基于logistic曲线的我国私人汽车拥有量长期预测研究

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1、基于Logistic曲线的我国私人汽车拥有量长期预测研究-工程论文基于Logistic曲线的我国私人汽车拥有量长期预测研究张宏哲ZHANGHong-zhe；晏槐YANHuai（昆明理工大学津桥学院，昆明650106）（OxbridgeCollege，KunmingUniversityofScienceandTechnology，Kunming650106，China）摘要：文章以我国2000年到2012年私人汽车拥有量为历史数据，应用spss非线性回归功能建立我国私人汽车拥有量长期预测的logistic曲线模型，通过本文的论述可以得

2、出，本文建立logistic曲线方程不仅能很好的对我国私人汽车拥有量进行长期预测，而且对我国汽车方面宏观管理政策的制定有一定的指导意义。Abstract:ThispaperisbasedtheamountofprivatecarownershipasthehistoricaldatafromChina’s2000to2012,applyingthenonlinearregressionfunctionofspsstoestablishlogisticmodelforlongtermpredictionofprivatecarsown

3、ership,throughthispapercanbeconcluded,establishedlogisticcurveequationisnotonlygoodforlongtermpredictionofprivatecarownership,butalsogoodformakingmacromanagementpolicyofourcountryautomobileaspect.关键词：Logistic曲线；spss；长期预测Keywords:Logisticcurve；Spss；Longtermprediction中图分

4、类号：F426；F224文献标识码：A文章编号：1006-4311（2015）32-0076-03作者简介：张宏哲（1975-），男，陕西岐山人，副教授，硕士，研究方向为系统工程、资产评估、项目管理。0引言随着我国汽车工业的发展和全国公路建设里程的不断增加以及人民生活水平的普遍提高，汽车逐渐成为大众消费品，总体需求量呈不断上升趋势，但也带来了交通拥堵、停车难等系列问题。论文运用量化分析方法对我国私人汽车拥有量进行了长期预测，一方面能够对汽车工业的发展提供指导作用，另一方面为政府等有关部门解决交通等问题提供政策依据。现有关于我国私人汽

5、车拥有量的研究，主要集中在运用灰色系统理论和计量经济学模型进行的预测，比如，洪求枝、高明成、夏莹娇（2008）运用灰色系统理论进行预测，韩雪、李潜（2006），赵小云、张黔（2013）等运用计量经济学方法进行预测。这些研究多是短期预测，对于长期预测的很少。本文基于我国私人汽车拥有量长期符合logistic曲线特征的分析，应用spss软件对该模型进行验证，结果拟合度满足要求，这就从宏观分析和模型验证两个方法证明logistic模型能对我国私人汽车拥有量进行很好的长期预测。1logistic曲线介绍最著名的S曲线是Logistic曲线，

6、它最早由比利时数学家P.F.Vehulst导出其数学模型，但直至20世纪20年代才被生物学家及统计学家R.Pearl和L.J.Reed重新发现，并逐渐被人们广泛应用。目前它已应用于经济学、政治学、人口统计学、人类肿瘤增生、化学、植物种群动态、昆虫生态、林木生长与直径结构与病情指数预测等多领域的模拟预测研究。Logistic曲线的典型方程为，其中k为大于0的常数，a和b为大于0的参数，x为自变量，y为因变量，一般情况下，x取时间序列，可以用t表示（t=1，2，…，n）。两个公式的本质是一样的，其中k值一样，只要通过数学变形就可以得出：

7、。本文以公式为模型进行说明和计算。2Logistic曲线的特征①利用极限定理，可以得出Logistic曲线有两条渐近线：y=0和y=k。②在k0，b0时，Logistic曲线方程一阶导大于零，所以其为严格单调递增函数。③通过令Logistic曲线方程一阶导和二阶导为零，可得出曲线上三个关键点：，分别对应曲线增长过程中的始盛期、高峰期、盛末期。3Logistic曲线常用参数估计方法对于Logistic曲线来说，最主要的是根据历史数据求出三个参数k，a，b。K值估计的常用方法有三点法和四点法。三点法是取历史数据的第一个数据，位于中间的一

8、个数据，最后一个数据共三组数据，对应的第一个历史数据为y1，中间数据为y2，最后一个数据为y3，依次把（l，y1），4实证应用我国私人汽车拥有量如表1所示，数据来源于中华人民共和国国家统计局。以2000-2012年数据为历史数据，应用