)題的。制定合理的城市交通規(guī)劃，走可持續(xù)交通發(fā)展道路，是解決城市交通的根本途徑。</p><p>　　4. 可持續(xù)交通發(fā)展</p><p>　　交通污染嚴(yán)重、交通能耗高、交通安全形勢(shì)嚴(yán)峻等問(wèn)題成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要制約因素。國(guó)家“十一五”規(guī)劃指出，2010年人均GDP將比2000年翻一番，同時(shí)單位GDP能耗要比“十五”期末降低20%左右。這就

28、要求交通運(yùn)輸必須提高資源利用效率，走可持續(xù)發(fā)展道路，建設(shè)節(jié)約型行業(yè)。</p><p>　　當(dāng)前，我國(guó)交通系統(tǒng)的建設(shè)正處于繁榮發(fā)展時(shí)期，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)日趨完善。這為我國(guó)城市交通體系的可持續(xù)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，也是我國(guó)走可持續(xù)交通的重要機(jī)遇期。政府應(yīng)從經(jīng)濟(jì)可持續(xù)、社會(huì)可持續(xù)和環(huán)境可持續(xù)角度審視現(xiàn)有的城市交通政策，汲取發(fā)達(dá)國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，結(jié)合我國(guó)實(shí)際情況，牢牢把握機(jī)動(dòng)車快速發(fā)展、普及這一階段，采取有效措施，實(shí)施可持續(xù)交通發(fā)

29、展戰(zhàn)略，建立起符合經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展要求的高效、經(jīng)濟(jì)、協(xié)調(diào)、環(huán)保、安全的交通運(yùn)輸體系，不僅要為社會(huì)提供安全優(yōu)質(zhì)的運(yùn)輸服務(wù)，而且要使資源占用、對(duì)環(huán)境的破壞及交通安全控制在國(guó)家允許的范圍內(nèi)。</p><p>　　城市交通需求的不斷增長(zhǎng)給城市交通系統(tǒng)帶來(lái)嚴(yán)峻考驗(yàn)，各種交通問(wèn)題日益加劇:交通擁擠、停車設(shè)施緊張、交通污染嚴(yán)重、交通安全形勢(shì)嚴(yán)峻等。滿足當(dāng)前交通需求的發(fā)展，要求建設(shè)更多的基礎(chǔ)設(shè)施，而交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，會(huì)進(jìn)一步

30、刺激交通需求的增長(zhǎng)。研究表明，僅僅通過(guò)無(wú)休止的交通設(shè)施建設(shè)以滿足交通需求，是不能從根本上解決城市交通問(wèn)題的。城市交通的發(fā)展必須在合理的交通規(guī)劃和管理基礎(chǔ)上，有效的引導(dǎo)城市交通需求，針對(duì)性地、適度超前的進(jìn)行交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。汽車保有量的研究是城市道路交通規(guī)劃的一項(xiàng)基礎(chǔ)性工作，合理、準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)未來(lái)汽車保有量對(duì)城市交通戰(zhàn)略規(guī)劃、交通可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。</p><p><b>　　常用分析方法</b

31、></p><p>　　對(duì)汽車保有量的研究主要從兩個(gè)方面著手，一是集中在汽車保有量影響因素的分析；二是集中在汽車保有量預(yù)測(cè)的研究上。對(duì)于汽車保有量影響因素的分析上主要采用的是主成分分析、因子分析等方法；對(duì)于汽車保有的預(yù)測(cè)的研究主要是采用的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)法、組合預(yù)測(cè)法、灰色關(guān)聯(lián)等方法。</p><p>　　本設(shè)計(jì)采用的分析方法</p><p>　　本設(shè)計(jì)運(yùn)用相關(guān)

32、性分析和主成分分析法對(duì)影響汽車保有量的相關(guān)因素進(jìn)行約簡(jiǎn)。尋找對(duì)汽車保有量有可能有影響的各種因素，在可量化和數(shù)據(jù)可取性的基礎(chǔ)上選擇了人均GDP、工業(yè)生產(chǎn)總值、居民消費(fèi)水平、公路客運(yùn)量、公路貨運(yùn)量、人口數(shù)量、能源消耗總量、公路總里程等對(duì)汽車保有量有影響的數(shù)據(jù)。先利用相關(guān)分析方法，得出汽車保有量與各個(gè)相關(guān)因素之間以及各影響因素之間都具有很好的相關(guān)性。然后，利用主成分分析的方法，從眾多的影響因素中提取出第一主成分，將第一主成分作為綜合指標(biāo)進(jìn)行歸

33、一化處理，得出相關(guān)方程。在得出綜合指標(biāo)方程的基礎(chǔ)上運(yùn)用曲線擬合找出最好的擬合函數(shù)模型，得出相應(yīng)的函數(shù)關(guān)系，即得出綜合指標(biāo)的預(yù)測(cè)模型。最后運(yùn)用一元線性回歸的方法得出汽車保有量的預(yù)測(cè)模型，最后帶入相關(guān)數(shù)據(jù)得出2015到2025年的汽車保有量預(yù)測(cè)值。</p><p>　　本設(shè)計(jì)在影響汽車保有量的眾多的影響因素中運(yùn)用主成分分析和相關(guān)性分析找出最主要的因素，簡(jiǎn)化了相關(guān)的方程式，簡(jiǎn)化了操作過(guò)程，并且使分析結(jié)果簡(jiǎn)單明確。<

34、;/p><p><b>　　2 數(shù)據(jù)采集</b></p><p><b>　　2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源</b></p><p>　　本設(shè)計(jì)所需的數(shù)據(jù)：工業(yè)生產(chǎn)總值、公路貨運(yùn)量、公路客運(yùn)量、公路總里程、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、能源消耗總量、人口數(shù)量、人均可支配收入、汽車保有量。</p><p>　　數(shù)據(jù)來(lái)源：中華人民共和

35、國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》2010到2012年度數(shù)據(jù)。</p><p>　　2.2 數(shù)據(jù)處理</p><p>　　在中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒中分別找出相關(guān)的數(shù)據(jù)依次錄入到Excle數(shù)據(jù)匯總總表中然后導(dǎo)入到SPSS中進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)處理。依次進(jìn)行相關(guān)性分析，主成分分析，曲線擬合，一元線性回歸分析等數(shù)據(jù)處理方法。</p><p>　　2.3 我國(guó)汽車保有量發(fā)展現(xiàn)狀分析</

36、p><p>　　汽車保有量受諸多因素影響，人均GDP是其中一個(gè)重要的影響因素，同時(shí)人均GDP也是衡量一個(gè)國(guó)家富裕程度的重要指標(biāo)。一般來(lái)說(shuō)，根據(jù)世界汽車行業(yè)的發(fā)展規(guī)律，當(dāng)一個(gè)國(guó)家的人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值達(dá)到1000美元以后，國(guó)民的消費(fèi)結(jié)構(gòu)就會(huì)發(fā)生改變，就會(huì)進(jìn)入以住房、汽車為代表的改善生活質(zhì)量的消費(fèi)時(shí)代。</p><p>　　改革開放以來(lái)，我國(guó)創(chuàng)造了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的神話，特別是近幾年來(lái)，我國(guó)的人均GDP增長(zhǎng)也

37、是很迅速的，從2001年的8621.71元/人,增加到2011年的35181.24元/人。具體各年份人均GDP數(shù)據(jù)見圖2-1。也就是說(shuō)從2001年開始，當(dāng)我國(guó)的人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值達(dá)到8621.71元時(shí)，人們的消費(fèi)結(jié)構(gòu)就開始發(fā)生轉(zhuǎn)變了，人們的消費(fèi)開始從滿足生活需要向重視生活質(zhì)量轉(zhuǎn)變，從追求物質(zhì)消費(fèi)到追求精神消費(fèi)和服務(wù)消費(fèi)轉(zhuǎn)變。這種變化的直接影響就是消費(fèi)結(jié)構(gòu)的升級(jí)，消費(fèi)結(jié)構(gòu)的升級(jí)帶動(dòng)了汽車的消費(fèi)，從而使汽車保有量增長(zhǎng)的速度逐年加快。</

38、p><p>　　圖2-1 1990年到2011年人均GDP</p><p>　　加入世界貿(mào)易組織以后，中國(guó)又相繼出臺(tái)了一系列相關(guān)的政策來(lái)推動(dòng)我國(guó)汽車業(yè)的發(fā)展，鼓勵(lì)小汽車走入家庭，使得小汽車的消費(fèi)成為了當(dāng)今消費(fèi)市場(chǎng)的主流。由于我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡，東西部經(jīng)濟(jì)的差距，各地區(qū)居民消費(fèi)水平的不同，使得汽車保有量絕大部分集中在一線、二線城市，并且城市的汽車保有量明顯高于農(nóng)村。由此可見汽車保有量在一定程

39、度上與居民消費(fèi)水平和人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值有具有相關(guān)性。圖2-2為1990一2011年居民消費(fèi)水平與汽車保有量的發(fā)展情況圖2-3為人均GDP與汽車保有量的發(fā)展?fàn)顩r。</p><p>　　圖2-2 汽車保有量與居民消費(fèi)水平</p><p>　　圖2-3 人均GDP與汽車保有量</p><p>　　由此可以看出，人均GDP的增加，年末儲(chǔ)蓄幅度的增加以及人們的消費(fèi)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變

40、，使得中國(guó)發(fā)展成為一個(gè)極具潛力的消費(fèi)市場(chǎng)。由上圖可以看出近幾年的各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)增長(zhǎng)的幅度明顯大于往年，這也帶動(dòng)我國(guó)汽車保有量增長(zhǎng)迅猛。</p><p>　　表2-1 2005—2011年汽車保有量</p><p>　　據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)，1990年全國(guó)民用汽車保有量?jī)H有554萬(wàn)輛，其中私車保有量為82萬(wàn)輛，占14.8%。這82萬(wàn)輛私人汽車中，58萬(wàn)輛是載貨車，只有24萬(wàn)輛是載客汽車。私人客車

41、中，相當(dāng)數(shù)量是微型面包車，真正的私人轎車寥寥無(wú)幾。此后，私人汽車比例一路走高，私人轎車也逐步增加。同時(shí)有數(shù)據(jù)顯示，在1993年年底，我國(guó)的各類汽車的保有量數(shù)據(jù)810萬(wàn)輛，這個(gè)數(shù)據(jù)只相當(dāng)于日本的1/10，美國(guó)的1/28，德國(guó)的1/6左右。但是隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，人們消費(fèi)水平的提高，汽車消費(fèi)也是逐年增加，汽車行業(yè)發(fā)展很飛速。自上世紀(jì)80年代中國(guó)開始出現(xiàn)私人汽車以來(lái)，到2003年社會(huì)保有量達(dá)到1219萬(wàn)輛，私人汽車突破千萬(wàn)輛用了近20年，

42、而突破2000萬(wàn)輛僅僅用了3年時(shí)間。從表2-1，我們可以看出我國(guó)的汽車保有量從2005年3159萬(wàn)輛增長(zhǎng)到了2011年的9356.32萬(wàn)輛。隨著社會(huì)的和技術(shù)的進(jìn)步，生活水平的進(jìn)一步提高，我國(guó)的汽車保有量將會(huì)繼續(xù)增長(zhǎng)，在現(xiàn)實(shí)生活中，人們?cè)絹?lái)越多的重視汽車的消費(fèi)，把汽車消費(fèi)納入生活中的一樣必需品，汽車進(jìn)入普通家庭己經(jīng)成為一個(gè)人所共知的事實(shí)，也是整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的趨勢(shì)。將來(lái)的社會(huì)汽車就會(huì)像</p><p><b&

43、gt;　　3 統(tǒng)計(jì)模型與分析</b></p><p>　　3.1 相關(guān)性分析</p><p>　　3.1.1 相關(guān)性分析原理</p><p>　　任何事物的存在都不是孤立的，而是相互聯(lián)系、相互制約的。說(shuō)明客觀事物相互間關(guān)系的密切程度并用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)指標(biāo)表示出來(lái)，這個(gè)過(guò)程就是相關(guān)分析。通常用相關(guān)系數(shù)來(lái)描述線性關(guān)系的強(qiáng)弱和方向。如果兩個(gè)樣本觀測(cè)值序列之間相

44、關(guān)關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值為1，則兩者之間具有完全的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值越大，越接近于1的話，兩者之間的相關(guān)性就越強(qiáng)，反之，相關(guān)系數(shù)越小，絕對(duì)值為0或者接近0的話，兩者之間不具有相關(guān)性。兩個(gè)變量之間的相關(guān)性用相關(guān)系數(shù)來(lái)衡量，要是一個(gè)變量與多個(gè)變量之間的相關(guān)性，一般用偏相關(guān)系數(shù)來(lái)衡量。運(yùn)用相關(guān)分析法進(jìn)行因子篩選，相關(guān)系數(shù)用r表示，常用的相關(guān)系數(shù)主要有Pearson簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)、Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)和Kendall相關(guān)系數(shù)。這里介紹下Pe

45、arson簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)---用來(lái)度量定居型變量之間的線性相關(guān)關(guān)系。計(jì)算公式為：</p><p>　　其中，n為樣本數(shù)，xi和yi分別為兩變量的變量值，代為變量xi和yi的協(xié)方差，分別為變量x和y的標(biāo)準(zhǔn)差。r>O為正相關(guān);r<O為負(fù)相關(guān);r=0為零相關(guān)或無(wú)相關(guān).|r|越接近于1，說(shuō)明相關(guān)性越好;|r|越接近于0，說(shuō)明相關(guān)性越差。r=l時(shí)表示兩變量之間存在完全的正相關(guān)。r=-1時(shí)，表示兩變量存在完全負(fù)相關(guān)

46、。</p><p>　　3.1.2 SPSS的操作步驟</p><p>　　運(yùn)用相關(guān)性分析法，通過(guò)判斷各個(gè)因素與汽車保有量之間的線性相關(guān)程度的強(qiáng)弱，刷選出對(duì)汽車保有量有影響的重要因素。設(shè)汽車保有量為Y，設(shè)汽車保有量影響因素：人均GDP、工業(yè)生產(chǎn)總值、公路貨運(yùn)量、公路客運(yùn)量、公路總里程、能源消耗總量、人口數(shù)量、居民消費(fèi)水平分別為X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8。</p&

47、gt;<p>　　SPSS操作步驟如下：</p><p>　　按分析—相關(guān)性—雙變量相關(guān)，打開對(duì)話框，完成相關(guān)操作，如圖所示：</p><p>　　圖 3-1 相關(guān)分析操作界面</p><p><b>　　結(jié)果輸出：</b></p><p>　　表3-1 相關(guān)分析輸出結(jié)果</p><

48、p>　　**. 在 .01 水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。</p><p>　　3.1.3 輸出結(jié)果分析</p><p>　　從表3-1的輸出結(jié)果我們可以看出，汽車保有量與人均GDP、工業(yè)總產(chǎn)值、公路貨運(yùn)量、公路客運(yùn)量、公路總里程、能源消耗總量、人口數(shù)量、居民消費(fèi)水平的相關(guān)系數(shù)分別是0.991、0.995、0.998、0.980、0.923、0.971、0.818、0.983。因此，我們

49、可以得出汽車保有量與各個(gè)影響因素之間具有很好的相關(guān)性。同時(shí)，從表中也可以看出汽車保有量的各個(gè)影響因素之間也存在很好的相關(guān)性，他們之間可能存在相互影響。</p><p>　　3.2 主成分分析</p><p>　　3.2.1 主成分分析的基本理論</p><p>　　1. 主成分的概念 主成分分析（PCA），是由Hotelling于1933年首先提出的。

50、在社會(huì)經(jīng)濟(jì)的研究中，為了全面系統(tǒng)的分析和研究問(wèn)題，必須考慮許多經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，這些指標(biāo)能從不同的側(cè)面反映所研究對(duì)象的特征，在某種程度上存在信息的重疊，具有一定的相關(guān)性。主成分分析就是力求數(shù)據(jù)信息丟失最少的原則下，在高維的變量空間降維，即研究指標(biāo)體系的少數(shù)幾個(gè)線性組合，并且這幾個(gè)線性組合所構(gòu)成的綜合指標(biāo)將盡可能多的保留原來(lái)指標(biāo)變異方面的信息的一種分析方法。</p><p>　　假設(shè)我們所討論的實(shí)際問(wèn)題中，有p個(gè)指標(biāo)，我們

51、把這p個(gè)指標(biāo)看作p個(gè)隨機(jī)變量，記為Xl，XZ，…，XP，主成分分析就是要把這p個(gè)指標(biāo)的問(wèn)題，轉(zhuǎn)變?yōu)橛懻損個(gè)指標(biāo)的線性組合的問(wèn)題，而這些新的指標(biāo)Fl，F(xiàn)Z，…，F(xiàn)k(k≦P)，按照保留主要信息量的原則充分反映原指標(biāo)的信息，并且相互獨(dú)立。第一個(gè)線性組合即為第一個(gè)綜合指標(biāo)記作Yl，為了使得該線性組合具有唯一性，要求在所有的線性組合中Yl的方差最大，它所包含的信息最多。如果要是第一主成分不足以代表原來(lái)的P個(gè)指標(biāo)的所有信息量的話，考慮選擇第二個(gè)主

52、成分，第二主成分是與第一主成分不相關(guān)的原線性組合方差最大者，以此類推。</p><p>　　2. 主成分的性質(zhì)</p><p>　　方差為所有特征根之和即</p><p>　　一說(shuō)明主成分分析把p個(gè)隨機(jī)變量的總方差分解成為p個(gè)不相關(guān)的隨機(jī)變量的方差之和。</p><p>　　貢獻(xiàn)率：第i個(gè)主成分的方差在全部方差中所占比重，稱為貢獻(xiàn)率，反映了

53、原來(lái)p個(gè)指標(biāo)多大比例的信息，有多大程度的綜合能力。</p><p>　　累積貢獻(xiàn)率:前k個(gè)主成分共有多大的綜合能力，用這k個(gè)主成分的方差和在全部方差中所占比重來(lái)描述，稱為積累貢獻(xiàn)率。我們進(jìn)行主成分分析的目的之一是希望用盡可能少的主成分Fl，F(xiàn)2，…，F(xiàn)k(k≤P)代替原來(lái)的p個(gè)指標(biāo)。到底應(yīng)該選擇多少個(gè)主成分，在實(shí)際工作中，主成分個(gè)數(shù)的多少取決于能夠反映原來(lái)變量85%以上的信息量為依據(jù)，即當(dāng)累積貢獻(xiàn)率≥85%時(shí)的主

54、成分的個(gè)數(shù)就足夠了。最常見的情況是主成分為2到3個(gè)</p><p>　　3. 主成分分析的步驟</p><p>　　(1) 把待評(píng)定的對(duì)象作為樣本，根據(jù)評(píng)定的目的選取各個(gè)樣本的P個(gè)指標(biāo)，收集的這些樣本指標(biāo)值，構(gòu)成一個(gè)N*P的矩陣。</p><p>　?。?）由于這些指標(biāo)的量綱不統(tǒng)一，數(shù)量級(jí)也不同。要對(duì)上一步得到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。數(shù)據(jù)處理公式為：</p

55、><p>　　其中Xij是第i個(gè)樣本的第j個(gè)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)，是所有樣本的第j個(gè)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)的平均值，了而面)是所有樣本的第j個(gè)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。由此，就可以得到原始數(shù)據(jù)矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)矩陣。</p><p>　　(3)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化矩陣的相關(guān)系數(shù)矩陣R。</p><p>　　(4)求出相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征值和特征向量，然后把特征值由小到大排列，最大的特征值所對(duì)應(yīng)的主成

56、分就叫第一主成分，排在第二位的那個(gè)特征向量對(duì)應(yīng)的主成分就叫第二主成分，以此類推。每個(gè)主成分的值都是經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化后的原始數(shù)值逐個(gè)加權(quán)和為：，其中權(quán)數(shù)向量：</p><p>　　(5)根據(jù)特征值貢獻(xiàn)率選前面的M(M<P)個(gè)主成分作為綜合評(píng)價(jià)函數(shù)的主成分。選取標(biāo)準(zhǔn)是前面的M個(gè)主成分的累積方差貢獻(xiàn)率大于或者等于85%。</p><p>　?。?） 主成分實(shí)際上是各個(gè)變量的線性組合，也就是各個(gè)變

57、量的加權(quán)平均。為了使得各個(gè)權(quán)重系數(shù)之和等于1.我們可以對(duì)第i個(gè)主成分通過(guò)下面的式子進(jìn)行歸一化處理：</p><p>　　得到歸一化的各個(gè)變量權(quán)重。</p><p>　　3.2.2 SPSS操作步驟：</p><p>　　按分析—降維—因子分析，打開對(duì)話框并轉(zhuǎn)移分析變量操作如圖3-2和圖3-3所示：</p><p>　　圖3-2 因子分析對(duì)

58、話框</p><p>　　3-3 因子分析次級(jí)對(duì)話框</p><p>　　點(diǎn)擊“繼續(xù)”然后點(diǎn)擊“確定”輸出結(jié)果如表3-2：</p><p>　　表3-2 主成分分析輸出結(jié)果</p><p>　　3.2.3輸出結(jié)果分析</p><p>　　表3-3 KMO與巴特勒特檢驗(yàn)</p><p>　　

59、從表3-3檢驗(yàn)變量的相關(guān)性的KMO統(tǒng)計(jì)量來(lái)看，其取值是0.863，因此各變量之間的相關(guān)性程度無(wú)太大的差異，數(shù)據(jù)非常適合做主成分分析，近似卡方為702.286，Sig.（即相伴概率）=0.000，球形假設(shè)檢驗(yàn)被拒絕，這8個(gè)指標(biāo)間存在著相關(guān)性，與之前的相關(guān)性檢驗(yàn)也是很好吻合的。</p><p>　　表3-4 方差貢獻(xiàn)率圖</p><p>　　從方差貢獻(xiàn)率表3-4可以看出，第一主成分的特征根是

60、8.598，它解釋了總變異的95.533%。主成分的提取條件是要求特征根值大于1和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于或者等于85%。從這兩個(gè)判斷條件來(lái)看，這8個(gè)變量只萃取第一主成分即可，第一主成分對(duì)各個(gè)變量的信息提取已經(jīng)非常充分了。</p><p>　　表3-5 初始因子載荷矩陣</p><p>　　表3-5呈現(xiàn)的是是初始因子載荷矩陣表示的是主成分與對(duì)應(yīng)變量間的相關(guān)系數(shù)。第一主成分對(duì)幾個(gè)變量做了充分的解

61、釋。對(duì)初始載荷矩陣進(jìn)行變換。可得到主成分表達(dá)式。再進(jìn)行歸一化得出因子得分系數(shù)矩陣。如圖表3-6</p><p>　　表3-6 主成分的分析結(jié)果</p><p>　　所以，主成分的表達(dá)式：</p><p>　　Y1=0.336*Zx1+0.304*Zx2+0.335 Zx3+0.338 Zx4+0.339 Zx5+0.327 Zx6+0.338 Zx7+0.3

62、03 Zx8 （Zx1、Zx2、Zx3……Zx8是經(jīng)過(guò)預(yù)處理過(guò)的數(shù)據(jù)）</p><p>　　3.3 曲線擬合模型：</p><p>　　3.3.1曲線擬合模型原理</p><p>　　用連續(xù)曲線近似地刻畫或比擬平面上離散點(diǎn)組所表示的坐標(biāo)之間的函數(shù)關(guān)系的一種數(shù)據(jù)處理方法。用解析表達(dá)式逼近離散數(shù)據(jù)的一種方法。在科學(xué)實(shí)驗(yàn)或社會(huì)活動(dòng)中，通過(guò)實(shí)驗(yàn)或觀測(cè)得到量x與y的一組數(shù)

63、據(jù)對(duì)(xi，yi)（i=1，2，…m），其中各xi是彼此不同的 。人們希望用一類與數(shù)據(jù)的背景材料規(guī)律相適應(yīng)的解析表達(dá)式，y=f(x，c）來(lái)反映量x與y之間的依賴關(guān)系，即在一定意義下“最佳”地逼近或擬合已知數(shù)據(jù)。f(x，c)常稱作擬合模型 ，式中c=(c1，c2，…cn)是一些待定參數(shù)。當(dāng)c在f中線性出現(xiàn)時(shí)，稱為線性模型，否則稱為非線性模型。有許多衡量擬合優(yōu)度的標(biāo)準(zhǔn)，最常用的一種做法是選擇參數(shù)c使得擬合模型與實(shí)際觀測(cè)值在各點(diǎn)的殘差(或離差

64、)ek=yk－f(xk，c)的加權(quán)平方和達(dá)到最小，此時(shí)所求曲線稱作在加權(quán)最小二乘意義下對(duì)數(shù)據(jù)的擬合曲線。有許多求解擬合曲線的成功方法，對(duì)于線性模型一般通過(guò)建立和求解方程組來(lái)確定參數(shù)，從而求得擬合曲線。至于非線性模型，則要借助求解非線性方程組或用最優(yōu)化方法求得所需參數(shù)才能得到擬合曲線，有時(shí)稱之為非線性最小二乘擬合。</p><p>　　曲線擬合：貝塞爾曲線與路徑轉(zhuǎn)化時(shí)的誤差。值越大，誤差越大；值越小，越精確。<

65、;/p><p>　　3.3.2 SPSS操作步驟</p><p>　　由于本階段選用的數(shù)據(jù)是1990年到2011年的汽車保有量和經(jīng)過(guò)主成分分析得到的歸一化加權(quán)后的綜合指標(biāo)的數(shù)據(jù)，所以，令汽車保有量用Y表示，綜合指標(biāo)用FACTOR簡(jiǎn)寫為F表示。</p><p>　　歷來(lái)對(duì)于綜合指標(biāo)的預(yù)測(cè)采用的是定量分析方法，定量分析就是從歷史數(shù)據(jù)出發(fā)選擇出適合的預(yù)測(cè)模型得出相關(guān)數(shù)據(jù)，

66、先對(duì)綜合指標(biāo)的歷史數(shù)據(jù)整理繪制出點(diǎn)狀圖，如圖3-4</p><p>　　圖3-4 綜合指標(biāo)F的展點(diǎn)圖</p><p>　　SPSS關(guān)于曲線擬合的操作步驟：</p><p>　　按分析—回歸—曲線估計(jì)，打開對(duì)話框；</p><p><b>　　點(diǎn)擊確定，輸出結(jié)果</b></p><p>　　

67、3.3.3 輸出結(jié)果分析</p><p>　　F綜合指標(biāo) T時(shí)間</p><p>　　圖3-5 綜合指標(biāo)F預(yù)測(cè)模型的擬合曲線</p><p>　　表3-7 模型概要與參數(shù)估計(jì)</p><p>　　從圖3-5可以看出二次函數(shù)的擬合效果最好，從表3-7可以進(jìn)一步判斷出，二次函數(shù)的擬合相關(guān)系數(shù)最高，R2=0.967，在所有的曲線擬

68、合方程中取擬合精度最高的方程模型，所有我們選擇的預(yù)測(cè)方程是：</p><p>　　F=876222.098-52638.954*T+6123.892*T2</p><p>　　其中T=1，2，3.……，為自然數(shù)，T=1對(duì)應(yīng)的是1990年，以此類推，F(xiàn)是綜合指標(biāo)。由此可以推算出2015到2020年的綜合指標(biāo)的數(shù)值分別是3647360.286、3919287.608、4203462.714、4

69、499885.604、4808556.278、5129474.736</p><p>　　3.4 一元線性回歸預(yù)測(cè)模型</p><p>　　3.4.1 一元線性回歸預(yù)測(cè)原理</p><p>　　給定一元線性回歸模型：，其中β0、β1為模型的參數(shù)或回歸系數(shù)，μi為殘差項(xiàng)。</p><p>　　一元線性回歸模型的基本假定：</p>

70、<p>　　假定1：X為固定的變量。如果X為隨機(jī)變量，則X與μi之間不相關(guān)，滿足：</p><p>　　假定2：零期望。即每個(gè)μi的期望為0，表示為：</p><p>　　假如3：同方差。即每個(gè)的方差均為同一常數(shù)，表示為：</p><p>　　假定4：非自相關(guān)。即隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)序列中的各個(gè)μ之間互不相關(guān)或者說(shuō)是無(wú)自相關(guān)，說(shuō)明某一擾動(dòng)項(xiàng)獨(dú)立于其他隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

71、表示為：</p><p>　　假定5：正態(tài)性。即為服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量。表示為：=0 （i=1,2,3……n）</p><p>　　對(duì)于給定的Xf，對(duì)于Y的個(gè)值得一步預(yù)測(cè)為：這里的b0，b1是根據(jù)樣本觀察值采用OLS得到的β0、β1的估計(jì)值。由于b0，b1是最優(yōu)無(wú)偏估計(jì)量，可以得出是遵行正態(tài)分布的，且也為最優(yōu)線性無(wú)偏估計(jì)量。其預(yù)測(cè)誤差方差為：其中：用替代式中的構(gòu)造t統(tǒng)計(jì)量：遵循自由度為

72、T-2的t分布。其中可以根據(jù)點(diǎn)預(yù)測(cè)值和預(yù)測(cè)誤差方差構(gòu)建預(yù)測(cè)區(qū)間。</p><p>　　3.4.2 SPSS操作步驟</p><p>　　雖然綜合指標(biāo)和汽車保有量是非平穩(wěn)的變量，但是它們兩者之間存在著協(xié)整關(guān)系，因而可以直接建立協(xié)整回歸預(yù)測(cè)模型。如果非平穩(wěn)變量之間存在協(xié)整關(guān)系，通過(guò)直接回歸得到的斜率系數(shù)估計(jì)量仍然是一致的，故進(jìn)行一元線性協(xié)整回歸模型分析。</p><p&

73、gt;　　SPSS完成一次線性回歸模型步驟：</p><p>　?、侔捶治觥貧w—線性，打開對(duì)話框；</p><p>　　②將因變量輸入汽車保有量，變量輸入綜合指標(biāo)K，單擊確定。操作如圖所示。</p><p>　　3.4.3 輸出結(jié)果分析</p><p>　　SPSS輸出結(jié)果如下：</p><p>　　對(duì)輸出結(jié)果分析

74、如下：</p><p>　　表3-8 模型匯總</p><p>　　R方是擬合優(yōu)度：是回歸分析的決定因素，說(shuō)明自變量和因變量形成的散點(diǎn)與回歸曲線的接近程度，數(shù)值介于0和1之間，這個(gè)數(shù)值越大說(shuō)明回歸的越好。由上表我們可以看出R的平方是0.986擬合優(yōu)度非常好，也就是說(shuō)散點(diǎn)很集中在回歸線上。</p><p>　　表3-9 Anova輸出表</p>

75、<p>　　由上表可見所用的回歸模型F統(tǒng)計(jì)值=143.082，P值是0.000，因此我們用的這個(gè)回歸模型是有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的。</p><p>　　表3-10 系數(shù)輸出表</p><p>　　此表給出了包括常數(shù)項(xiàng)在內(nèi)的所有系數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果，用的是t檢驗(yàn)，同時(shí)還會(huì)給出標(biāo)化∕未標(biāo)化系數(shù)?？梢姵?shù)項(xiàng)和“維度”都是有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的。</p><p>　　由此可以得出

76、汽車保有量和綜合指標(biāo)之間的一元回歸方程為：Y=0.004*F-2429.891</p><p>　　利用自變量綜合指標(biāo)的預(yù)測(cè)模型得出的綜合指標(biāo)的預(yù)測(cè)值來(lái)預(yù)測(cè)汽車保有量2015到2025年的值，首先利用上文我們得出的綜合指標(biāo)的預(yù)測(cè)方程：F=876222.098-52638.954*T+6123.892*T2，計(jì)算出綜合指標(biāo)的預(yù)測(cè)值，然后帶入到方程：Y=0.004*F-2429.891中計(jì)算出2015年到2025年汽

77、車保有量的預(yù)測(cè)值，如表3-11所示：</p><p>　　表3-11 預(yù)測(cè)的2015到2025年汽車保有量和綜合指標(biāo)表</p><p>　　從以上汽車保有量的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)我們可以看出，我國(guó)汽車保有量每年都在以相當(dāng)快的速度增長(zhǎng)，汽車保有量的增長(zhǎng)必然會(huì)帶來(lái)一定的問(wèn)題，通過(guò)對(duì)汽車保有量影響因素和預(yù)測(cè)的研究分析，我們可以針對(duì)其帶來(lái)的問(wèn)題，提出相關(guān)的建議政策。對(duì)汽車保有量的預(yù)測(cè)可以供相關(guān)部門借鑒，相

78、關(guān)部門也可以就預(yù)測(cè)出的數(shù)值進(jìn)行政策制定和相關(guān)政策調(diào)整，為國(guó)民經(jīng)濟(jì)和交通業(yè)的發(fā)展做出積極貢獻(xiàn)。</p><p><b>　　4 總結(jié)</b></p><p>　　4.1 本設(shè)計(jì)的主要工作</p><p>　?。?）收集了歷年大量的國(guó)內(nèi)有關(guān)于汽車保有量影響因素和預(yù)測(cè)方法的文獻(xiàn)資料，并對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行了整理總結(jié)。結(jié)合各自的優(yōu)缺點(diǎn)總結(jié)得出自己的思路和方法

79、。</p><p>　?。?）尋找對(duì)汽車保有量有可能有影響的各種因素，在可量化和數(shù)據(jù)可取性的基礎(chǔ)上選擇了人均GDP、工業(yè)生產(chǎn)總值、居民消費(fèi)水平、公路客運(yùn)量、公路貨運(yùn)量、人口數(shù)量、能源消耗總量、公路總里程等對(duì)汽車保有量有影響的數(shù)據(jù)。先利用相關(guān)分析方法，得出汽車保有量與各個(gè)相關(guān)因素之間以及各影響因素之間都具有很好的相關(guān)性。然后，利用主成分分析的方法，從總多的影響因素中提取出第一主成分，將第一主成分作為綜合指標(biāo)進(jìn)行歸一

80、化處理，得出相關(guān)方程。</p><p>　　（3）在得出綜合指標(biāo)方程的基礎(chǔ)上運(yùn)用曲線擬合找出最好的擬合函數(shù)模型，得出相應(yīng)的函數(shù)關(guān)系，即得出綜合指標(biāo)的預(yù)測(cè)模型。</p><p>　　（4）最后運(yùn)用一元線性回歸的方法得出汽車保有量的預(yù)測(cè)模型，最后帶入相關(guān)數(shù)據(jù)的出2015到2025年的汽車保有量預(yù)測(cè)值。</p><p>　　4.2 存在的不足</p>&

81、lt;p>　　在選取影響汽車保有量的主要因素時(shí)，應(yīng)盡量多選取幾個(gè)指標(biāo)，本課程設(shè)計(jì)只選取了8個(gè)指標(biāo)，范圍不夠廣，影響因素考慮不過(guò)導(dǎo)致研究領(lǐng)域較為狹隘。</p><p>　　在做完主成分分析后沒(méi)有做時(shí)間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)，就進(jìn)行了曲線擬和無(wú)法排除偽回歸現(xiàn)象對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的干擾。沒(méi)有運(yùn)用Eviews做殘差的自相關(guān)一偏自相關(guān)分析，無(wú)法做到對(duì)一元線性回歸模型的優(yōu)化和D.W的檢驗(yàn)，也會(huì)是相關(guān)的預(yù)測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確。</p&g

82、t;<p>　　由于時(shí)間有限、獲取資料的不便以及本人自身學(xué)術(shù)水平有限等原因，很多相關(guān)分析無(wú)法做到全面，并且在排版及邏輯思維等方面也存在諸多問(wèn)題。</p><p>　　4.3下階段研究需解決的問(wèn)題</p><p>　　關(guān)于我國(guó)汽車保有量發(fā)展趨勢(shì)分析的問(wèn)題仍然存在著可以進(jìn)一步研究的地方，主要由以下幾點(diǎn)：</p><p>　　尋找新的全面的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，選取更加

83、合理的影響因素，尋找更加合理的預(yù)測(cè)方法得到更加準(zhǔn)確可靠的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。</p><p>　　認(rèn)真總結(jié)此次課程設(shè)計(jì)中遇見的問(wèn)題和知識(shí)點(diǎn)上的缺陷，查漏補(bǔ)缺，為下次的課程設(shè)計(jì)做準(zhǔn)備。</p><p>　?、?在以后的研究工作中還是要多種方法結(jié)合分析來(lái)處理數(shù)據(jù)，研究工作還應(yīng)更加深入，對(duì)軟件運(yùn)用和輸出結(jié)果分析還要深入理解。</p><p><b>　　4.4個(gè)人感悟&l

84、t;/b></p><p><b>　　附錄 數(shù)據(jù)清單</b></p><p>　　附件1 Excle中數(shù)據(jù)匯總總表</p><p>　　附件二 SPSS中數(shù)據(jù)匯總總表</p><p>　　附件三 統(tǒng)計(jì)年鑒中的相關(guān)數(shù)據(jù)表格</p><p>　　※※※※※※※※※※※※※