交通工程开题报告

毕业设计(论文)开题报告

学生姓名： 乔雨 学 号： 1804090407 所在学院： 交通工程学院 专 业： 交通工程

设计(论文)题目： 小汽车保有量预测方法研究

指导教师： 王卫杰

2013 年 1 月 21 日

开题报告填写要求

1．开题报告（含。文献综述。）作为毕业设计（论文）答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。此报告应在指导教师指导下，由学生在毕业设计（论文）工作前期内完成，经指导教师签署意见及所在专业审查后生效；

2．开题报告内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式（可从教务处网页上下载）打印，禁止打印在其它纸上后剪贴，完成后应及时交给指导教师签署意见；

3．文献综述，应按论文的格式成文，并直接书写（或打印）在本开题报告第一栏目内，学生写文献综述的参考文献应不少于15篇（不包括辞典、手册）；

4．有关年月日等日期的填写，应当按照国标GB/T 7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求，一律用阿拉伯数字书写。如。2004年4月26日。或。2004-04-26。。

毕 业 设 计（论 文）开 题 报 告

1．结合毕业设计（论文）课题情况，根据所查阅的文献资料，每人撰写 2000字左右的文献综述：

文 献 综 述 一.背景 1我国小汽车发展的历史及现状 近年来，随着中国经济的快速发展，人民可支配收入的飞速提高，小汽车已经开始作为一种普遍的交通工具走进千家万户，它给人们的出行带来了极大的便利，也改变了整个城市的交通构成。 1901年,由国外进口的两辆汽车出现在中国上海。1911年,中国拥有汽车数量才不到300辆,5年后,达到1000辆。1948年,中国拥有汽车7万辆,其中轿车2万辆,旧中国基本上仅处于从事技术简单的汽车维修和配件生产阶段,没有建立全面的工业体系,汽车主要依靠进口。1953年7月,第一汽车制造厂在长春动工兴建,国产第一辆牌载货汽车于1956年7月13日成功诞生下线,从此结束了中国自己不能生产汽车的历史。 从2002年起,中国汽车市场产销量迅猛增长,家庭轿车市场井喷,中国从此进入家庭轿车普及时代,人们称之为中国普及轿车元年。到2007年底,中国汽车产销量稳居世界第三,由于中国拥有着超过美欧日三者人口量总和的庞大人口基数,随着人均普及率的稳步提高,中国市场必将成为世界第一大市场。 从1956年第一辆国产汽车的诞生，到1978年政治经济改革带来的汽车产量的大幅上升，再到2006年的全球第二大新车市场，中国汽车产业经历了创建，成长，全面发展三个阶段。截止至2012年底，我国的小汽车保有量已达到7872万辆。 图1.中国汽车每千人拥有量（1978年—2007年） 数据来源:国家统计局中国统计年鉴发展研究中心 然而当我们快速迈进以私人汽车为主体的汽车社会的时候，也面临着新的考验。汽车保有量的激增使得小汽车交通得到飞速发展,带动了城市经济的发展和城市产业结

构、形态结构的变化,同时这些变化又进一步刺激了小汽车的消费,使小汽车交通的增长速度远远超过了交通设施的增长速度,现有的交通基础设施已经无法满足人们的出行需求。在城市交通资源有限的情况下,私人小汽车保有量的直线上升使人类在享受文明的同时,也带来了严重的交通拥堵、环境污染、交通事故、高涨的油价、能源短缺、停车困难等一系列交通问题。 这就需要我们的城市规划部门和交通研究机构探求出更加适宜的交通对策,制定各种需求管理措施，而预测未来的小汽车保有量则是研究和推行这些对策的首要工作，掌握未来私人小汽车的拥有量也是制订城市交通系统建设规划方案和交通管理措施的重要依据。 2我国汽车产业的要点回顾 1994年，《汽车工业发展》出台。从当时的名称来看，的关注点基本还是把汽车作为工业的一部分来对待。 2001年3月15日，《国民经济和社会发展十五计划纲要》提出要。拓宽消费领域，在提高居民吃穿用等基本消费水平的基础上，重点改善居民居住和出行条件........积极发展城乡公共交通，鼓励轿车进入家庭。。这是官方文件中第一次明确。轿车进入家庭。 2003年10月3日，中国银行监督管理委员会颁布的《汽车金融公司管理办法》规定了设立汽车金融公司的出资人必须具备的一系列条件。《办法》的出台可以说是中国汽车消费方式和经营业态与国际惯例的一次重大接轨，中国消费者将直接享受与国外消费者一样的专业和平价的服务，同时《办法》为有实力的汽车企业进入汽车信贷领域铺平了道路。 2004年6月1日，新的《汽车产业发展》出台，新《》对国内汽车产业发展设立了目标：2010年中国汽车业需要发展为国民经济的支柱产业，届时中国要成为世界主要汽车制造国，产品满足大部分国内需求，并批量进入国际市场。同时新《》针对汽车保有量不断增加所造成的能源紧缺，环境污染，交通拥堵三大社会问题，明确了促进汽车产业与关联产业，城市交通基础设施和环境保护协调发展的目标，明确了今后中国汽车产业发展法相。 2005年1月1日，汽车关税统一降到30% 2006年7月1日起，关税将进一步降至25%。 2006年1月4日，《关于鼓励发展节能型小排量汽车意见》出台，鼓励节能环保小排量汽车的发展。 2009年，《成品油价税费改革方案》出台，确定了燃油税的税额，即不提高现行成品油价格的前提下，汽油消费税的单位税额每升征收0.8元，而柴油每升开征0.7元。 对1.6升及以下排量乘用车减按5%征收车辆购置税，以鼓励小排量汽车的购买。 2009年1月出台的《汽车产业调整与振兴规划》是面临金融危机对于原来汽车产业的再次重大修订。其中，特别突出了自主品牌的内容，说明国家意识到，随着中国汽车市场规模的扩大，中国应该更加着重培养具有原创能力的本土企业，中国从方面更加清晰更加直接地鼓励中国汽车企业，打造本土自主品牌。 2010年6月1日，国家出台了《关于开展私人购买新能源汽车补贴试点的通知》，提出在上海、长春、深圳、杭州和合肥等五个设点城市对私人购买新能源汽车不同程度的补贴。 2011年1月1日，取消对小排量汽车购置税的优惠，将对1.6升及以下排量乘用车统一按10%的税率征收车辆购置税。 2011年3月出台的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》中把新能源汽车列为战略性新兴产业之一，提出要重点发展插电式混合动力汽车、纯电

动汽车和燃料电池汽车技术，开展插电式混合动力汽车、纯电动汽车研发及大规模商业化示范工程，推进产业化应用。7月14日，科技部出台了《国家“十二五”科学和技术发展规划》，在这个规划中，新能源汽车被摆在重要位置[2]。 总结我国汽车产业的发展与变迁，国家对待车辆消费的已从最开始的鼓励刺激逐渐转变为把握与，近年来更是出台一系列的方针来引导人们进行更加合理，更加环保的消费，鼓励新能源汽车的生产与使用。而这些汽车产业的相关必将对小汽车保有量产生一定的影响，是在进行小汽车保有量预测时不可忽视的重要因素。 二．选题意义 汽车消费对社会的影响远远超出了汽车产业本身。汽车的广泛使用不仅影响城市和乡的结构，影响就业结构以及社会关系等，也将土地、能源、环境和交通等多方面问题呈现在人们面前，其外部性影响不容忽视。 小汽车保有量预测的重要意义： 1准确预估未来小汽车的需求能为汽车生产提供正确的导向使汽车产业得到更加健康合理的发展，也是制定更加健全的汽车产业发展的基础。 2预测小汽车保有量也是城市交通规划中一项十分重要的工作，它对于交通流生成预测, 把握路网容量供需关系和道路交通流的分布分配, 构建完善的路网规划具有十分重要的意义。掌握未来私人小汽车的拥有量也是制订城市交通系统建设规划方案和交通管理措施的重要依据。 3小汽车保有量往往在一定程度上反应着一个国家或某个地区社会经济发展和当地人民生活水平，在进行各种社会经济发展相关规划时，汽车保有量往往作为一个重要的指标进行预测。 4目前大部分小汽车还是以汽油作为主要能源，而快速增长的小汽车数量将会消耗更多的石油资源，而其带来的汽车尾气也会引起不容忽视的环境污染，预测并把控未来小汽车的保有量在一定程度上帮助我们预见未来的能源结构，制定正确的环境方针与对策。 三．国内外相关研究动态 1.影响小汽车保有量的主要因素方面的研究 大量的文献在分析汽车保有量的影响因素上主要都是集中在研究经济因素和其关系上,大多数是采用的定性分析和定量分析相结合的方法。仲伟周,王军在基于因子分析法的中国民用汽车保有量影响因素分析及其含义一文中选取了2005年全国31个省市自治区的各个地区国民经济核算，运输和邮电，国内贸易，固定资产投资以及人口五大类中的部分项目的大量截面数据,运用因子分析法得出了对汽车保有量有影响的四个因子一生产因子，批发零售因子，交通水利因子和公路因子,然后运用对四个因子进行回归分析得到各个因子对民用汽车保有量的影响大小,最后在此基础上提出了相关的政 策建议[3]。 苏铭在我国轿车需求的影响因素趋势及区域变化一基于居民家用轿车保有量的实证分析中采用2003一2007年的七个收入等级城镇家庭家用轿车保有量的数据,根据收入分布特征估计了家用汽车总保有量分析了对我国汽车家用汽车保有量影响的因素,得出了收入水平增加和汽车价格的下降是最主要的影响因素,同时也得出购置税等一些政[4]策的改变也会刺激家用轿车的购买量。周春霞,耀以及郑蓉在影响我国汽车拥有量

的因素分析中选取了1978一2007年国内生产总值，公路里程，石油消耗量和汽车保有量的数据,为了消除公路里程异方差的影响和数据的波动性,对这些指标的数据分别去对数,在这些数据的基础上进行ADF平稳性检验和Johansen协整检验得出了三因素与汽车保有量之间存在着长期的协整关系,最后通过建立误差修正模型得出了变量间的协整关系:公路里程增加1%,会使汽车保有量增长1.44%,能源消费提高1%会使LY减少0.036%,国内生产总值增长1%会使汽车保有量增长我国汽车保有量的预测研究)基于主 [5]成分分析与协整回归模型分析0.358%。 宗刚,张广利在基于计量经济学模型选取与汽车保有量相关的因素一文中选取了对我国汽车保有量有影响的公路货运量，公路总里程，公路客运量，人口总数，人均GDP，钢材产量，国民总收入，固定资产投资，进出口总额，工业总产值，城市化率，社会消费零售总额，平均每人生活消费能源等13个因素。通过数据分析得出,这13个因素中与汽车保有量相关性比较强的有12个,这12个因素之间存在着较强的关联性,通过进一步的消除关联性的分析得出了公路里程，钢材产量，工业总产值，城市化率等是对汽车保有量影响最直接的因素,并在此基础上预测了2006年到2017年的汽车保有量[6]。 殷志扬在我国城市居民轿车消费研究综述中主要就家庭收入水平，汽车的自身属性及国家的消费上对汽车消费的影响因素进行的分析[7]。 郭连军在我国汽车保有量预测方法浅析一文中指出了经济发展水平各个要素对汽车保有量的重要性,同时在文章中也对工业生产总值，社会消费品零售总额，国有资产投资，进出口总额等具有影响的四个主要的经济指标进行了非常详细和具体的描述,研究这些指标与汽车保有量之间的关系,对于我们正确的认识和把握汽车市场,进行科学的预测都是有帮助的[8]。 总结国内外对小汽车保有量的研究，当前制约小汽车发展规模的主要因素可归纳为三方面: （1）家庭因素，包括家庭对小汽车的需求和家庭的经济承受能力； （2）社会因素，包括社会结成的流动、城市居住和就业的布局形态、城市道路基础设施供应水平、静态交通设施建设状况，以及公共交通的服务水平； （3）交通和税费因素，包括城市发展汽车的战略方针以及购买和使用小汽车的各项具体。世界各国私人小汽车的普及进程表明，在小汽车发展的初级阶段，对城市大部分家庭而言，家庭因素尤其是经济收入是最基本的影响因素，收入占主导地位。 2.城市小汽车保有量的发展趋势方面的研究 根据对发达国家小汽车变化情况的分析，一般城市小汽车的增长随时间呈现‘S’形的曲线。具体来说，城市小汽车的增长一般在初始阶段增长缓慢，随着经济的发展和汽车价格的下降，小汽车的增长会经过一个加速增长的过程，但由于受到城市空间和交通服务能力的，小汽车在达到一定数量后增长速度将放慢，同时拥有量将趋于一个极限值。这一系列变化过程基本符合s形曲线的变化特点。 从图2中可以看出美国汽车保有量的发展，以美国为例，从1900年-1910年，美国的汽车总量极少，且增长缓慢，而之后美国进入了汽车产业的高速发展阶段，除了大萧条和二战时期,美国汽车保有量一直稳步增长。而从图中可以发现，1990年之后美国汽车保有量增长速度明显放缓，呈现出’s’型发展的第三阶段：缓和阶段。虽然如今美国的汽车保有量仍在逐年增长，但是受到各种条件的，这种增长速度已经相对较低。大部分发达国家也与美国一样，进入了汽车产业发展的缓和阶段。

图2 美国每千人汽车保有量（1900年-2005年） 大部分发达国家也与美国一样，进入了汽车产业发展的缓和阶段，例如日本，从图3中的数据，我们可以发现日本汽车保有量的发展也基本符合’s’型曲线。 图3 日本每千人汽车保有量（1900年-2005年）

图4.日本一美国汽车千人拥有量相似图 作为发展中国家，我国的小汽车保有量仍处于第二阶段，即高速发展阶段。然而近年来国家已经开始出台一系列交通如汽车限购令，新能源汽车以及大力发展公共交通事业，来应对小汽车数量的激增所带来的负面影响，同时也在一定程度上控制未来小汽车保有量的发展，结合西方国家小汽车发展的趋势，我们有理由相信中国的小汽车保有量将会在未来进入缓和发展阶段，而不是一直以这种高速增长的形式发展，只是在短期内，这种高速增长的趋势并不会立即停止。 3.小汽车保有量的预测方法方面的研究 汽车保有量的研究一直是国际科研领域的热点之一。 早在50年代,美国学者MarcNerlove等人就在美国汽车保有量历史时间序列数据的基础上,建立了预测模型,其模型的主要考虑是建立汽车新增需求,上期报废数量,保有[9]量之间的比较简单的时序结构线性方程,并在此基础上做出汽车保有量短期预测。由于50年代经济学方面流行均衡的概念,模型也引入了一个长期估计的市场均衡需求状态,这样就给其预测结果带来了人为估计的误差因素。 Dargay和Gately对长期的汽车普及率增长曲线进行回归估计,采用26个国家根据1960一1992年的数据成功地用Gompertz模型预测了直至2015年的汽车拥有率发展趋势[10]。根据产品生命周期理论来看,一种产品进入市场就会经历增长期,稳定期,衰退期。汽车也是如此先是快速指数增长阶段,进行指数函数的回归估计,然后是稳定增长阶段,普及率增产率保持一段时间,最后汽车的普及率就会达到饱和,此时出现膺足点，Mogridge通过了尝试考虑不同变量,估计汽车拥有率的膺足点,并曾提出过0.66和0.9的膺足点[11]。 Rich把微观经济学和随机效用选择理论结合起来,建立了以综合考虑家庭，工作选址与汽车保有量之间关系的汽车保有量的微观经济学模型[12]。 Tomas等人以二维选择模型为基础,建立了以家庭为单位的动态汽车保有量模型[13]。 国内关于汽车保有量预测的问题也有一些研究成果： (1)针对中国汽车市场的年度预测,通常采用汽车销量来代替汽车需求量,主要有基于因果关系建模预测法,时间序列建模预测定性分析的情景分析法,以短期预测为主,进行了以下工作:

王晓红(2006)采用多元线性回归模型，趋势外推模型，DampedTrend Exponentialsmoothing时间序列模型,以及对以上3种模型预测结果赋予权值,来进行组合预测,得到了2006年度汽车市场销售预测值[14]。 陈道平(2005)对中国汽车市场月度需求预测建模,用月产量度量月度需求量,进行回归分析,得到滞后2期的收入对当期的汽车需求产生显著影响的结论，并且采用ARIMA模型进行月度需求预测,统计检验结果其残差为同方差而拒绝异方差[15]。 随着计算机科学的高速发展,人工神经网络理论在处理模糊的，非线性，含有噪音及模式特征不明确的问题中获得了成功的应用陈勇(2003)年采用Matlab软件,建立了具有时间序列的私人汽车保有量的神经网络预测模型,获得了较好的预测效果[16]。 李响(2006)认为销售数据对应的时间序列是由线性元和非线性元两部分组成,采用了ARMA模型和RBF神经网络来分别处理数据的线性和非线性,对某一汽车集团连续130天的销售成交率统计数据进行了仿真试验,显示对比于ARMA模型，RBF模型,混合预测方[17]法的预测精度有一定的改进。 李乃伟,卫海燕运用灰色系统理论GM(1,1)对私人汽车保有量等相关问题进行动态预测时,考虑到样本容量大小及数据变换方法选择的不同,分为上限预测，保守预测和均值预测给出了预测结果,样本来源为1993年至2002年数据[18]。 (2)针对中国市场中长期汽车保有量的预测,主要基于GDP增长假设下得情景分析法,进行了以下工作: 王旖旎借鉴西方学者的方法,选取Compertz模型来研究汽车拥有率和人均收入之间的非线性关系，通过对各国的时间序列数据和多国的横截面数据做回归,并对汽车拥有率及其收入弹性做国际比较,发现Gompertz方程能够在一定程度上解释各国汽车拥有率发展共有趋势。并提出由于数据不完整,只能对中国短时间内的汽车拥有率情况作较为粗略的分析。在对中国GDP年增长率假设从3%至10%的各种状态下,并在假定中国汽车普及膺足点为0.62的情况下,估计Compertz曲线方程,结合情景分析法,做出了中国汽车保有量的中长期预测估计值[19]。 韦保仁,八木田浩史结合情景分析法,在假设中国汽车发展速度为快速，中速，慢速三种前提下,利用建立的人均GDP回归估计方程模型,估计了中国汽车2020年汽车保有量为1.88亿辆[20]。 金赛男,苏良军基于人均GDP年均增长7%假设,采用非参数模型回归估计函数的方法,结合情景分析法,对我国家庭平均轿车保有量进行了中长期预测[21]。 此外,还有学者采用指数平滑的方法对汽车保有量进行近期及远期预测,得出的远期预测值与实际值误差较大。 总结： 国内外的一些研究者对于汽车保有量的预测研究是相当多的,只是采取的预测方法有所不同。现有的汽车保有量的预测方法大概可以归为以下几种: （1）时间序列预测法,即是利用历史资料延伸预测,也称历史引伸预测法,是以时间序

列所能反映的社会经济现象的发展过程和规律性,进行引伸外推,预测其发展趋势的方法。 （2）神经网络预测法,即利用自学习，自组织的人工智能技术进行预测的方法 （3）判断分析法,判别分析又称分辨法,是在分类确定的条件下,根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法，主要是依靠预测人员或者专家过去的经验和综合判断能力来预测未来的情况 （4）组合预测法,即对同一个预测对象采用不同的单项预测模型,并对各个单项模型加以适当的权重进行预测的方法 （5）指数平滑法,指数平滑法是一种非统计性的预测方法,其依据的基本原则是(1)厚今薄古,即越靠近当前的历史信息,对未来影响愈大,越远离当前,对未来的影响愈小(2)误差反馈原理,它把预测看作一个不断学习的过程,对未来进行预测时,利用过去的预测误差来修正。 （6）Logisti增长曲线分析,Logistic方程是由比利时数学家Verhu于1838年推导出来,由于其能较好地描述某些有界增长现象(S型曲线增长),现已广泛地应用于信息科学，预测学，生物学，农业学和经济学等多个领域。该模型的特点是:初期因变量增长缓慢,随后进入急速增长阶段,达到一定程度后增长率逐渐降低。小汽车的拥有量受到很多因素的影响,不仅有经济因素还包括的因素,通过研究发现对汽车拥有量的影响主要的因素是人均GDP,汽车保有量与人均GDP之间表现出S型曲线增长特征。 （7）灰色预测模型,灰色预测模型具有所需信息量少，计算简便等特点,从机动车保有量自身的历史数据中寻找潜在规律，这种模型要求累加生成数列具有指数规律。 参考文献 [1]中国统计局, 中国统计年鉴[M] [2]安海彦，我国新能源汽车产业解读及对策建议[J].科技管理研究.2012（10） [3]仲伟周,王 军.基于因子分析法的中国民用汽车保有量影响因素分析及其含义[J].统计与信息论坛.2008-11,23(11) [4]苏铭.我国轿车需求的影响因素、趋势及区域变化[J].山西财经大学学报.2010-1,32(1) [5]周春霞,耀.郑蓉.影响我国汽车拥有量的因素分析[J].经济研究,2010:60-61 [6]宗刚,张广利.基于计量经济学模型选取与汽车保有量相关的因素[J].北京

汽车,2008,(4):4一9 [7]殷志扬,范金.我国城市居民轿车消费研究综述.消费经济[J].2004,6 [8]郭连军.我国汽车保有量预测方法浅析.鞍山钢铁学院院报[J].2000,1 [9]Dargay Joyce,Gately Dermot. Income’s effect on car and vehicle ownership, worldwide:1960一2015.Transportation Research,1999,33(3):101一138 [10]NerloveMare.A Noteon long Run Automobile Demand. Journal of Marketing, 1957,22(l):57一 [11]Mogridge MJH.The Prediction of Car Ownership.Journal of Transport Economics and policy,1967,l(l):52一7 [12]J.H.Rich,O.A. Nielsen. A microeconomic model for car ownership residence And work location [J].Paper for European transport conference PTRC, Cambridge,2001 [13]Tomas, Soren. Dynamic models of car ownership at the Household level [J]. Working Paper,2004 [14]王晓红.2006年汽车市场需求预测.市场研究,2006,(5):18一21 [15]陈道平,刘伟.中国汽车市场需求及其弹性和预测分析.重庆大学学报, 2005,28(12):138一142 [16]陈勇,孔峰.BP神经网络预测全国私人汽车拥有量.计算技术与自动化, 2003,22(3):45一47 [17]李响,宗群,童玲.汽车销售混合预测方法研究.天津大学学报(社会科学版), 2006,8(3):175一178 [18]李乃伟,卫海燕.中国私人汽车拥有量灰色建模和动态预测一灰色建模和动态 预测中模型波动分析.山西师范大学学报(自然科学版),2005,19(l):108一112 [19]王旖旎.中国汽车需求预测:基于Gompertz模型的分析.财经问题研究,2005,(11) [20]韦保仁,八木田浩史.中国汽车保有量及年产量预测模型研究[J] .城市车辆, 2004(4) ［21］金赛男，苏良军．我国轿车保有量的预测研究［Ｊ］．统计与决策，2006(2):50-60

毕 业 设 计（论 文）开 题 报 告

２．本课题要研究或解决的问题和拟采用的研究手段（途径）： 一．本课题需要研究和解决的的问题： 要研究的问题是：基本数据的收集，数学模型的建立，预测方法的选择，数据处理与方程拟合，预测方法进行比较。 1数据的收集： 首先通过翻查汽车工业年鉴得到从1981至2011年小汽车保有量的数据。 根据实际经验，选取了一系列可能影响小汽车保有量的因素：国内生产总值，人口总数，人均GDP，人均可支配收入，储蓄存款余额，工业生产总值，社会销售零售总额，全社会固定资产投资，进出口总额，全国汽车产量，钢材产量，全国公路总里程，城市道路长度，运营公交车辆数，城市化率。 通过翻查国家统计年鉴对这些因素进行了从1981至2011年的数据收集。数据表格如图1所示。 年份人均GDP（进出口总额城市化率（私人汽车保有国内生产总工业生产总社会销售零全国汽车产钢材产量（人均可支配全社会固定储蓄存款余人口总数（全国公路里城市道路长运营公交车公共交通客198119821983198419851986198719881919901991199219931994199519961997199819992000200120022003200420052006200720082009201020114.026.1310.8417.3528.4934.7142.2960.4273.1281.6296.04118.20155.77205.42249.962.67358.323.65533.88625.33770.768.981219.231481.661848.072333.322876.223501.394574.916539.007872.0041.65323.45962.77208.19016.010275.212058.615042.816992.318667.821781.526923.535333.948108.559810.570142.578060.983024.388479.298000.5108068.2119095.7134977.0159453.6183617.4215904.42622.0316030.3340320.0399759.72115.0492528583695856311121366151914132311299840445046584600.005811.0061.007617.009716.0011194.0013813.0018224.0022017.0023924.0026625.0034599.0048402.0070176.00914.0099595.002350.02570.02849.43376.44305.04950.05820.07440.08101.48300.19415.610993.712462.1162.720620.024774.127298.929152.531134.739105.743055.448135.952516.359501.067176.6710.0210.0114830.1132678.4156998.4183918.6735.3771.3860.11201.02066.72580.43084.23821.84156.05560.17225.119.611271.020381.923499.924133.826967.226849.7296.239273.242183.651378.270483.595539.11194.2140971.4166740.2179921.51508.1201236.9246515.217.5619.6323.9831.43.7236.9847.18.4758.3551.4071.42106.67129.85136.69145.27147.52158.26162.78183.16206.82234.15325.37444.35507.05570.77727.97888.25934.511379.101826.471841.2670.102902.003071.603372.303693.004058.004386.0046.004859.005153.005638.006697.007716.008428.0079.809338.129986.6710737.7512102.1513146.0016067.6119250.0624108.0131975.7237771.14463.3656560.8758488.1069243.7579627.4388131.00463.2526.05.0651.0793.19.01002.01181.01373.91510.21700.62026.62577.43496.24283.04838.95160.325.158.06280.06859.67702.88472.29421.610493.0961.001230.401430.101832.9023.203120.603791.704753.804410.404517.005594.508080.1013072.3017042.1020019.3022913.5024941.1028406.20298.7032917.7037213.5043499.90523.7 675.4 2.5 1214.7 1622.6 2238.5 3081.4 3822.2 5196.4 7119.8 9241.6 11759.4 15203.5 21518.8 29662.3 38520.8 46279.8 53407.5 59621.8 332.4 73762.4 86910.6 100072101610300810435710585110750710930011102611270411433311582311717111851711985012112112231236261247611257861267431276271284531192271299981307561314481321291328021334501340911370.7590.7091.5192.6794.2496.28.2299.96101.43102.83104.11105.67108.35111.78115.70118.58122.127.85135.17167.98169.80176.52180.98187.07334.52345.70358.40373.02386.08400.82410.3.02773.19343.32003.61003.82823.75177.84538.86349.607.48208.87919.6610.4711.105813.030813.258313.861014.516315.238515.961717.601619.139920.805222.2924.701524.135124.617225.974026.914129.400030.87341362513861129145155250456818596716221566093770938501087881368211481091691211002209884221672216615237007233828151630837931281234443672923651613828712538.484442.6347.061453.021762.020668.821274.2280.959279.137677.268280.604886.085599.6634109.2882117.2596124.5357132.6094137.8717139.4413147.8573153.4122160.8150158.7497176.7453184.7018202.4157222.7761286.71297.67326.9508352.631919.420.321.122.823.724.325.025.626.226.426.927.528.028.529.030.531.933.434.836.237.739.140.1.843.043.944.945.746.650.051.320113733.006796119048.007159126111.007858862285673.66948.9398110776.50102142271.2012336201722.2014185251619.50165003165.0020169405177.1023708507284.90256088311.403001535181698590.5844268.855566.60103617.3 70477.43119555.4 88773.61161587.3 11759.0109998.16161587.3 13786.0137323.94172534.2 15781.0172828.40217885.4 17174.7224598.77260772.0 19109.0251683.77303302.0 21809.8311485.13330179.0 图1 数据表格图 2数学模型的建立： 根据国内外对小汽车保有量发展趋势的研究，选取合理的数学模型，如对数模型，逻辑模型。 考虑到小汽车保有量发展一般情况下呈’s’型曲线，因此多采用非线性方法预测,

常用的非线性函数用于描述s型生长的始盛期—高峰期—盛末期的拟合回归曲线有:

(l)指数增长曲线模型:（2）Logistic曲线模型：（3）Compertz曲线模型：

由于我国汽车保有量发展仍处于第二阶段，即高速发展阶段，因而可以选取logistic曲线模型，即

3预测方法的选择：

本课题选用了时间序列法以及多元回归分析法对小汽车保有量进行了预测。

1.时间序列法：

时间序列的模型分析法是指利用一事物过去和现在的变化规律数据,构造依时间变化的序列模型,并借助外推原则来推测未来。一般人们首先通过实践观察,发现时间序列的一些客观现象,获得感性认识,然后提出一些合理的假设条件,在有关数学理论(主要是概率统计)基础上,通过演绎推理,得到时间序列发展变化所符合的理论模型,再根据实际数据,通过检验,判断实际数据是否满足模型成立条件,若模型成立,则根据参数估计得到实际模型。最后用该模型描述事物的变化规律,并对事物进行预测和控制。:

在本课题中，时间序列预测通过对以往汽车保有量的发展变化趋势进行分，利用统计的方法，建立汽车保有量与时间之间的对应关系。模型中的因变量是汽车保有量，自变量是对应的时间或年份。

2.多元回归分析法：

多元回归分析是研究多个变量之间关系的回归分析方法，按因变量和自变量的数量对应关系可划分为一个因变量对多个自变量的回归分析（简称为。一对多。回归分析）及多个因变量对多个自变量的回归分析（简称为。多对多。回归分析），按回归模型类型可划分为线性回归分析和非线性回归分析。

在本课题中，多元回归分析法用于预测未来小汽车保有量，它仅仅考虑了影响汽车保有的某几种特定因素，根据以往数据建立线性或非线性回归模型。由于收入是作为影响汽车保有量的最主要因素之一， 因此己有的很多研究中仅考虑汽车保有量与收

。

入之间的对应关系。由于汽车保有量与其影响因素之间的关系复杂，往往不能通过这种数学模型来准确表达。而且，模型中包含的指标不能真实地反映出影响汽车保有的诸多因素，给最终的预测结果带来偏差。 4数据分析及方程拟合： 本课题采用了spss数据分析软件，首先根据收集到的数据对各个因素进行因子分析，确定各因素与小汽车保有量之间的相关性，再结合先前国内外对小汽车保有量影响因素的研究，筛选出相关性最大的因素。 之后，利用spss软件根据所选取的数学模型以及筛选过的历年数据来进行方程的拟合，得到小汽车保有量与时间（时间序列法）或与各因素之间（多元回归分析法）的关系方程，从而预测未来小汽车保有量。 5预测方法的比较： 根据预测结果对时间序列法和多元回归分析法进行比较，并结合相关文献总结两种方法的优缺点。 二．拟采用的手段与途径： 查阅统计年鉴，文献检索，时间序列法，多元回归分析法，基于spss软件的数据分析及回归分析。

毕 业 设 计（论 文）开 题 报 告

指导教师意见： 1．对文献综述的评语： 2．对本课题的深度、广度及工作量的意见和对设计（论文）结果的预测： 指导教师： 2013年 月 日 所在专业审查意见： 负责人： 年 月 日