計量理論汽車銷量范文
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計量經濟學里經常用到回歸分析方法，它是一種應用廣泛、理論性較強的定量預測方法，是處理多變量相依關系的一種統計方法，它是數理統計中應用較為廣泛的一種方法之一。它的基本思路是分析預測對象與有關因素的相互聯系，用適當的回歸模型表達出來，然后再根據其數學模型預測其未來狀態。所以，回歸方法首先需要理論的支持，找到主要的相關因素，然后再建立在大量數據上作數理統計分析，研究一個變量與其他變量間的關系，是一種將先驗經濟理論與數據論證相結合的方法。由于有較嚴密的理論基礎和較成熟的計算分析力一法，而且研究的是預測對象與相關因素的相互關系，抓住了預測對象變化的實質原因，如果模型建立得當，則可以得到比較精確可信的預測結果。在回歸分析中，簡單且常用的模型是多元線性回歸模型。
yi＝b0＋b1xij＋Λ＋bmxim＋uv（i＝1，2，Λn）
其中，b0，b1、bm是回歸系數，ui是隨機誤差項。
在分析的時候，要對模型中的參數進行估計，方法是采用最小二乘法，將所收集的數據資料通過SAS或者Eviews軟件的處理得出所要的結果。確定了參數后，模型已基本建好，但是所建模型到底是不是比較理想，就需要通過一系列的檢驗，即要進行經濟學、統計學、計量經濟學以及預測的檢驗。具體來說，對于所建模型，要看模型中參數的符號與大小是否符合常理，如對于消費函數c＝120＋1．2y，很明顯是不合適的，因為y的系數即邊際消費傾向應該是界于0與1之間的；又如需求函數q＝180＋0．8p也是不合理的，因為需求q與價格p之間是成反比的，符號應為負的。此外，最關鍵的就是要對所建模型進行擬合優度的檢驗、變量顯著性的檢驗、方程顯著性的檢驗、序列相關性的檢驗、多重共線性的檢驗。通過這些檢驗，發現問題時要采用計量經濟學上專用的方法進行處理，消除模型存在的諸如多重共線性、序列相關性、異方差性等不良影響，最終得到一個比較合理的模型。
2實證分析
現在，以計量經濟學的理論，在各類型的汽車中（以轎車為例），運用SAS軟件進行一下實證分析。首先，應該考慮影響我國汽車銷售的因素，一個國家的轎車消費量應與其人均國內生產總值密切相關，發達國家一般比不發達國家轎車人均擁有量大。我國的人均汽車擁有量還較低，擁有較大的市場潛力。但是由于公路里程的長短及公路質量影響到交通狀況，進而間接影響到人們買車的欲望。其次，近幾年利率水平越高，則人們存款增加而貸款買車減少。在一些中國人眼里，外國產品的質量比國產的要好，進口增加購買量應相應增加，進口關稅則與進口量成反比。再次，一個國家的產量越大，則銷售量也應相應提高。當然還有其它一些因素，現在將影響我國汽車銷售的因素歸納如下：
PGDP：人均國內生產總值
TRAN：每年總公里里程
OUTP：我國轎車的年產量
INP：汽車年進口量
ROCS：汽車消費貸款利率
POO：石油價格指數
表1選取的是我國1990~2004年這一時間段內我國的汽車銷售狀況以及影響這一狀況的以上各因素的有關數據。
正如在經濟學上研究影響供給與需求的一系列因素那樣，在假設其它因素不變的前提下，來逐一分析各因素與因變量供給或需求的關系及影響作用的大小，現在要研究影響銷售的關系，同樣采用類似的分析方法，僅考慮單個因素與銷售量之間的關系，借助于計量經濟學上專用的數據分析工具SAS軟件，得出有關因素與銷售量之間的相關系數據見表2。
從表2中可以很清楚的看到，各影響因素與汽車銷售量的相互關系大小。其中，汽車的年進口量、年生產產量、人均國民生產總值以及我國每年的總公里里程與我國汽車的銷售量之間具有很強的相關性，但是這種相關性并不是十分可靠的，因為在得出這些相關性之前是有條件的，是在不考慮其它條件的前提下，僅就這一種情況而分析得到的。在實際生活中，各種因素并不是孤立存在的，他們是同時存在并且同時對我國汽車的銷售量進行影響的，并且在各種因素之間也存在著很大的關聯性，如人均國民生產總值與我國每年總公里里程之間的相關系數竟高達0．93，與我國汽車的年產量的相關系數也是0．87，我國汽車的年量與總公里里程的相關系數是0．90。從各因素之間的相關系數可以看出，各種因素之間是存在著相互關聯的，這種關聯在某些因素之間甚至是很大的，即變量之間存在著共線性。現在先不考慮這些因素，而是直接將各種因素一起進行計量分析，可得到以下模型：
由以上數據可知，此模型的擬合程度是相當好的，但是從T檢驗值發現，我國每年的總公里里程的T值最小，P值最大，由此可見此變量的顯著性水平最差，應將此變量剔除后再分析，得如下模型：其中，交叉項與各變量的T值依次為：，與此相對應的P值依次為：，。
方程的F檢驗值為：1226．1959，對應的P值為：0．0001；模型的擬合優度檢驗值R2＝0．9985。
經過這一次分析可以看到，人均國民生產總值的T值最小，P值最大，是個最不顯著的變量，將其剔除后可得模型：
其中，交叉項與各變量的T值依次為：，與此相對應的P值依次為：。
方程的F檢驗值為：1399．5033，對應的P值為：0．0001；模型的擬合優度檢驗值R2＝0．9982。
進一步將T值最小的變量石油價格指數剔除后再擬合出以下模型：
＝8．5489－0．7435ROCS＋0．9188OUTP＋0．9988INP
其中，交叉項與各變量的T值依次為：2．0038，－1．9930，31．9483，1．9031，與此相對應的P值依次為：0．0703，0．0717，0．0001，0．0835。
方程的F檢驗值為：1663．9000，對應的P值為：0．0001；模型的擬合優度檢驗值R2＝0．9978。
從此模型的結果可知，所有的變量的P值都是在0．1以下，即都是顯著的，并且F檢驗與R2檢驗都可以通過，因此該模型是個比較理想的模型。
3結語
從以上分析可以看出，在影響汽車銷售的諸多因素中，汽車消費貸款利率、汽車年產量、汽車年進口量的影響是比較顯著的，其中，汽車年產量對我國汽車銷售量的影響是最大的。而我國的汽車年供給量雖然在世界上已經名列前茅，但是我國的基本國情是人口眾多，導致我國汽車的人均占有量偏低，現在汽車行業存在的矛盾是汽車供給量還不能滿足人們日益增漲的對汽車需求的欲望，汽車廠商也只好用提高價格的方法來暫時緩和這一矛盾，因此，平民百姓是無法享用這一奢侈品的。我國是一個消費者眾多的國家，在汽車行業還存在很大的需求空間，提高我國的汽車的年生產量，一方面是制造商追求利潤的途徑，另一方面也是發展我國民族產業，壯大國民經濟，滿足廣大消費者日益增長的消費欲望的必由之路。要提高我國汽車銷售量，關鍵就是要不斷增強自身的研發能力，不斷的開拓創新，大力發展我國汽車工業，使我國的汽車年生產量得到不斷的突破。同時，汽車消費貸款利率的降低有助于提高那些消費者尤其是潛在消費者的積極性，對提高我國汽車的年消費量是有重大作用的，而汽車的年進口量也可以對我國汽車工業發展起到刺激作用。加入世貿以來，我國與世界的聯系更緊密了，國外的汽車也開始大規模的進入我國，這對我國汽車業來說是個機遇，我們可以借鑒一下國外企業成功的經驗，見賢思齊，在各方面不斷完善自己。人均國民生產總值本應該與汽車銷售量之間有顯著作用的，它之所以從模型中被剔除，是因為近幾十年來，雖然我國的國民生產總值在不斷增加，但一方面我國人口基數太大，人均國民生產總值仍很小；另一方面，主要是由于我國在經濟增長的同時，貧富差距也越來越大，導致社會上大部分財富主要集中在少數人的手里，人均國民生產總值這一指標也沒有太大的意義，因此在建模時是個不顯著的變量。
