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        基于時(shí)間序列預(yù)測(cè)的印度2020年乘用車銷量研究

        2019-10-16 05:29:27羅智恒
        新財(cái)經(jīng) 2019年17期
        關(guān)鍵詞:乘用車銷量印度

        羅智恒

        [摘 要]為了給汽車業(yè)“出?!庇《葏⒖?,文章利用時(shí)間序列預(yù)測(cè)印度乘用車2020年銷量。首先,提出了利用時(shí)間序列預(yù)測(cè)銷量的研究思路。其次,利用印度乘用車2010—2018年銷量數(shù)據(jù),按研究思路預(yù)測(cè)出印度乘用車2019年銷售3492170輛,同比增長(zhǎng)2.87%;預(yù)計(jì)2020年銷售3622561輛,同比增長(zhǎng)3.73%。最后,用2019年1—3月的實(shí)際銷售數(shù)據(jù),與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)比得出預(yù)測(cè)誤差在5.20%內(nèi),驗(yàn)證了預(yù)測(cè)模型的精度。

        [關(guān)鍵詞]印度乘用車銷量;預(yù)測(cè);時(shí)間序列;2020年;ARMA

        [中圖分類號(hào)]F426

        1 前 言

        印度作為“金磚四國(guó)”之一,聯(lián)合國(guó)人口署2017年公布其人口為13.39億[1], 世界第二;據(jù)國(guó)際貨幣基金組織消息,2018財(cái)年GDP為2.69萬億美元,排行世界第7 [2];2018年乘用車銷量為339.4萬輛, 千人汽車擁有量不足30輛[3],不但遠(yuǎn)低于美國(guó)千人汽車擁有量800輛,也小于中國(guó)千人汽車擁有量170輛[4],汽車業(yè)擁有巨大發(fā)展空間。

        但印度存在“三個(gè)短缺”:持續(xù)的國(guó)際貿(mào)易赤字、長(zhǎng)期的政府預(yù)算赤字,以及欠發(fā)達(dá)地區(qū)的發(fā)電和配電基礎(chǔ)設(shè)施[5];同時(shí)2018年印度人均GDP僅為2016美元,世界排名146位(同期中國(guó)人均GDP為9633美元,世界排名76位)[2],國(guó)家社會(huì)的發(fā)展水平和發(fā)展程度偏低,使其汽車業(yè)發(fā)展存在不確定性。為此文章嘗試?yán)脮r(shí)間序列預(yù)測(cè)2020年印度乘用車銷量,給國(guó)內(nèi)各大整車廠進(jìn)入印度市場(chǎng)提供參考。

        時(shí)間序列是將某一個(gè)變量或指標(biāo)在不同時(shí)間上的不同數(shù)值按照時(shí)間的先后順序排列而成的數(shù)列。Box 和Jenkins在20世紀(jì)70年代首次提出利用時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)[6],主要利用平穩(wěn)時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)不隨時(shí)間原點(diǎn)的推移而變化的特性。

        2 研究思路

        文章預(yù)測(cè)印度2020年乘用車銷量研究思路如圖1所示。

        2.1 時(shí)間序列

        將印度乘用車每月銷量數(shù)據(jù)按先后順序?qū)搿?/p>

        2.2 平穩(wěn)

        判斷一個(gè)時(shí)間序列是否平穩(wěn),通過自相關(guān)系數(shù)及其圖形,可以初步判斷一個(gè)時(shí)間序列的平穩(wěn)性。如需定量地判斷時(shí)間序列的平穩(wěn)性,則可采用Dickey-Fuller(DF檢驗(yàn))單位根進(jìn)行檢驗(yàn)。如果時(shí)間序列平穩(wěn),就進(jìn)行第3步平穩(wěn)時(shí)間序列的步驟;如果時(shí)間序列不平穩(wěn),就進(jìn)行第7步平穩(wěn)化。

        2.3 平穩(wěn)時(shí)間序列

        如時(shí)間序列平穩(wěn),就可以利用AR,MA,ARMA進(jìn)行預(yù)測(cè)。

        2.4 模型識(shí)別

        從AR,MA,ARMA中選擇合適的時(shí)間序列模型。常用的模型識(shí)別方法有:利用自相關(guān)系數(shù)、偏相關(guān)系數(shù)圖進(jìn)行模型識(shí)別;計(jì)算擴(kuò)展的自相關(guān)函數(shù)(EACF)并利用其估計(jì)值進(jìn)行模型識(shí)別[7]。

        2.5 參數(shù)估計(jì)

        模型所含的未知參數(shù),通過時(shí)間序列確定其最優(yōu)估計(jì),一般采用的估計(jì)優(yōu)化準(zhǔn)則為矩估計(jì)、極大似然法和最小二乘法[8]。然后,進(jìn)行第6步對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估。

        2.6 評(píng)估

        通過分析擬合模型的殘差和過度參數(shù)化的模型,可以保證擬合模型的優(yōu)度同時(shí)又不過擬合[8] 。如果模型被正確識(shí)別,參數(shù)估計(jì)足夠接近真實(shí)值,則模型殘差就應(yīng)該近似白噪聲,服從獨(dú)立、同分布的零均值和相同標(biāo)準(zhǔn)的正態(tài)分布[8]。如通過評(píng)估,則可以到第12步進(jìn)行預(yù)測(cè)數(shù)據(jù);如沒有通過評(píng)估,則進(jìn)行第4步模型識(shí)別,調(diào)整模型。

        2.7 平穩(wěn)化

        平穩(wěn)化常用方法有:加法模型、乘法模型、混合模型和差分模型[9]。若一時(shí)間序列能夠通過差分的方式平穩(wěn)化,則稱其具有單位根。如一個(gè)時(shí)間序列具有單位根,則它是非平穩(wěn)的。如平穩(wěn)化成功后,則回到第3步;如平穩(wěn)化失敗,則到第8步進(jìn)行非平穩(wěn)時(shí)間序列分析。

        2.8 非平穩(wěn)時(shí)間序列

        如果時(shí)間序列不能平穩(wěn)化,則用非平穩(wěn)時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)。常用的非平穩(wěn)時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型有:指數(shù)平滑法[10],但其只適合短期預(yù)測(cè)。

        2.9 模型識(shí)別

        指數(shù)平滑法分為一次平滑法和多次平滑法。銷量預(yù)測(cè)中主要運(yùn)用多次平滑法中的二、三次指數(shù)平滑法。然后進(jìn)行第10步。

        2.10 參數(shù)估計(jì)

        指數(shù)平滑法中,需要確定的參數(shù)為平滑系數(shù)。然后進(jìn)行第11步。

        2.11 評(píng)估

        通過平均誤差, 平均絕對(duì)誤差和均方差來評(píng)估模型的擬合效果[10]。如通過評(píng)估,則可以進(jìn)行第12步進(jìn)行預(yù)測(cè)數(shù)據(jù);如沒有通過評(píng)估,則進(jìn)行第9步模型識(shí)別,調(diào)整模型。

        2.12 預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)

        根據(jù)模型預(yù)測(cè)將來的數(shù)據(jù)值,并進(jìn)行預(yù)測(cè)精度分析:一是模型對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的擬合程度;二是模型對(duì)將來預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確程度,通常采用后驗(yàn)預(yù)報(bào)方法進(jìn)行精度分析[9]。

        3 具體實(shí)例

        3.1 時(shí)間序列

        由中國(guó)汽車工業(yè)協(xié)會(huì)、MarkLines獲得2010—2018年印度乘用車每月銷量如表1所示,印度乘用車銷量時(shí)間序列X(以下簡(jiǎn)稱時(shí)間序列X),記 Xi為時(shí)間序列第i個(gè)月銷量。

        3.2 平穩(wěn)

        對(duì)時(shí)間序列是否是平穩(wěn)時(shí)間序列進(jìn)行檢驗(yàn)。利用自相關(guān)系數(shù)

        (1)式中rp是時(shí)間序列X的p階樣本,Xt是時(shí)間序列X第t個(gè)月銷量,X-是時(shí)間序列X的均值。根據(jù)上式,利用R軟件計(jì)算各點(diǎn)p的自相關(guān)系數(shù),并繪制相關(guān)系數(shù)如圖2所示,從圖中可以發(fā)現(xiàn)時(shí)間序列的自相關(guān)系數(shù)超過置信區(qū)間(圖2中虛線內(nèi)區(qū)間),可以判定時(shí)間序列X非平穩(wěn)。

        3.3 平穩(wěn)化

        3.4 模型識(shí)別

        3.5 參數(shù)估計(jì)

        在確定時(shí)間序列Y的模型之后,采用最小二乘法使參數(shù)et平方和達(dá)最小值(如式(4)所示)的方法:

        帶入2011—2018年樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的參數(shù)估計(jì),由R軟件擬合出時(shí)間序列Y ARMA(1,1)模型估計(jì)結(jié)果如表3所示。

        3.6 評(píng)估

        再確定模型具體形式,利用殘差進(jìn)行評(píng)估檢驗(yàn)。殘差如式(6)所示:

        4 結(jié) 論

        利用2010—2018年印度乘用車銷量數(shù)據(jù),首先對(duì)其季節(jié)差分獲得平穩(wěn)時(shí)間序列,然后識(shí)別出模型ARMA(1,1),并進(jìn)行參數(shù)估計(jì)及檢驗(yàn),最后利用此模型預(yù)測(cè)印度乘用車2019—2020年銷量。用2019年1—3月的實(shí)際銷售數(shù)據(jù),對(duì)比預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)得出預(yù)測(cè)誤差在5.20%內(nèi)。說明此方法進(jìn)行的預(yù)測(cè)具有一定的精度。同時(shí)如果數(shù)據(jù)更新,可以用文章的方法繼續(xù)預(yù)測(cè)后續(xù)銷量。

        參考文獻(xiàn):

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