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        影響汽車行業(yè)銷量的因素分析?

        2019-11-22 15:12:20王吉浩
        商場現(xiàn)代化 2019年17期
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)分析影響因素

        摘 要:汽車行業(yè)的飛速發(fā)展,使其很快成為社會主流行業(yè),本文通過公開的數(shù)據(jù)整理、分析、修正,總結(jié)了銷售量、4S店、用戶關(guān)注度、汽車型號之間的關(guān)系,為汽車行業(yè)的發(fā)展給出一些參考性建議。

        關(guān)鍵詞:汽車行業(yè);銷售量;數(shù)據(jù)分析;影響因素

        一、背景介紹

        中國汽車產(chǎn)業(yè)是繼中國通信行業(yè)之后又一個高速發(fā)展的行業(yè),中國的汽車行業(yè)自2000年前后起步,先后跨越了幾個大發(fā)展階段,至2009年,產(chǎn)銷自百萬級跨越到千萬級;至2017年又跨越到近3000萬級;2017年汽車經(jīng)銷市場總銷售額近4萬億,形成了巨大的行業(yè)規(guī)模。汽車行業(yè)有多種不同的分類方法,按照用途汽車可分為乘用車、客車、貨車、牽引汽車等,經(jīng)過了幾十年的發(fā)展,到目前品牌汽車品牌種類繁多,形成了國內(nèi)國外上百種,包括國內(nèi)外知名的勞斯萊斯、路虎、奔馳、寶馬等到國內(nèi)新崛起的吉利、比亞迪、奇瑞等,中國已經(jīng)成為全球最大的汽車生產(chǎn)和銷售大國。

        二、研究的目的

        汽車行業(yè)的發(fā)展離不開汽車政策、品牌、新車研發(fā)、市場銷售、售后服務(wù)等各個方面,而品牌汽車的銷量和銷售額則是汽車行業(yè)研究的重要內(nèi)容,找出影響汽車行業(yè)銷量和銷售額的因素對于整個汽車行業(yè)的發(fā)展有重要意義。

        由于數(shù)據(jù)及收集的限制,本文在此僅通過公開發(fā)布的數(shù)據(jù),在小范圍內(nèi)根據(jù)已有數(shù)據(jù)討論主要的汽車品牌的銷量與該品牌4s店數(shù)量、用戶對該品牌關(guān)注度的排名、該品牌汽車的型號數(shù)量之間的關(guān)系,給出影響品牌汽車銷量的相關(guān)因素的模型及數(shù)據(jù)化分析。

        本文數(shù)據(jù)全部來自于公開的國家數(shù)據(jù)發(fā)布、行業(yè)協(xié)會、汽車行業(yè)垂直網(wǎng)站等給出的數(shù)據(jù)整理與引用。

        三、模型設(shè)計及數(shù)據(jù)整理

        通過對行業(yè)數(shù)據(jù)的整理,根據(jù)相關(guān)數(shù)學(xué)模型分析,建立如下的模型:Y=β0+β1.X1+β2.X2+β3.X3+μ

        參數(shù)說明:

        Y——2017年品牌汽車的銷售量/單位輛

        X1——品牌汽車全國4S店數(shù)量/單位個

        X2——用戶對汽車品牌的關(guān)注度排名指數(shù)

        X3——汽車品牌的車型數(shù)量/單位個

        以下為收集的公開發(fā)行的汽車行業(yè)垂直站點的部分?jǐn)?shù)據(jù),如下(該數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)可能為單獨的相關(guān)數(shù)據(jù),在此經(jīng)過了匯總、整理,數(shù)據(jù)僅僅用于證明本文提出的相關(guān)論點的相關(guān)性):數(shù)據(jù)以銷量-y,全國4S店數(shù)量-X1,品牌關(guān)注度-X2,車型數(shù)量-X3為維度,品牌包括大眾(3115228,2060,29140738,39)本田(1394328,1188,12226390,18)、別克(1260304,819,18743098, 12)、吉利(1247516,1000,6790828,17)、豐田(1131618,1229, 13836658,44)、日產(chǎn)(1117538,1031,9771784,27)、寶駿(1016232, 510,3930124,9)、五菱汽車(875478,512,1412620,10)、哈弗(851855,501,7155874,13)、福特(832919,835,6521416,31)、現(xiàn)代(781503,815,8165608,23)、長安(771549,444,9619522,19)、雪佛蘭(601724,629,6195640,16)等近百家數(shù)據(jù)為依據(jù)(限于篇幅,以下數(shù)據(jù)省略)。數(shù)據(jù)來源:中國汽車工業(yè)協(xié)會、中國產(chǎn)業(yè)信息、車主之家等,本文數(shù)據(jù)有些在上述來源的基礎(chǔ)上做了匯總。

        四、數(shù)據(jù)分析及結(jié)論

        本次數(shù)據(jù)模型使用相關(guān)軟件進行分析,首先導(dǎo)入數(shù)據(jù),其次擬合多元線性回歸模型,并繪制殘差散點圖,觀察效果。具體步驟如下:

        以不同品牌汽車的銷售量為因變量,品牌汽車全國4S店的數(shù)量、用戶對汽車品牌的關(guān)注度排名指數(shù)、汽車品牌的的車型數(shù)量為自變量進行分析如下:分析-回歸-線性,統(tǒng)計、圖、保存(設(shè)置為保存殘差)做設(shè)置(限于篇幅,圖片省略)。

        1.基本分析

        經(jīng)過上述數(shù)據(jù)設(shè)置、導(dǎo)入、分析,得到如下結(jié)果,并對結(jié)果做相關(guān)分析:

        R數(shù)值為0.941,R方為0.885,調(diào)整好的R方為0.881,標(biāo)準(zhǔn)估算的誤差為154580.626

        a.預(yù)測變量:(常量),車型數(shù)量-X3,全國4S店數(shù)量-X1,品牌關(guān)注度-X2

        b.因變量:銷量-Y

        從數(shù)據(jù)可以看出,模型擬合優(yōu)度R2的值為0.885,經(jīng)調(diào)整后的R2為0.881,遠(yuǎn)大于0.5,擬合優(yōu)度比較好,線性明顯,說明相關(guān)度較強。

        2.模型的總體顯著性檢驗數(shù)據(jù)

        ANOVAa數(shù)據(jù)表中:

        回歸的平方和、自由度、均方分別為:16025059678957.326、 3、5341686559652.442,殘差的平方和、自由度、均方分別為:2078879779057.667、87、23895169874.226。

        總計的平方和、自由度分別為:18103939458014.992、90。

        F值為223.547,顯著性為.000b。

        a.因變量:銷量-Y

        b.預(yù)測變量:(常量),車型數(shù)量-X3,全國4S店數(shù)量-X1,品牌關(guān)注度-X2

        模型的總體顯著性檢驗數(shù)據(jù)中,F(xiàn)值為223.547,p值遠(yuǎn)小于0.05,通過F檢驗,故拒接原假設(shè),說明模型是顯著的。

        經(jīng)過模型中,除了常量,三個系數(shù):全國4S店數(shù)量-X1的t值為5.780,品牌關(guān)注度-X2的t值為10.461,車型數(shù)量-X3的t值為-2.884,三個系數(shù)的p值都遠(yuǎn)小于0.05,拒絕原假設(shè)H0,通過了t檢驗,模型顯著。

        下面對異方差進行檢驗,首先通過保存的殘差RES_1,并做殘差的絕對值保存到新變量e2,做spearman相關(guān)系數(shù)檢驗:得到新的分析圖:根據(jù)上述設(shè)置及分析,得到如下的分析結(jié)果:

        斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)為0.580,大于0.5,p值遠(yuǎn)小于0.05,顯著性明顯,說明存在異方差,需要消除異方差,具體步驟如下:對殘差絕對值取倒數(shù),得到新的e4,并繪制散點圖:隨后對殘差平方取倒數(shù),得到新的e5,并繪制散點圖。通過上述措施,基本消除了喇叭口,即消除了異方差。

        消除了異方差,還需要做多重共線性的診斷,得到的結(jié)果如下:

        模型顯示,車型數(shù)量-X3容差為0.541,VIF為1.847,小于3,存在多重共線性的可能性較小;全國4S店數(shù)量VIF為3.302,品牌關(guān)注度VIF為3.337,存在多重共線性的可能性較大,需要采取措施消除多重共線性,采用步進法消除多重共線性,得到的三個模型的結(jié)果分別如下:

        模型1:R數(shù)值為0.861,R方為0.741,調(diào)整好的R方為0.738,標(biāo)準(zhǔn)估算的誤差為229656.468

        模型2:R數(shù)值為0.935,R方為0.874,調(diào)整好的R方為0.871,標(biāo)準(zhǔn)估算的誤差為160879.347

        模型3:R數(shù)值為0.941,R方為0.885,調(diào)整好的R方為0.881,標(biāo)準(zhǔn)估算的誤差為154580.626

        a.預(yù)測變量:(常量),全國4S店數(shù)量-X1

        b.預(yù)測變量:(常量),全國4S店數(shù)量-X1,品牌關(guān)注度-X2

        c.預(yù)測變量:(常量),全國4S店數(shù)量-X1,品牌關(guān)注度-X2, 車型數(shù)量-X3

        上圖可以看出,第三個模型的調(diào)整后的R方為0.881最大,說明模型3的擬合程度最好。

        3.ANOVAa數(shù)據(jù)分析

        模型1的回歸平方和、自由度、均方、F及顯著性分別為:13409893169269.041、1、13409893169269.041、254.254、0.000

        殘差的平方和、自由度、均方分別為:4694046288745.951、 89、52742093131.977

        總計的平方和、自由度、均方分別為:18103939458014.992、90

        模型2的回歸平方和、自由度、均方、F及顯著性分別為:15826308996401.127、2、7913154498200.563、305.738、0.000

        殘差的平方和、自由度、均方分別為:2277630461613.865、 88、25882164336.521

        總計的平方和、自由度、均方分別為:18103939458014.992、90

        模型3的回歸平方和、自由度、均方、F及顯著性分別為:16025059678957.326、3、5341686559652.442、223.547、0.000

        殘差的平方和、自由度、均方分別為:2078879779057.667、 87、23895169874.226

        總計的平方和、自由度、均方分別為:18103939458014.992、90

        a.因變量:銷量-Y

        b.預(yù)測變量:(常量),全國4S店數(shù)量-X1

        c.預(yù)測變量:(常量),全國4S店數(shù)量-X1,品牌關(guān)注度-X2

        d.預(yù)測變量:(常量),全國4S店數(shù)量-X1,品牌關(guān)注度-X2, 車型數(shù)量-X3

        4.系數(shù)a數(shù)據(jù)分析

        模型1:(常量)的t值為0.999,顯著性為0.321;的品牌關(guān)注度-X2:t為21.479,顯著性為0.000;

        模型2:(常量)的t值為-2.130,顯著性為0.036;的品牌關(guān)注度-X2:t為9.662,顯著性為0.000;全國4S店數(shù)量-X1:t為5.012,顯著性為0.000;

        模型3:(常量)的t值為-.696,顯著性為0.488;的品牌關(guān)注度-X2:t為10.461,顯著性為0.000;全國4S店數(shù)量-X1:t為5.780,顯著性為0.000;車型數(shù)量-X3:t為-2.884,顯著性為0.005;

        a.因變量:銷量-Y

        系數(shù)表里除常量外,其他各模型的所有系數(shù)的p值都遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于0.05,說明顯著性明顯。

        五、分析總結(jié)

        根據(jù)以上的數(shù)據(jù)、設(shè)置、分析、修正,可以得出如下的結(jié)論:

        1.結(jié)論一

        模型3的調(diào)整后的R方為0.881,擬合程度明顯,根據(jù)模型3建立的多元線性回歸方程為:Y=-18483.253+493.856.X1+0.069.X2-6075.854.X3

        說明品牌汽車的全國銷量與該品牌全國的4s店的部署總數(shù)量關(guān)系非常密切,與用戶對品牌的關(guān)注度的關(guān)系不是很大,而且與該汽車品牌的車型數(shù)量有較大的負(fù)相關(guān)性。

        2.結(jié)論二

        根據(jù)共線性的VIF值可以看出,模型3的VIF比較大,也可以選擇模型2,而且模型2的調(diào)整后的R方為0.871,擬合程度與模型3相差不大,故若選擇模型2,根據(jù)模型2建立的多元線性回歸方程為:Y=-52703.385+430.880.X1+0.064.X2

        該模型同樣說明品牌汽車的全國銷量與該品牌全國4s店的總數(shù)量關(guān)系密切,而與用戶對品牌的關(guān)注度關(guān)系不是很大。

        總之,本文僅僅討論品牌汽車的銷量與用戶關(guān)注度及汽車型號之間的關(guān)系,不涉及其他要素的關(guān)聯(lián)。根據(jù)上述數(shù)據(jù)分析,得出如下結(jié)論:

        品牌汽車的全國銷量的提升與該品牌全國4S店的部署總數(shù)有直接關(guān)系,與用戶對該品牌的關(guān)注度沒有直接關(guān)系,與該汽車品牌的車型數(shù)量可能有較大的負(fù)相關(guān)性。

        參考文獻:

        [1]楊震,著.《基于數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略決策/數(shù)據(jù)模型與決策》.

        [2]數(shù)據(jù)來源:中國汽車工業(yè)協(xié)會;中國產(chǎn)業(yè)信息;車主之家.

        作者簡介:王吉浩(1973.07- ),男,漢族,山東省煙臺市人,大學(xué)本科學(xué)歷,學(xué)士學(xué)位,對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)國際商學(xué)院企業(yè)管理專業(yè)在職課程研修班,現(xiàn)攻讀對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)企業(yè)管理碩士學(xué)位

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