基于回归分析的我国重型卡车销量预测模型研究分析市场营销专业.docx

论文题目：基于回归分析的我国重型卡车 销量预测模型研究 Research on Forecast Model of Heavy Truck Sales in China Based on Regression Analysis 目 录 摘 要 I Abstract II 第1章 绪 论 1 1.1研究背景和选题意义 1 1.1.1课题研究的背景 1 1.1.2课题研究的意义 2 1.2国内外研究现状综述 3 1.2.1预测的主要方法 3 1.2.2国内研究现状 5 1.2.3国外研究现状 6 1.2.4研究评述 8 1.3研究内容和文章结构 8 1.3.1本文的研究内容 8 1.3.2本文的文章结构 8 1.4本文的重点、难点和创新点 10 1.4.1本文的重点和难点 10 1.4.2本文的创新点 10 1.5本章小结 10 第2章 预测理论基础 12 2.1主成分分析 12 2.2多元线性回归 13 2.2.1满足多元线性回归的前提条件 14 2.2.2拟合优度检验 14 2.2.3 F检验 15 2.2.4 T检验 15 2.3神经网络 17 2.3.1 BP神经网络 17 2.3.2 RBF神经网络 18 2.4模型预测效果比较 20 2.5主要运算工具SPSS介绍 21 2.6本章小结 21 第3章 我国重型卡车市场发展现状分析 23 3.1市场集中度 23 3.2市场年销售量变化情况 24 3.3我国重型卡车市场销量结构 25 3.3我国重型卡车市场SWOT分析 26 3.4重型卡车市场的发展趋势 30 3.5本章小结 31 第4章 影响我国重型卡车销量的主要因素 32 4.1影响因素的选择依据 32 4.2影响因素的分析 33 4.2.1宏观经济因素 33 4.2.2工业品商品物流因素 35 4.2.3工程建筑因素 38 4.2.4能源矿石因素 41 4.2.5价格成本因素 41 4.2.6国家政策等定性因素 42 4.3 变量预测模型分析 43 5.1.1预测变量定义 44 5.1.2描述性分析 45 5.1.3相关性分析 46 5.1.4主成分分析 48 4.3本章小结 51 第5章 我国重型卡车销量预测模型研究 53 5.1回归分析预测模型 53 5.2神经网络预测模型 54 5.3模型比较与预测 56 5.4本章小结 57 第6章 促进我国重型卡车行业发展的对策建议 58 6.1进一步降低重卡企业税务负担 58 6.2进一步鼓励重卡企业研发创新 58 6.3进一步加大重卡出口扶持力度 59 总结与展望 60 参考文献 61 CONTENTS Chinese Abstract I Abstract III Chapter 1 Thread theory 1 1.1 Research background and significance of topic selection 1 1.1.1 Background of project research 1 1.1.2 The significance of subject study 2 1.2 A Summary of the current Research situation at Home and abroad 3 1.2.1 Main methods of prediction 3 1.2.2 Domestic research status 5 1.2.3 Current situation of foreign research 6 1.2.4 Research review 8 1.3 Research content and article structure 8 1.3.1 The content of this paper 8 1.3.2 The structure of this article 8 1.4 The key points, difficulties and innovative points of this paper 10 1.4.1 The emphases and difficulties of this paper 10 1.4.2 Innovation in this paper 11 1.5 Summary of this chapter 11 Chapter 2 Theoretical basis of prediction 12 2.1 principal component analysis 12 2.2 multiple linear regression 13 2.2.1 meet the precondition of multiple linear regression 13 2.2.2 goodness of fit test 14 2.2.3 F test 16 2.2.4 T test 16 2.3 neural network 16 2.3.1 BP neural network 17 2.3.2 RBF neural network 18 2.4 Model prediction effect comparison 20 2.5 Introduction of main calculating tool SPSS 21 2.6 Summary of this chapter 21 Chapter 3 Summary of heavy truck Market in China 23 3.1 The Development History of heavy truck in China 23 3.2 Brief introduction of main heavy truck production Enterprises in China 23 3.2.1 China heavy truck Group Co., Ltd. 24 3.2.2 FAW Jiefang Automobile Co., Ltd. 24 3.2.3 Dongfeng commercial vehicle co., Ltd. 25 3.2.4 Dongfeng commercial vehicle co., Ltd. 26 3.2.5 BAIC Futian Automobile Co., Ltd. 27 3.3 Market situation of heavy truck in China 27 3.3.1 Market concentration 27 3.3.2 Annual market sales changes 28 3.3.3 Sales structure of heavy truck Market in China 29 3.3.3 SWOT Analysis of heavy truck Market in China 30 3.4 Development trend of heavy truck Market 34 3.5 Summary of this chapter 35 Chapter 4 The main factors affecting the sales of heavy trucks in China 36 4.1 Selection basis of influencing factors 36 4.2 Analysis of influencing factors 37 4.2.1 Macroeconomic factors 37 4.2.2 Industrial commodity logistics factors 39 4.2.3 Industrial commodity logistics factors 40 4.2.4 Energy ore factor 45 4.2.5 Energy ore factor 45 4.2.6 National policy and other qualitative factors 46 4.3 Summary of this chapter 47 Chapter 5 Research on forecasting Model of heavy truck sales in China 49 5.1 Predictive variable analysis 49 5.1.1 Predictive variable definition 49 5.1.2 Descriptive analysis 50 5.1.3 Correlation analysis 51 5.1.4 Principal component analysis 53 5.2 Regression analysis prediction model 57 5.3 Neural network prediction model 58 5.4 Model comparison and prediction 60 5.5 Summary of this chapter 61 Chapter 6 Suggestions on promoting the development of China's heavy truck industry 62 6.1 Further reduce the tax burden of heavy truck companies 62 6.2 Further encourage heavy truck companies to develop and innovate 62 6.3 Further increase the support for heavy truck export 63 Summary and expantation 64 References 65 摘 要 重型卡车行业作为汽车工业一个重要分支，常常被称为国民经济发展的“晴雨表”。十几年来，我国重型卡车的销量上下波动幅度较大，既有2010年和2017年销量突破百万辆的高峰，也有2012年和2015年寒冬式的低谷。如果不能准确的预测未来的销量，将出现供不应求或者产品积压等问题。因此找出我国重型卡车销量的影响因素，建立科学有效的销量预测模型，根据预测结果合理的安排生产制造、营销策略和产品开发等则变得至关重要。 本文首先阅读国内外文献了解其他学者在销量预测方面的研究成果；其次介绍了主成分分析、多元线性回归和神经网络预测模型的理论基础；再次介绍了我国重型卡车行业发展的现状和趋势；从宏观经济、工业品商品物流、工程建筑、能源矿石、价格成本和政策法规等方面找出了影响我国重型卡车销量的相关因素，搜集了2007年至2017年销量和影响因素的季度数据，并将数据取自然对数处理，使数据更易趋于平稳、方便计算和建模分析；通过变量预测模型解决了影响因素之间的多重共线性问题，并根据提取的主成分结合定性因素分别建立了多元线性回归预测模型和神经网络预测模型，通过比较两种模型的均方误差MSE和平均绝对误差MAE，通过多元线性回归模型的对我国重型卡车销量预测是可行的。并针对我国重型卡车行业的发展给出了对策建议，包括降低税务负担、鼓励研发创新和加大扶持力度。 关键词：重型卡车；主成分分析；回归分析；销量预测 Abstract As an important branch of the automotive industry, the heavy truck industry is often referred to as the “barometer