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基于ARIMA的新能源汽車SUV銷量預(yù)測(cè)助推新質(zhì)生產(chǎn)力的形成

2024-09-02 00:00謝佳茵
中國(guó)經(jīng)貿(mào)導(dǎo)刊 2024年10期

摘要:隨著新質(zhì)生產(chǎn)力的提出和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,智能經(jīng)濟(jì)時(shí)代的創(chuàng)新、高效、智能和可持續(xù)性等要素為SUV等高端智能車型的發(fā)展提供了重要支撐。本文研究了2006—2024年新能源SUV汽車銷量的時(shí)間序列數(shù)據(jù),并應(yīng)用自回歸積分移動(dòng)平均模型(ARIMA)來建立預(yù)測(cè)模型。首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化、差分等預(yù)處理步驟,然后擬合模型并定階,以此預(yù)測(cè)SUV銷量的未來值,為汽車市場(chǎng)發(fā)展提供理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞:新能源SUV; ARIMA模型;銷量預(yù)測(cè);新質(zhì)生產(chǎn)力

引言

通過ARIMA模型對(duì)2006—2024年各月度SUV銷量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,探討其變化趨勢(shì)并對(duì)2024年1月后的5個(gè)月中國(guó)汽車市場(chǎng)SUV銷量變化進(jìn)行預(yù)測(cè),結(jié)果顯示其SUV汽車銷量將呈現(xiàn)小幅波動(dòng)上漲趨勢(shì),這一預(yù)測(cè)為汽車產(chǎn)業(yè)及相關(guān)企業(yè)的決策提供了參考,有望為新能源汽車產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展提供決策支持。在數(shù)字化綠色經(jīng)濟(jì)背景下,新能源SUV汽車行業(yè)發(fā)展整體呈現(xiàn)強(qiáng)勁態(tài)勢(shì),在現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系建設(shè)方面發(fā)揮著助推作用,有助于加快新質(zhì)生產(chǎn)力的形成。

一、研究背景與意義

(一)研究背景

SUV車型以其大空間、高通過性、良好的駕駛體驗(yàn)等特點(diǎn),受到了越來越多消費(fèi)者的青睞[1]。然而,汽車市場(chǎng)的波動(dòng)性和不確定性使得SUV銷量的預(yù)測(cè)顯得尤為重要。近期,小米SU7上市后銷量可觀,掀起了新能源汽車市場(chǎng)的一股熱潮,同時(shí)也加劇了汽車市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)和推動(dòng)了市場(chǎng)的升級(jí)[2]。作為近年來汽車市場(chǎng)的重要增長(zhǎng)點(diǎn),運(yùn)動(dòng)型多用途乘用車(SUV)在智能化、網(wǎng)聯(lián)化等方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。

(二)銷量預(yù)測(cè)助推市場(chǎng)策略及政策制定

SUV銷量預(yù)測(cè)對(duì)于市場(chǎng)策略及政策制定具有重要意義。研究SUV銷售量序列的變化趨勢(shì),可以為汽車產(chǎn)業(yè)及相關(guān)企業(yè)的生產(chǎn)決策提供有價(jià)值的參考,進(jìn)一步推動(dòng)汽車市場(chǎng)的技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級(jí),并引領(lǐng)高端智能化的新風(fēng)向[3]。汽車制造商通過更加準(zhǔn)確地把握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)和消費(fèi)者需求,能夠制定更加符合市場(chǎng)需求的營(yíng)銷策略和產(chǎn)品規(guī)劃,從而更好地滿足消費(fèi)者的購(gòu)車需求,提高市場(chǎng)份額和競(jìng)爭(zhēng)力。在制定汽車產(chǎn)業(yè)政策時(shí),政府部門可綜合考慮國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)環(huán)境(如中美貿(mào)易磋商、中德領(lǐng)導(dǎo)人會(huì)晤)、政策導(dǎo)向(如近期新質(zhì)生產(chǎn)力的提出、低能耗低碳的方針)以及消費(fèi)者需求(如對(duì)更高端、更智能服務(wù)的需求)等因素。同時(shí),政府部門可以了解SUV市場(chǎng)的增長(zhǎng)潛力和對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)程度,深入了解汽車市場(chǎng)的整體趨勢(shì)和周期性規(guī)律,從而制定更加科學(xué)合理的產(chǎn)業(yè)政策來推動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。

(三)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展理論及投資決策實(shí)踐分析

汽車制造商、零部件供應(yīng)商、經(jīng)銷商等產(chǎn)業(yè)鏈上的各個(gè)環(huán)節(jié)都需要根據(jù)SUV市場(chǎng)的變化來調(diào)整自身的業(yè)務(wù)策略和發(fā)展方向,以促進(jìn)整個(gè)汽車產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)調(diào)發(fā)展。將時(shí)間序列分析的方法應(yīng)用于SUV銷量的預(yù)測(cè)中,不僅為SUV銷量預(yù)測(cè)提供了新的理論支持,而且進(jìn)一步推動(dòng)了時(shí)間序列分析在經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)等領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展。通過對(duì)銷量數(shù)據(jù)的分析,投資者可以了解SUV市場(chǎng)的增長(zhǎng)潛力和競(jìng)爭(zhēng)格局,從而做出更加明智的投資決策。此外,對(duì)于汽車制造商而言,研究銷量發(fā)展趨勢(shì)具有深遠(yuǎn)的意義。通過深入分析銷量數(shù)據(jù),汽車制造商可以更加準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求,從而合理安排生產(chǎn)計(jì)劃,避免產(chǎn)能過剩或不足的情況。同時(shí),資金調(diào)配也可以更加精準(zhǔn),確保在研發(fā)、生產(chǎn)、營(yíng)銷等各個(gè)環(huán)節(jié)的投入與市場(chǎng)需求相匹配。

二、ARIMA模型

ARIMA模型廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)、金融、氣象等領(lǐng)域的時(shí)間序列預(yù)測(cè),它能夠處理具有趨勢(shì)和季節(jié)性的時(shí)間序列數(shù)據(jù)并提供未來值的預(yù)測(cè)。它由三個(gè)主要部分組成:自回歸(AR),差分(I),和移動(dòng)平均(MA)。ARIMA模型可以表示為ARIMA(p,d,q),其中:p是自回歸項(xiàng)的階數(shù),d是進(jìn)行差分的次數(shù),用于使時(shí)間序列平穩(wěn),q是滑動(dòng)平均項(xiàng)的階數(shù)。假設(shè)是時(shí)間序列的當(dāng)前值,是誤差項(xiàng)。

當(dāng)有季節(jié)成分存在時(shí),模型可表示為ARIMA(p,d,q)(P,D,Q)[S]。建立ARIMA模型之后,我們可以考慮用bootstrapping對(duì)未來銷量做出預(yù)測(cè)。由于樣本量越大,預(yù)測(cè)結(jié)果越精準(zhǔn),因此可給定N(重復(fù)次數(shù))為1000次并建立一個(gè)1000列12行的矩陣用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù),即每一列都是一次試驗(yàn)。首先進(jìn)行e(殘差)的模擬,從擬合的ARIMA模型中的殘差中隨機(jī)抽取一期12個(gè),作為模擬的開始;其次進(jìn)行季節(jié)性MA過程maq的模擬,以ARIMA模型中最后12個(gè)殘差作為初值,生成maq;接著,進(jìn)行非季節(jié)性差分序列rwd的模擬,以maq為殘差項(xiàng),將做季節(jié)差分的最后1個(gè)值作為初值;同理進(jìn)行rwD的模擬,以rwd為殘差項(xiàng),將原始序列最后12個(gè)值作為初值。最終通過ARIMA模型進(jìn)行一期的預(yù)測(cè)。

三、預(yù)測(cè)模型建立與檢驗(yàn)

(一)SUV銷量數(shù)據(jù)可視化

針對(duì)所研究的新能源SUV汽車,我們收集了從2006年5月到2024年1月共計(jì)213條的銷量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),并進(jìn)行了間隔時(shí)間序列的可視化處理。通過觀察可視化后的數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)所選數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化,后期的波動(dòng)幅度較大,且具有較為顯著的季節(jié)性。然而,從整體趨勢(shì)來看,近十年來中國(guó)汽車市場(chǎng)的新能源SUV銷量呈現(xiàn)出明顯的上升趨勢(shì)。因此,我們認(rèn)為有必要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)平穩(wěn)性判斷。在觀察數(shù)據(jù)的圖形分布后,初步認(rèn)為將序列對(duì)數(shù)化后采用一階季節(jié)差分和一次普通差分方案可能有助于后續(xù)的實(shí)驗(yàn)分析。實(shí)施差分處理后,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性有了一定程度的提升,但仍需進(jìn)一步進(jìn)行平穩(wěn)性判斷以確保分析的準(zhǔn)確性[4]。

(二)ADF檢驗(yàn)平穩(wěn)性判斷與白噪聲檢驗(yàn)

對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性判斷時(shí),采用了ADF檢驗(yàn)(單位根檢驗(yàn))。ADF檢驗(yàn)是一種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法,用于檢驗(yàn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)是否具有單位根,從而判斷數(shù)據(jù)是否呈現(xiàn)非平穩(wěn)性。如果數(shù)據(jù)不具有單位根,那么數(shù)據(jù)就是平穩(wěn)的。在ADF檢驗(yàn)中,原假設(shè)是數(shù)據(jù)具有單位根,因此,要證明數(shù)據(jù)平穩(wěn),就需要拒絕這個(gè)原假設(shè)。

對(duì)于原始數(shù)據(jù),其ADF統(tǒng)計(jì)量為0.4234。由于這個(gè)統(tǒng)計(jì)量的絕對(duì)值相對(duì)較小,因此數(shù)據(jù)可能是非平穩(wěn)的。同時(shí),原始P值為0.9823,這個(gè)值遠(yuǎn)大于常用的顯著性水平(如0.05),所以無法拒絕原假設(shè),即數(shù)據(jù)可能是非平穩(wěn)的。此外,ADF統(tǒng)計(jì)量也遠(yuǎn)小于不同顯著性水平下的臨界值,這進(jìn)一步支持了數(shù)據(jù)非平穩(wěn)的結(jié)論。

因此,我們認(rèn)定原始數(shù)據(jù)為非平穩(wěn)數(shù)據(jù),并對(duì)其進(jìn)行了一次季節(jié)差分和一次普通差分處理。處理后的數(shù)據(jù)再次進(jìn)行ADF檢驗(yàn),結(jié)果為tau統(tǒng)計(jì)量值為-5.009858,p-value為0.00954。此時(shí),ADF統(tǒng)計(jì)量的絕對(duì)值大于所有顯著性水平下的臨界值,且P值也小于0.05,因此可以拒絕原假設(shè),認(rèn)為數(shù)據(jù)在經(jīng)過處理后變得平穩(wěn)。接著,我們對(duì)上述處理后的平穩(wěn)序列進(jìn)行簡(jiǎn)單的白噪聲檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)該平穩(wěn)序列不為白噪聲,有進(jìn)一步研究的價(jià)值。

綜上所述,原始數(shù)據(jù)經(jīng)一次季節(jié)差分及一次普通差分后為平穩(wěn)序列,且處理后的平穩(wěn)序列不為白噪聲,意味著該序列可以用來進(jìn)一步建模預(yù)測(cè)。

(三)模型定階建立與診斷

綜合前面的差分信息,確定的季節(jié)差分階數(shù)D=1,S=12,普通差分階數(shù)d=1,我們考慮初步對(duì)(P,Q)及(p,q)進(jìn)行網(wǎng)格化的搜索,為了進(jìn)一步確定當(dāng)前情況是否是合適的參數(shù),在此進(jìn)行RMSE以MAE的計(jì)算,均方根誤差(RMSE)和平均絕對(duì)誤差(MAE)是兩種常用的評(píng)價(jià)指標(biāo),用于衡量模型的預(yù)測(cè)性能。上述處理后的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)可視化可得RMSE為110087.49343347407,MAE為67272.50493299325,為進(jìn)一步對(duì)ARIMA定階,使用網(wǎng)格搜索對(duì)ARIMA中P,Q,p,q進(jìn)行超參數(shù)優(yōu)化,其搜索范圍是ARIMA(0,1,0)(0,1,0)[12]至ARIMA(3,1,3)(2,1,2)[12]。綜上所述,根據(jù)計(jì)算可以發(fā)現(xiàn)ARIMA(3,1,0)(0,1,1)[12]下的RMSE以及MAE最小,說明此時(shí)預(yù)測(cè)誤差最小,因此可以認(rèn)為是最佳模型。隨之我們對(duì)擬合的ARIMA(3,1,0)(0,1,1)[12]殘差進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)殘差通過了白噪聲檢驗(yàn),說明真值與擬合值非常接近,且模型系數(shù)ar1,ar2,sma1的p值為0,且ar3小于0.05,十分顯著,為后續(xù)的預(yù)測(cè)奠定了基礎(chǔ)。

(四)基于ARIMA模型的預(yù)測(cè)

根據(jù)上述模型定階與系數(shù)診斷,我們可建立如下ARIMA(3,1,0)(0,1,1)[12]模型,并進(jìn)行Half-bootstrapping預(yù)測(cè)[5]。

如表1所示,2024年2月至6月的SUV汽車銷量大致呈現(xiàn)上升趨勢(shì),且預(yù)測(cè)2024年5月其銷量將超過178萬輛,實(shí)現(xiàn)新的突破。

四、suv銷量預(yù)測(cè)的結(jié)論與現(xiàn)實(shí)意義分析

根據(jù)上述建模與預(yù)測(cè)的結(jié)果,我們觀察出新能源SUV汽車在中國(guó)市場(chǎng)中仍具有強(qiáng)勁態(tài)勢(shì),但我國(guó)汽車市場(chǎng)年鑒2024年2月統(tǒng)計(jì)的suv銷量與模型的預(yù)測(cè)值具有一定差距。實(shí)際上,受春節(jié)長(zhǎng)假和多種經(jīng)濟(jì)因素影響,國(guó)內(nèi)汽車市場(chǎng)整體表現(xiàn)欠佳,以致2月份國(guó)內(nèi)SUV市場(chǎng)銷量大跌,出現(xiàn)了產(chǎn)銷雙降的局面,可見建模預(yù)測(cè)只是為我們提供了基于大數(shù)據(jù)的參考性意見,考慮實(shí)際問題時(shí),必須基于多方面因素分析,國(guó)家政策和宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)各種環(huán)境因素影響等也不容忽視,做出更具有實(shí)際意義的決策[6]。

新能源SUV汽車銷量近幾年呈現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì),隨著環(huán)保意識(shí)的不斷增強(qiáng)和國(guó)家相關(guān)新能源政策的推動(dòng),SUV車型也不斷向多元化發(fā)展,定制化智能化的優(yōu)勢(shì)使得新能源SUV汽車未來必將在汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展中占主流。通過對(duì)新能源SUV銷量進(jìn)行預(yù)測(cè),可進(jìn)一步促進(jìn)大數(shù)據(jù)分析、人工智能等,這些都是新質(zhì)生產(chǎn)力的重要組成部分,在智能低碳的市場(chǎng)需求下,為經(jīng)濟(jì)社會(huì)的進(jìn)步貢獻(xiàn)力量。

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(作者簡(jiǎn)介:謝佳茵,河南大學(xué)歐亞國(guó)際學(xué)院。)