新能源汽车扩散模型的仿真研究

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时间:2019-03-16

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1、中图分类号:F713.5论文编号:102870915-S059学科分类号:120202硕士学位论文新能源汽车扩散模型的仿真研究研究生姓名姚志超学科、专业企业管理研究方向市场营销指导教师张浩副教授南京航空航天大学研究生院经济与管理学院二О一五年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofEconomicandManagementASimulatingResearchofNewEnergyVehicle

2、DiffusionModelAThesisinMarketingByZhichaoYaoAdvisedbyProf.HaoZhangSubmittedinmarketingoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofmanagementMar2015承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证

3、书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本承诺书)作者签名:日期:南京航空航天大学硕士论文摘要随着环境不断遭到破坏,地球气候持续恶化,环保问题正日益为人们所重视。新能源汽车作为传统石油汽车的替代品,能有效解决传统石油燃料车高能耗高排放的缺点,缓解尾气排放,节约燃料资源,贯彻了低碳经济的宗旨,正成为汽车市场上的不可忽视的一部分。然而与国外火爆的新能源汽车销量相比,新

4、能源汽车在我国的销售遇到了巨大的困境,其普及情况不容乐观。如何促进新能源汽车在我国迅速、有效地扩散成为了一个迫在眉睫的问题。由于新能源汽车的扩散过程是一种由多种主体和因素共同影响下的复杂过程,传统实证方法难以进行有效地深入探究,因此,国内学者对于新能源汽车扩散相关方面的研究较少。论文在充分了解我国新能源汽车的发展现状,透彻分析新能源汽车扩散机理的基础上,将汽车市场的消费者划分为意见领袖与普通消费者,以Netlogo软件为平台,构建了一个基于Agent的新能源汽车扩散模型。此模型在创新扩散模型的基础上

5、设计而成,将消费者行为作为主要着重点,并为消费者Agent引入“consumat”消费者认知模型,给予不同满意度下的消费者个体赋予不同的认知过程,以便更加真实地模拟现实市场上的消费者行为。通过发放调查问卷,实地收集了有关我国汽车市场消费者和新能源汽车的相关数据,使得仿真实验初试数据更加真实可信。经过对数据的处理后,将其运用到仿真模型中,实验通过对模拟环境的控制进行,并将不同实验组所获取数据进行对比和分析,从中揭示了意见领袖对于我国新能源汽车和相关信息扩散中所扮演得重要角色,同时发现了意见领袖能在推广

6、中起到重要作用的原因是由于普通消费者对于意见领袖的信任,并且正确的社会规范对新能源汽车的扩散也起着至关重要的作用。最后结合上述结论为我国相关汽车厂商制定新能源汽车的营销策略和相关政府机构制定推广措施提供了一定的建议。关键词:新能源汽车,基于Agent的建模(ABM),扩散,意见领袖I新能源汽车扩散模型的仿真研究AbstractAstheearth'sclimateisdeteriorating,environmentisdestroyed,theenvironmentalproblemisbegin

7、toattractourattentionincreasingly.Asasubstitutefortraditionaloilvehicle,Newenergyvehiclescansolvetheproblemoftraditionalcarthathighenergyconsumptionandhighoilfuelemissionseffectively,mitigateemissionsandsavefuelresources.Italsocarryouttheaimoflowcarbon

8、economy,andbecomeapartofthecars’marketthatcan’tbeignored.However,comparedwiththesalesofnewenergycarinforeign,salesofnewenergyvehiclesinChinahasmetgreatdifficulties,itspopularityisnotoptimistic.HowtopromotenewenergyvehiclesinChinaspreadq

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