汽车保有量预测技术方法及其应用

随着我国经济持续稳定快速发展,汽车进入普通家庭,在我国各地开始普及。汽车保有量的快速增长像一把双刃剑,一方面,在扩大内需、促进经济发展、提高居民生活水平、改变城市空间结构等方面都起到了积极的作用;另一方面,汽车保有量的快速增长也带来了城市交通拥堵、能源短缺、环境污染等诸多负面影响。因此,为了保障社会经济的可持续发展,深入研究汽车保有量的增长规律,预测汽车保有量的发展趋势是十分必要的。 预测是在认识事物发展变化规律性的基础上,类比现在,推断未来。目前,人们常用时间序列、神经网络、灰度预测、Logistic曲线等预测汽车保有量的方法,大多仅依据数据推算数据,对汽车保有量增长的规律性认识不足,其预测得到的结果解释性不强,实用性欠佳。 由此,本文首先分别探究时间序列、回归分析等传统的预测方法,归纳总结出这些方法的优缺点及对机动车保有量预测的适用性。再把汽车“回归”到耐用消费品类别中,并分析借鉴我国电冰箱、洗衣机、自行车等耐用消费品保有量的增长规律,提炼相关规律供汽车保有量预测参考;再总结各国汽车保有量的增长规律以及分析我国汽车的拥有和使用特征;然后建立由收入分布函数、汽车需求系数、拥有汽车的阻力函数(购车临界点)等组成的汽车保有量预测模型;最后,根据建立的预测模型评析相关政策及影响因素,为应对汽车保有量的发展趋势提供参考。