2006年乘用车市场需求预测.DOC
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1、2006年乘用车市场需求预测一、乘用车市场的基本状况回顾近几年乘用车市场的发展轨迹,19982001年乘用车总体规模不大,库存积压严重,市场启而不动。从2002年开始,乘用车实现了高速增长。2003年我国乘用车的需求量仍未完全释放,同时居民收入发展水平的不均衡性造成了需求的多层次性,乘用车的销量有了大幅度增加。进入2004年,在基数激增、价格持续下跌、进口车关税即将降低以及国家对经济采取降温措施等因素的影响下,乘用车市场进入调整时期,主要表现为产销量增幅下降,许多企业开始进行调整。2005年,城镇居民收入的增长带动了乘用车的增长,其中轿车和MPV表现出良好的增长态势,MPV多功能和大空间等优势
2、正侵蚀轻客的部分市场;受油价的影响,小排量、低油耗的经济型轿车成为“一枝独秀”;SUV产品特别是低端产品对油价很敏感,但高端市场需求仍很旺盛;交叉型车进入了成熟期,延续稳定的发展趋势。乘用车累计销量达到397万辆。 二、2006年乘用车市场预测 1影响乘用车的因素 纵观2005年中国乘用车市场的发展态势,2006年有许多有利因素和不利因素影响了乘用车的发展: (1)宏观经济和居民收入对乘用车的发展起支撑作用。国家将继续实施稳健的财政政策和稳健的货币政策。与此同时,城乡居民收入也将继续保持较快增长,在今后相当长的一段时间里,乘用车仍将是城镇居民消费结构实现升级的热点商品。2006年国家财政支出将
3、更加注重完善社会保障制度,居民对未来的预期不断看好,消费需求将不断释放。 (2)政策因素包括燃油税政策和汽车产业相关配套的一些产业政策的颁布将会对消费需求产生极大影响。从长期看,燃油税政策是贯彻国家节能战略的重要途径,对抑制石油消费的过快增长、提高能源利用效率的作用不可替代,尽而也是抑制汽车消费排量大型化倾向的最有效手段。 (3)期待信贷再开放以刺激消费增长。随着私人消费占据主导地位,消费群体向普通家庭的扩散,汽车消费对信贷的依赖度将显著提高。如果信贷政策重新松动,中期内对市场的刺激作用会相当显著。从长远看,积极推动汽车消费信贷仍将是政府长期的政策取向。 (4)油价继续上涨对乘用车消费负面影响
4、将逐步显著。目前仍集中在高收入群体,以高收入群体为主的消费群体结构对油价变动的敏感性较低。从消费者心理的变化角度看,随着高收入群体汽车保有量的逐步饱和中高收入者将逐步成为汽车消费主流群体,对油价变动的敏感性将逐步提高。 (5)消费环境恶化和使用成本增加抑制了部分消费。随着大中城市乘用车的增加,堵车和停车难现象日益突出,使乘用车尤其是轿车相对于公共交通工具和其他代步工具的比较优势下降。此外,从购买和使用成本来看车贷险的淡出、车损险价格的提高、燃油价格的上涨、相对较重的汽车消费税费等因素,都制约着乘用车需求的快速增长。 22005年数据来源统计口径的变化 从2005年开始,中国汽车行业车型统计发生
5、了变化,对汽车行业的发展影响深远。 (1)乘用车分为基本型乘用车、多功能车(MPV)、运动型多用途车(SUV)和交叉型乘用车。 (2)基本型乘用车的概念基本等同于旧标准中的轿车,但在统计范围上又不完全同于轿车,区别主要在2006年将旧标准轿车中的部分非轿车品种如GL8、奥德赛、切诺基排除在基本型乘用车外,而原属于轻型客车中的“准轿车”列入了基本乘用车统计。 (3)MPV在旧标准中部分列入轿车统计,部分列入了轻型客车统计。 (4)SUV主要有北京吉普切诺基、长城赛弗、郑州日产帕拉丁等。在旧标准中除了部分切诺基列入轿车中外其他均列入轻型客车中。 (5)交叉型乘用车是指不能列入基本型乘用车、MPV、
6、SUV外的其他乘用车,该车型主要是指旧标准中的微型客车,今后推出的不属于上述三类车型的也列入交叉型乘用车。 3预测模型的建立 结合上述对乘用车市场的影响因素,本文按照新的分类标准主要对乘用车的各细分车型需求进行预测。提出了几种预测模型,并通过组合预测得出了预测值。 (1)多元线性回归模型 本文对影响乘用车的因素进行了研究分析。最终得出以下影响因素:汽车消费政策、乘用车价格、宏观经济、产品可供性、收入、支付方式、消费环境等,但只有宏观经济、收入可以直接或间接地符合本文的实证要求。本文将把这些因素作为自变量,就其影响作用进行实证分析。通过分析,得到影响乘用车市场的因素包括国内生产总值、固定资产投资
7、、社会消费品零售总额、城乡人民币储蓄存款余额、进出口贸易总额、保费、人均可支配收入等,见表1: 表1 各影响因素的数值表 年度国内生产总值(亿元)固定资产投资(亿元)进出口贸易总额(亿美元)城乡人民币储蓄存款余额(亿元)社会消费品零售总额(亿元)保费(亿元)城镇居民家庭人均可支配收入(元)19987834528406323953408291531247542519998206729476360659622311351393585420008946832918474364332341531596628020019731537214509873762375952109628020021051724
8、35006208869114091130547703200311725255567851011069545842388084722004136515700731154814105153950431894222005(预测)144633813751399214433355077493210192本文以基本型乘用车(即轿车)为例,利用逐步回归做分析,根据t统计量和F统计值的要求,通过对相关因素的筛选,R值、F值都达到了相关技术的要求,R2=0.990 F=300.66,数据拟合结果如下表2: 表2 19982006年基本型(即轿车)销量(辆) 年度1998199920002001200220032
9、00420052006实际值5082845704106127377214361126029197160123265002787416预测值47439852270267808887202711558021700554235541328656313621657(2)趋势外推模型 趋势外推模型对拥有长期一定趋势的时间数列进行预测。这类时间数列随时间呈现持续增加或减少的形态,这类时间数列是不稳定的。 该模型将时间作为自变量,销量作为因变量,t期时间数列的趋势值;t时间。 本文的预测以19982005年为取值区间,以基本型乘用车(即轿车)为例,并以2005年的销量为基点,用以上模型进行预测,R2=0.9
10、28 F=64.43,并得出下面的结果。如下表3: 表3 19982006年基本型车(即轿车)销量(辆) 年度199819992000200120022003200420052006实际值5082845704106127377214361126029197160123265002787416预测值635974104056914451651849761225435726589533063548同理,可以分别推出各细分车型的趋势推测模型。 (3)时间序列模型 时间序列预测方法的基本思想是:预测一个现象的未来变化时,用该现象的过去行为来预测未来。即通过时间序列的历史数据揭示现象随时间变化的规律,将这
11、种规律延伸到未来,从而对该现象的未来做出预测。时间序列的变化大体可以分为趋势变化、周期变化、循环变动、随机变动,时间序列一般是以上几种变化形式的叠加或组合。通常可以采用不同的方法如移动平均、指数平滑法和季节指数法等来预测。 本文针对19982005年基本型车(即轿车)销量的历史数据,建立时间序列模型,根据时间序列诊断标准,利用Linear (Holt) Exponential Smoothing模型得到预测结果。见下表4: 表4 19982006年基本型车(即轿车)销量(辆) 年度199819992000200120022003200420052006实际值508284570410612737
12、7214361126029197160123265002787416预测值5082315893496393156645588097941417459261914027867013247783同理。可以推出各细分车型的时间序列模型。 (4)组合预测 为了提高预测精度,本文对不同方法的预测结果进行了组合预测,不同方法的权重为:新的组合预测的结果为Y=W1Y1+W2Y2+WnYn。通过组合预测得到2006年乘用车的总销量为452(万辆),基本型车(即轿车)的销量为322(万辆),SUV的销量为21(万辆),MPV的销量为20(万辆),交叉型车(即微型客车)的销量为89(万辆),详细结果如表5: 表5
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