Logistic模型在我国私人汽车保有量预测中的应用研究.pdfVIP

Logistic模型在我国私人汽车 保有量预测中的应用研究 蒋艳梅赵文平 (西安电子科技大学，西安710071) [摘要】 论文介绍了新产品扩散I．t嗜iatlC模型及两种参数估计方法，就我国私人汽车保有量的发展 情况分别采用两种算法建立扩散模型，比较分析了它们的结果并将预测结果与其他文献对比，得出：(1) 基于遗传算法的Logigtlc模型适用于我国私人汽车发展趋势的中长期预测，预测私人汽车的最大市场游量 为7亿左右，增长极大年处于2021—2026之间；(2)基于非线性最小二乘法的kgi8如模型拟合度高，适 用于近期预测；(3)Ia0蒯C模型顸测私人汽车保有量的精度普遍比其他模型高。 [关键词】logistic模型遗传算法非线性最小二乘法私人汽车保有量预测 [中图分类号】F222(文献标识码】A 引 言 集合模型基于效用最大化行为假设，以家庭或个 我国自1984年允许私人购车以来，私人汽车人作为决策单元建模，包括多项I_t)git模型、树状 保有量经过20年缓慢的增长才突破1000万辆， 预测。 从2004—2006年仅用3年时间便突破2000万辆， 而到2008年底已经突破了3000万辆。从时间序相比之下，我国学者在这方面的研究仍处于 列上看，我国私人汽车保有量已呈现指数的增长， 起步阶段，但也有不少学者做出了有益的工作。 正如国泰君安El前发布研究报告指出，中国正在 研究方向可分为两类，一类通过分析影响汽车需 进入汽车消费时代…。 求或保有量的各种因素(如人均GDP、城市化率、 私人汽车需求量占全社会汽车总需求量的比 人均粗钢量、汽车价格、公路总量)进而采用各 种回归模型预测未来汽车的发展趋势[4一划；另一 例提高幅度很快(从1985年的15．23％已上升至 类则试图在方法上进行改进，如采用系统动力学、 2008年的65％)，私人汽车对我国汽车市场的容 量扩张正在发挥越来越重要的作用。这一趋势也 BP神经网络、灰色模型等比较前沿的方法提高预 引起了政府决策部门和汽车生产与流通企业的高 测精度[1l“3J。然而现有的中长期预测模型均以 度重视，因此预测私人汽车市场需求的发展趋势 影响汽车增长的各种因素为依据，变量多且预测 是很有必要的。 精度不高。同时我国汽车保有量正处于快速增长 国外对汽车扩散的研究主要是对汽车保有量 的起步阶段，需要对其快速增长阶段及增长极大 的研究，相关理论和研究很多。目前预测私人汽 年进行可靠预测，而需求模型则无法做到。 车保有量的方法分为需求模型和均衡模型两大类， 根据文献[14]对汽车普及率增长的研究结 其中以需求模型为主，而需求模型又分为集合模 果，私人汽车的扩散增长随时间的变化同样呈现 型和非集合模型两类。集合模型中比较典型的有 S型。在统计分析预测中，S形曲线一般用于新产 品的扩散和销售预测，l_Dgistic曲线便是其中最为 Dargey＆Gately的Gomperta模型[2]和L-gr锄对数线 性方程【3】3，多用于宏观政策分析或远期预测。非 常用的一种模型。Logistic模型预测新产品扩散 收稿日期：20lo__06_-21 作者简介：蒋艳梅，西安电子科技大学经济管理学院硕士研究生。研究方向：企业管理。赵文平，西安电子科技大学经济管理学院教 授，博士。研究方向：知识管理、先进制造系统、质量管理与控制等。