本科毕业论文（设计）：我国私人汽车保有量的分析及预测.doc

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1、南京财经大学本科毕业论文（设计）目 录摘 要1关键词1一、引言2二、综述2三、现状分析3四、建模5（一）模型选择5（二）数据说明61目标变量62解释变量63样本选取8（三）模型建立8五、模型分析9（一）数据处理10（二）回归计算10（三）模型检验111统计检验112计量经济学检验123经济意义检验13（四）模型评价13六、预测14七、结论15参考文献17我国私人汽车保有量的分析及预测统计031 陆诚煜 学号：2070403138 指导老师：胡荣华摘 要我国经济的快速发展为私人汽车提供了巨大的发展空间，同时汽车保有量的大幅增加势必对土地、能源和环境带来巨大压力，这就需要对影响私人汽车发展的主要因

2、素进行分析，对其保有量的发展趋势做出科学判断。本文根据近年来国内各项经济指标，运用线性回归方法，给出了一个适用于短期预测的计量经济学模型及进行各项检验的详细过程，并据此较为准确合理的预测了我国2006年和2007年的私人汽车保有量，进而提出贯彻科学发展观，走可持续发展道路将是促进我国未来私人汽车良性发展的客观要求。关键词私人汽车保有量 计量经济学模型 预测Abstract: The rapid economical development of our country has provided great development space for the private vehicle an

3、d the significant increase of private vehicle population will inevitably bring great pressure to the land, resources of energy and the environment, so it is necessary to analyze the main factors that affect the development of our private vehicle, and then make a reasonable judgment to the developmen

4、t trend of the vehicle quantity. According to the economic indices of recent years, this paper constructs an econometric model which is suitable for short term predication by linear regression method and introduces the concrete process of some test, and then the comparatively accurate private vehicl

5、e population of China in 2006 and 2007 are forecasted, Then it points out that the implementation of scientific development concept, adopting sustainable development policy will be the objective requirements of private vehicle development of China in the future.Key words：private vehicle quantity; mo

6、del of econometrics; forecast一、引言每年上万亿美元的汽车产业是世界经济的支柱产业之一，没有任何一种工业品能像汽车这样渗透到社会大众生活的各个层面。它以其技术和产品的不断更新，彻底改变和提高了人们的生活方式和生活质量。据世界银行的研究，汽车保有量 (尤其是私人汽车)与人均国民收入成正比。2003年，我国国内人均GDP首次突破1000美元，这预示着中国汽车开始进入家庭消费阶段。而事实表明，随着中国人均GDP的稳健增长，近年来，我国的家用汽车销量以两位数的增速急剧扩大。根据国家统计局公布的数据，至2006年末，我国私人汽车保有量达到了2200万辆，增长23.7%，继续保

7、持旺盛的增长态势。汽车因具有高度的产业关联性，被称为“经济持续增长的发动机”。汽车的发展，其意义不仅在于汽车工业本身，还在于它对加快产业结构调整和升级改造、促进产业布局调整，加快城郊基础设施建设等方面有重要的作用。同时，汽车消费对社会的负面影响，也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村的结构，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。因此，在目前家用汽车日趋成为消费热点的大背景下，对我国家用汽车保有量的研究分析和预测显得十分重要和必要，无论是对我国制定产业政策、发展国民经济还是对人民群众的日常生活都有深远的意义。二

8、、综述汽车保有量的研究一直是国际科研领域的热点之一，相关理论和研究非常多。目前汽车保有量预测方法大致可分为两大类，即需求模型和均衡分析模型。需求模型考虑城市家庭或个人对汽车的需求，通过建立需求函数进行预测。它又可分为集合模型和非集合模型两类。集合方法多用于远期预测，以全区域为研究对象，通常使用计量经济模型。其中最常用的是回归模型，即利用横向数据建立汽车保有量与主要驱动因子之间的相关关系，进而用可测的自变量来预测应变量（私人汽车保有量）。周溪召 、Joyce 等于1996年用集合方法对发展中国家的家用汽车保有量进行了长期预测，并提出：一般的，人均收入与每千人拥有汽车数量之间存在较明显的关系，显示

9、出“S”形的发展趋势。集合模型又可分为两种方法：有饱和水平限制和无饱和水平限制的集合模型。在有饱和水平限制模型中，比较典型的有Gomperta模型（Dargey、Gately，2000）和英国公路交通预测系统采用的类对数模型；而在后者中，最常用的模型是对数线性方程，如Button（1998）对发展中国家轿车保有量的预测，Ingram（1999）对国家和城市级的机动车保有量的预测等。此外，线性模型和半对数线性模型也有相当的应用，如美国国家交通需求模型所利用的分布滞后模型就是例子之一。非集合模型基于效用最大化行为假设，以家庭或个人作为决策单元建模，包括多项Logit模型、树状Logit模型、多项P

10、robit模型等，多用于短期预测，数据要求比较高。Abu-Elisheh和Mannering于1995年即用此模拟了经济转型国家的汽车保有量模型。均衡分析模型可分为市场均衡模型和交通均衡模型。市场均衡模型建立家用汽车的需求和供应函数，在市场均衡机制作用下，求得均衡状态下家用汽车的需求。90年代，Cramer和Vos 曾运用此方法进行了汽车保有量的预测。交通均衡模型则基于Wardrop均衡原理，建立家用汽车保有量的优化模型并求得家用汽车保有量。在我国，这方面的研究尚处于起步阶段。根据我国国情，研究者也做了不少有益的工作，如袁泉等（2003）采用灰色模型、周骞和吴义虎（2001）等采用神经网络、朱

11、兵和贺昌政等（2006）基于GMDH方法、程毛林（1999）采用逻辑斯蒂曲线等多种模式预测了中国的汽车保有量。三、现状分析据中国汽车工业协会估算，截止到2006年底，中国私人汽车保有量约为2200万辆，占全国汽车保有量的60%左右。另据公安部交通管理局统计，在2200多万辆私人汽车中，约有一半是属于个人消费品，这标志着中国汽车消费进入以私人消费为主的发展新阶段。在2006年，我国汽车销量为710多万辆，私人购买比例超过77%，中国已经成为仅次于美国的全球第二大新车市场。汽车特别是用于消费的私人汽车保有量的多少，与经济发展程度、居民收入以及道路建设等有着密切的联系。汽车作为中国家庭拥有率最低的一

12、种高档耐用消费品，随着居民收入水平的不断提高和中国政府鼓励轿车进入家庭政策的出台，制约需求的各种不合理费用逐步取消和汽车贷款正在被越来越多人所接受，汽车正在快速进入普通家庭。国家信息中心预测，2009年前后是中国中等收入家庭具备购车能力的时间点，届时将有近亿中国人可以拥有自己的家庭轿车。但是，与世界发达国家相比，我国汽车保有率还相对较低。世界汽车工业发达国家在与我国相同的人均收入阶段的汽车保有率低限为1.7%，高限为10.4%。即使与低限相比，目前中国汽车保有量每千人不到30辆，与世界平均每千人120辆相差甚远。据国家统计局统计，1990年全国私车保有量为82万辆，仅占14 .8%。有专家认为

13、，私人汽车的大规模出现是中国进入小康社会的一个重要标志，这种情况只有在经济发展达到一定程度才会出现。2001年，中国正式成为世界贸易组织成员，这也是中国的“私人汽车元年”。自此，中国汽车市场大举对外开放，带动了国内汽车产业的迅速发展。随着国民经济的发展，汽车消费需求快速增长，我国汽车消费市场已由潜在的需求变成现实的市场。国家又出台了一系列鼓励轿车进入家庭的政策，长期以公车消费为主的汽车市场转变为以私人消费为主，私人购车成为当今汽车市场消费的主流。随着私人汽车消费时代的到来，汽车保有量上升的一个重要因素就是国内汽车消费的快速增长。20世纪末起，私人汽车消费出现“井喷”现象(汽车消费量年增长速度超

14、过35)，2004年开始，我国汽车消费发展与上年相比相对缓慢，开始进入稳步发展阶段。到2006年私车消费市场又开始发力，私车保有量猛增23.7%。消费者购买力的增强和个体私营经济的快速发展，也带动了私人汽车的大发展。城乡居民储蓄存款额2005年底达到141051亿元，且每年增幅都在加大，所以我国有购车能力的家庭已超过千万户，中国已成为一个极具潜力的汽车消费市场。自上世纪80年代中国开始出现私人汽车，到2003年私人汽车突破千万辆用了近20年，而突破2000万辆仅仅用了3年时间。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。专家预计，我国汽车保有量有可能到2010年超过

15、1000万辆，2020年有望达到1700万辆。我国汽车社会面临能源紧缺、燃油价格上涨、土地资源有限等诸多不利因素。如果对这种快速增长不从战略的高度加以科学引导和调整，汽车的迅猛增长将不再单纯体现经济建设成就，巨大的负面效应也将成为社会发展的阻碍因素。在这样的背景下，进行私车发展转型刻不容缓，力图使私车保有量在节约、环保、节能的“框架”中适度增长。四、建模私人汽车保有量与一个国家或地区的社会经济发展的有关数据有着密切关系。我们知道，交通运输系统是社会经济大系统下的一个子系统，所有有关交通运输的统计指标都应该由社会经济的大环境决定，因此我试图通过建立计量经济学模型来发现私人汽车保有量与有关社会经济

16、数据之间的关系。（一）模型选择根据对国内外汽车发展变化情况的分析，一般私人汽车的增长随时间呈现S形曲线。图 1 汽车保有量的S曲线 （来源于工商315新闻网）私人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，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限制，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（见图1）。在统计分析预测中，S形曲线一般用于商品的市场需求量的预测。对于具体的商品，一般需要经过进入市场、销售量快速增长、市场饱和等几个阶段，总体的过程遵循“增长缓慢迅速增加维持一定水

17、平”规律。可以发现，上述过程与私人汽车拥有量的变化特点基本一致，因此，可以选取S形曲线模型进行小汽车拥有量预测。（二）数据说明1目标变量目标变量即模型的因变量或者被解释变量。显然，我们进行汽车保有量的预测，目标变量应为私人汽车保有量。图 2 私人汽车保有量的P-P图由私人汽车保有量的累积概率图（见图2）可知，代表样本数据的点随机集中分布在一条直线上,说明私人汽车保有量的分布大致呈正态分布。2解释变量根据相关的经济理论，我选定以下指标作为模型的解释变量：（1）国内生产总值：一个地区的国内生产总值直接反映经济发展状况，汽车保有量的变化与国内生产总值的增长情况密切相关。（2）社会消费品零售总额：汽车

18、类贸易在社会消费品零售总额中占有重要的份额，因此可以认为该项数据与汽车保有量有密切关系。（3）城镇居民人均可支配收入：居民收入的高低对于私人车辆的购买有着直接的影响，目前我国私人购买车辆逐年增多，与居民收入的提高有着直接的关系。本文采用的指标为统计年鉴中的城镇居民人均可支配收入，显然，城镇居民的购买能力要远高于农村居民，该项数据与汽车保有量的相关性更高。（4）全社会固定资产投资：当前，我国在大力发展汽车及其相关产业，因此固定资产投资额与汽车保有量之间也有着相应的关系。 （5）居民年底储蓄余额：我国的居民储蓄水平一直居高不下，2006年底居民储蓄存款年底余额达。居民存款目的的一方面是为了子女教育

19、、防病养老，另一方面就是为升级消费做准备。在家电普及之后，汽车消费成为目前消费的一个热点。因此，储蓄水平在一定程度上也反映着购买汽车的经济能力。（6）公路里程：近年来，我国一直加大公路交通网的建设，无论是公路里程长度还是公路等级都有了明显的进步。这也为我们驾车出行提供了可能和便利，因而也推动了私人汽车的消费。图 3 私车保有量与各解释变量变化趋势图根据采集数据对数化后描述的各变量变化趋势图（见图3）可以看出，私人汽车保有量的变化同各解释变量的变化具有较好的一致性。由上分析可知，私人汽车保有量分布是正态的，因变量与各自变量之间存在线性关系，符合建立线性回归的数据要求。3样本选取本预测模型所采用的

20、数据为时间序列数据。国内生产总值、社会消费品总额、城镇居民人均可支配收入、全社会固定资产投资、全国公路里程、居民储蓄存款年底余额等项数据，均来源于中国统计出版社出版的2006年中国统计年鉴。样本数据详列于表1中。表 1 19902005年各变量的统计数据年份国内生产 总值 （千亿元）消费品零售总额 （千亿元）人均可支配收入（元）固定资产投资 （千亿元）全国公路里程（万公里）储蓄存款余额（千亿元）私人汽车保有量Y（万辆）199018.67 8.30 1510.20 4.52 102.83 7.20 81.62 199121.78 9.42 1700.60 5.59 104.11 9.24 96.

21、04 199226.92 10.99 2026.60 8.08 105.67 11.76 118.20 199335.33 14.27 2577.40 13.07 108.35 15.20 155.77 199448.20 18.62 3496.20 17.04 111.78 21.52 205.42 199560.79 23.61 4283.00 20.02 115.70 29.66 249.96 199671.18 28.36 4838.90 22.91 118.58 38.52 289.67 199778.97 31.25 5160.30 24.94 122.64 46.28 358.3

22、6 199884.40 33.38 5425.10 28.41 127.85 53.41 423.65 199989.68 35.65 5854.00 29.85 135.17 59.62 533.88 200099.21 39.11 6280.00 32.92 140.27 64.33 625.33 2001109.66 43.06 6859.60 37.21 169.80 73.76 770.78 2002120.33 48.14 7702.80 43.50 176.52 86.91 968.98 2003135.82 52.52 8472.20 55.57 180.98 103.62 1

23、219.23 2004159.88 59.50 9421.60 70.48 187.07 119.56 1481.66 2005183.08 67.18 10493.00 88.77 193.05 141.05 1848.07 （三）模型建立在确定自变量和模型的基础上，可确定预测模型的数学形式。设S形曲线的一般方程为： （1）经参数变换，式（1）可变为： ，（其中，） （2）令GDP总量为，社会消费品零售总额为，城镇居民人均可支配收入为，全社会固定资产投资为，全国公路里程为，居民储蓄存款年底余额为。为取值方便，将自变量各自取对数并带入式（2）得到：，（ 、和是常数） （3）设，则式（3）最终可

24、成为： （4）由式（4）可以发现，预测模型可转化为多元一次线性方程求解，其本质是多元线性回归预测模型。对于国内生产总值、社会消费品总额、城镇居民人均可支配收入、全社会固定资产投资等这些国民经济指标，我们更关心其相对数变化对私人汽车拥有量的影响，所以采用对数模型。综上所述，我拟采用的模型如下：其中：Y=私人汽车保有量（万辆），=国内生产总值（千亿元），=社会消费品零售总额（千亿元），=城镇居民人均可支配收入（元），=全社会固定资产投资（千亿元），=全国公路里程（万公里），=居民储蓄存款年底余额（千亿元）。五、模型分析模型的数学形式确立后，我们即可根据相关统计数据进行实证分析，拟合出一个合理、准确

25、，具有一定应用价值的预测模型。（一）数据处理为了消除不同变量在量级或量纲上的影响，使各指标具有可比性，并利于因子的解释，需要对原始资料进行预处理。经过对数化的样本数据列于表2中。表 2 对数化后的样本数据年份19902.93 2.12 7.32 1.51 4.63 1.97 4.40 19913.08 2.24 7.44 1.72 4.65 2.22 4.57 19923.29 2.40 7.61 2.09 4.66 2.47 4.77 19933.57 2.66 7.86 2.57 4.69 2.72 5.05 19943.88 2.92 8.16 2.84 4.72 3.07 5.33 1

26、9954.11 3.16 8.36 3.00 4.75 3.39 5.52 19964.27 3.35 8.48 3.13 4.78 3.65 5.67 19974.37 3.44 8.55 3.22 4.81 3.84 5.88 19984.44 3.51 8.60 3.35 4.85 3.98 6.05 19994.50 3.57 8.68 3.40 4.91 4.09 6.28 20004.60 3.67 8.75 3.49 4.94 4.16 6.44 20014.70 3.76 8.83 3.62 5.14 4.30 6.65 20024.79 3.87 8.95 3.77 5.17

27、 4.47 6.88 20034.91 3.96 9.05 4.02 5.20 4.64 7.11 20045.07 4.09 9.15 4.26 5.23 4.78 7.30 20055.21 4.21 9.26 4.49 5.26 4.95 7.52 （二）回归计算根据上述经过预处理的时间序列数据，使用SPSS统计软件，采取线性回归分析方法计算结果如下：t= （-0.206）(-0.178) (-0.044) (-0.419) (1.583) (6.556) (1.847)Adjusted R Square=0.996，Durbin-Watson=1.919，F=700.153可见，模型的

28、拟合优度非常好，且方程的显著程度也比较高。但是，其中、三个变量的t值均不到0.5，对被解释变量的影响很小，且各变量容忍度均在0.01以下,而VIF值则相应偏大,说明在自变量之间还存在着严重的共线性问题。因此，考虑剔除、，重新进行计算，得到修正后的回归方程：t=（-6.988）(2.486) (10.344) (3.908)该方程变量数k=，样本容量n=16，t分布临界值=2.179，=5.95，D.W.序列无自相关范围是1.54D.W.2.46。（三）模型检验1统计检验表 3 模型综述表在本方程中，复相关系数R和判定系数分别达到了0.999和0.997，自变量和因变量之间的线性关系非常强。为消

29、除自变量个数及样本量的大小对判定系数的影响，引进了校正，它的值依然达到了0.997，说明拟合优度非常高。显然有1495.786，即模型的线性关系在99%的水平上显著成立。已经由SPSS计算出所有的t值，包括常数项在内的4个解释变量都在95%的水平下显著，都通过了变量显著性检验。前面所用的t和F检验都要求残差遵循正态分布，否则在小样本中检验程序将是无效的。为此，我们进行如下的正态性检验，即作残差的P-P图。从图4可以看到，观测数据的残差曲线围绕在假设的正态分布直线周围，因此可以判断样本的残差分布近似于正态分布。图 4 残差P-P图从表4可以看出，私人汽车保有量与固定资产投资额等三个解释变量均有明

30、显的线性关系，并且全国公路里程与私人汽车保有量关系最密切，偏相关系数达到了0.948，然后依次是居民储蓄存款年底余额和全社会固定资产投资额。表 4 相关系数分析表2计量经济学检验（1）异方差检验所谓异方差性，是指随机变量服从不同方差的正态分布。为检验模型的直线性和方差的齐性，用SPSS软件作散点图分析，结果见图5。图 5 异方差诊断散点图从私人汽车保有量预测值与其学生化残值散点图中可以看到绝大部分观测量随机地落在垂直围绕的范围内，预测值与残差值之间没有明显的关系，所以回归方程应该满足线性和方差齐性的假设且拟合效果较好。（2）序列相关性检验对于如本模型采用时间序列数据作样本的计量经济学问题，由于

31、在不同样本点上解释变量以外的其他因素在时间上的连续性，带来它们对被解释变量的影响的连续性，所以往往存在序列相关性。检验相关性最具应用价值的是Durbin-Watson检验考察计算得到的D.W.值，1.54D.W. =1.6092.46，按照检验准则，可以判断模型不存在一阶自相关。（3）多重共线性检验共线性诊断的指标有容忍度（Tolerance）和方差膨胀因子（VIF）。具体数值见表5。表 5 共线性诊断分析表 可以看到，全社会固定资产投资和居民储蓄存款年底余额这两项的容忍度偏小，而VIF值偏大，因此可怀疑这两个自变量之间有较强的共线性。一般经验来看，对于采用时间序列样本、以简单线性形式建立的计

32、量经济学样本，往往存在多重共线性，而且由于样本容量有限，故目前不对该共线性问题做处理，这不会在根本上对模型产生重大影响。3经济意义检验该回归方程经济含义可以如此解释：全社会固定资产投资每增加1%，私人汽车保有量增加0.272%。同理，全国公路里程和居民储蓄存款年底余额每增加1%，私人汽车保有量分别增加1.682%和0.414%，这是符合经济意义的。（四）模型评价根据回归方程对各年的私人汽车保有量进行模拟，模拟的结果见表6。从表中可以看出，所有年份的误差绝对值最大的为10.47% ，最小的为0.21% ，误差绝对值的平均值为3.67% ，可见该模型精度较高。表 6 模型评价表年份预测值对数95%

33、置信区间下限95%置信区间上限保有量预测值误差(%）19904.40 4.37 4.22 4.52 78.87 -3.37 19914.57 4.55 4.41 4.69 94.63 -1.47 19924.77 4.78 4.64 4.91 118.47 0.22 19935.05 5.05 4.91 5.20 156.62 0.55 19945.33 5.32 5.18 5.46 204.78 -0.31 19955.52 5.56 5.42 5.69 258.92 3.59 19965.67 5.74 5.61 5.88 311.91 7.68 19975.88 5.90 5.76 6.

34、04 364.44 1.70 19986.05 6.06 5.93 6.20 429.65 1.42 19996.28 6.22 6.08 6.35 500.44 -6.26 20006.44 6.34 6.20 6.47 564.48 -9.73 20016.65 6.75 6.61 6.88 851.50 10.47 20026.88 6.92 6.79 7.06 1014.93 4.74020037.11 7.10 6.97 7.24 1216.67 -0.21 20047.30 7.28 7.15 7.42 1455.83 -1.74 20057.52 7.47 7.32 7.61 1

35、749.79 -5.32 六、预测一方面，由于采用的是多元线性回归模型，对于描述具有长期发展趋势的回归方程，其偏差是开放式的。预测值越偏离平均值则误差越大；另一方面，缺乏真实、可靠、系统、连续的数据资料，导致预测长期保有量变得困难，并且可信度逐渐降低。所以，在选用该模型预测保有量时，应以1年的短期预测为主，并及时以新的观测值来调整模型系数。根据2007国家统计局发布的中华人民共和国2006年国民经济和社会发展统计公报、交通部公路水路交通“十一五”发展规划及国务院发展研究中心对我国未来主要经济指标的发展预测，得到如下经济指标预测值。表 7 经济指标预测值表年份固定资产投资 （千亿元）全国公路里程

36、（万公里）储蓄存款余额（千亿元）2006109.874.70200.005.30166.625.122007130.004.87207.005.33180.005.19将数值代入预测回归方程：中，通过SPSS计算分别得到了2006和2007年私人汽车保有量预测值。表 8 模型预测值表年份私人汽车保有量（万辆）20067.66211720077.792425从上文模型评价中可知，该拟合方程预测的误差绝对值的平均值为3.67%。据此，可以得到06年私人汽车保有量预测的修正值在20392195之间，07年的保有量在23362514的范围内。如果考虑到中国私人用户强劲的购买力，和汽车正在快速进入中国家

37、庭这一特殊历史时期，可以对预测值取上限，即2006年中国私人汽车保有量为2200万辆左右，2007年保有量为2500万辆左右。这个数据也与国家信息中心等专业机构预测的数据大致相吻合，从另一个侧面反映出该模型具有较好的预测力。七、结论 随着我国改革开放的不断深入、经济稳定持续增长，全社会固定资产投资和居民储蓄存款年底余额持续保持高增长，国家的公路建设也取得了瞩目的成就，私人汽车作为高档消费品自然也有着较高的增长，尤其是2000年以来，出现了井喷式的发展。它已经以越来越快的步伐步入我国的普通家庭，日渐成为大众消费品。从拟合模型的检验来看，该方法有较好的预测精度，可用于分析、预测未来几年国内私人汽车

38、保有量的状况。根据模型的预测结果，2006年我国私人汽车拥有量预计可达2200万辆左右，并将持续增加。在未来若干年内，我国将成长为世界最大的汽车消费国。无疑，这样的增长速度和发展空间，足以令任何一个发展中国家乃至部分发达国家望尘莫及。资源约束将是我国未来私人汽车发展必须面对的重大课题。私车的快速增加势必会加剧我国石油资源短缺的矛盾，占用大量的土地资源。而环境保护是私车发展面临的另一重大问题，这就要求汽车发展必须贯彻科学发展观，走可持续发展道路, 加快推广使用低污染、低能耗的交通工具，最大限度地节约资源，提高资源使用效率，减少污染物排放，保护生态环境。鉴于目前的消费状况与环境、交通压力，为了进一

39、步改善和促进我国私人汽车消费，国家有关部门应加快汽车生产企业的组织结构调整，加快汽车税收体制改革，实行鼓励汽车消费的政策。惟有在国家相关政策的引导下，我国私车消费才会健康发展。可以看出，拟合的模型能够对私人汽车保有量做出较为合理的预测，但预测数据还是必然存在着一定的偏颇。首先，本模型使用最小二乘法进行回归计算，有着严格的基本假定作为基础，还要经过严格的检验，使得最后预测的依据充分。根据以往的多元回归分析预测汽车保有量的方法来看，很少能够做到如此完美。本文的预测模型同样存在着这个问题，如回归所依据的自变量未经充分的论证、多重共线性比较严重等，还需进一步优化修正。其次，线性回归模型只能进行短期预测

40、，而且需要较大的样本数据。因为统计口径的变化，很难收集到20甚至30年以上的记录。 因此本文只能从1990年的数据作为回归的起始年份，样本的纵向数据只有16个年份。这样的样本量是不够充分的，对预测值的精度和可信度有一定的影响。此外，我国的汽车市场受政策影响太大，很难对我国的私人汽车保有量进行精确预测。因此，虽然本文在考虑社会经济发展与汽车保有量变化的关系的基础上，建立了社会经济发展的指标与汽车保有量之间的函数关系，并对私人汽车保有量进行了短期的预测，还是需要进一步的优化修正，以期达到更好的预测效果。参考文献1 周溪召，杨佩昆.大城市小客车拥有率的预测及分析 J .中国公路学报，1996，(4)

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