疫情下的汽車銷量預測:未來半年或同比下滑14%

2021-01-07 東方財富網

原標題:聚焦戰「疫」 | 疫情下的汽車銷量預測:未來半年或同比下滑14%

  經濟水平穩步上升使得國人的收入也隨之增加,汽車從遙不可及的奢侈品轉變成人們生活的重要消費品。2019年我國私家車保有量達2.6億,汽車駕駛人達3.97億。汽車行業已成為我國的支柱產業,在國民經濟中發揮著舉足輕重的作用。

  經歷了30年的快速發展,近兩年汽車市場發展速度減緩,汽車銷量出現了拐點,2018年、2019年銷量連續下滑。當前,我國汽車市場仍面臨各方壓力,加上新冠肺炎疫情的衝擊,2020年我國汽車銷量走勢將如何?

  時代商學院通過SARIMA模型(季節性自回歸移動平均模型)對2020年的汽車銷量進行預測,預測結果顯示,今年3月份我國汽車銷量或同比下降35%,未來6個月總銷量或同比下降14%。以下為具體分析。

  【摘要】

  產銷量入世後首現負增長,2019年跌幅擴大。2018年我國汽車銷量出現拐點,自入世後首現負增長,同比下降2.76%。而2019年我國汽車銷量同比下降8.2%,跌幅擴大5.4個百分點。

  未來六個月預計總銷量同比下降14%。從2004年至今我國汽車銷量總體呈上升趨勢,且其波動具有周期性,因此建立SARIMA模型對數據進行擬合,並對未來六月汽車銷量做出預測。結果顯示,3月份銷量或同比下降35%,未來6個月總銷量預計同比下降14%。

  經濟是影響汽車銷量的主要因素。對比經濟、交通基礎設施以及價格三大因素的影響程度發現,經濟因素為主要影響因素,權重達0.85。其中,人均液化石油氣生活消費量是經濟因素裡佔比最大的二級指標,權重為0.342。

  一、產銷量入世後首現拐點

  隨著我國經濟發展,人們的生活水平不斷提高,儘管軌道交通的覆蓋率越來越高,但汽車在人們生活中依舊是重要的交通工具。尤其是加入WTO後,隨著政府出臺一系列扶持政策,我國汽車行業迎來飛速發展,汽車普及率快速上升,2018年汽車保有量達到2.4億量。

  不過,由於宏觀經濟下行壓力、居民可支配收入增速放緩以及資源、環境壓力,2018年我國汽車行業進入拐點,產銷量自入世後首次下滑。

  根據中汽協發布的最新數據,2018年全國汽車產銷量分別為2780.92萬輛和2808.06萬輛,分別同比下降4.16%和2.76%。

  數據顯示,2019年我國汽車總產量為2572.1萬輛,同比下降7.5%,降幅較2018年擴大3.3個百分點;總銷量為2576.9萬輛,同比下降8.2%,降幅較2018年擴大5.4個百分點。

  從細分市場來看,乘用車、商用車、新能源汽車、卡車四大細分板塊產銷量均出現不同程度的下滑。

  據中國汽車工業協會公布的數據,2015年至今,亞太地區一直是汽車生產量最高的地區,2017年亞太地區汽車生產總量為53395211輛,2018年為52449078輛,同比下降1.77%。2018年,中國汽車生產總量為28062437輛,亞太地區中,中國汽車產量佔比為53.5%,由此可見,中國汽車生產量佔據全球第一。

  據中國汽車工業協會,按區域將世界各國(地區)劃分為以下四個區域,分別為歐洲、美洲、亞洲/大洋洲/中東地區、非洲。近年來,汽車銷量最高的區域均為亞洲/大洋洲/中東地區,2017年此區域的汽車總銷量為48314672輛,2018年為47410253輛,同比下降1.86%。從圖表4中可以看出,中國2018年汽車銷量為28542898輛,同比下降2.76%,但依舊佔據亞洲/大洋洲/中東地區的59.22%,甚至比銷量第二大的美洲區域還要高出2830608輛。中國不僅是汽車生產大國,還是世界最大的汽車銷售市場。

  二、2020年汽車銷量預測

  我國汽車市場正處於升級轉型階段,做好汽車市場的分析預測,不僅有助於汽車企業適應激烈的市場競爭,更為汽車企業制定發展戰略提供一定的依據。SARIMA模型(季節性自回歸移動平均模型)是統計模型(statistic model)中最常見的一種用來進行時間序列預測的模型。通過觀察2004年1月至今的汽車月度銷量數據,發現我國汽車銷量存在明顯的周期性特徵,因此結合季節差分與ARIMA模型對數據建模,消除時間序列數據的周期性與趨勢性。SARIMA模型的優點在於只需要內生變量而不需要藉助其他外生變量就可以對短期未來有較為精準的預測。

  (一)數據選擇

  本次建模數據來自中國汽車工業協會,數據為2004年1月至2020年2月共195個月的我國汽車月度銷售量。由於數據量較大,此處僅展示部分數據。

  (二)時間序列模型

  從時序圖中可以看出,2015年後汽車銷售量波動幅度較大,但總體來看近16年我國汽車銷量呈上升趨勢,初步判斷時序非平穩,且均有周期性。進一步序列進行ADF檢驗。

  ADF檢驗統計量為-1.7676,其P值為0.6734,大於顯著性水平0.05,因此保留原假設,認為序列是非平穩序列。建立ARIMA模型的條件之一是序列具有平穩性,以下對序列進行一節差分,並對差分後序列進行ADF檢驗。

  從時序圖中可知,經過一階差分後序列的趨勢性減弱了,並呈現出明顯的周期性,周期為12。

  ADF檢驗統計量為-7.5197,其P值為0.01,小於顯著性水平0.05,因此拒絕原假設,認為序列具有平穩性平穩序列。但由於序列具有周期性,因此繼續差分進一步消除序列周期性。

  從時序圖中可以看出再次差分後的序列不再呈現周期性;自相關圖與偏自相關圖均呈現一階截尾。ADF檢驗統計量為-5.5977,其P值為0.01,小於顯著性水平0.05,因此拒絕原假設,認為序列具有平穩性平穩序列。用R語言自動獲取最優ARIMA模型,結果如下:

  通過對三個模型的對比,根據AIC最小原則,選取模型一對未來12個月汽車銷量進行預測。

  (三)銷量預測

  受新冠肺炎疫情的衝擊,2月份我國汽車市場受到重創,汽車銷量斷崖式下跌,若沒有強有力的政策去刺激市場,那麼重創對全年銷量的影響將會持續。因此,從結果來看,2020年我國汽車市場形式仍然不容樂觀。由於部分消費者的購車意願受到激發,3月我國汽車銷售量相較2月份將會有所提升,預計銷售量為165萬輛左右,與2月份相比,預計環比上漲約300%;與2019年同期相比,同比下降約35%。3月購車小高峰過後,第二季度汽車銷量或再次回落,經過行業內新一輪的優勝劣汰的競爭,下半年汽車銷量將止跌回升。從預測情況來看,未來半年銷量呈現向預測上限靠攏的趨勢,預計總銷量達1000萬輛,同比下降14%。

  新冠肺炎疫情的爆發,使得原本處於升級轉型的汽車產業雪上加霜,行業存在已久的問題被暴露無遺。面對突發且強度較大的打擊時,擁有良好規避風險能力的車企通過自身調整,從而能夠較快地恢復經營,相對而言,抗風險能力較差的車企可能會面臨破產的風險。由此可見,新冠肺炎疫情加速了我國汽車產業格局的優化。

  (四)模型檢驗

  由模型擬合效果圖可以看出,紅線與黑線基本重疊,可見擬合效果較好。通過對模型殘差序列進行檢驗,結果顯示,卡方統計量為0.00017604,其P值為0.9894,大於顯著性水平0.05,因此認為殘差序列為白噪聲序列,說明建模成功,原始序列的信息已充分提取。

  三、影響我國汽車銷量的因素

  作為我國支柱產業之一,汽車產業的發展與我國工業發展水平以及國民經濟水平密切相關,因此,我國經濟發展水平一定程度上反映了我國汽車市場現狀。

  (一)汽車銷售量影響因素

  經濟發展與汽車銷售量存在一定的正相關性,當經濟發展速度較快,水平較高時,人們的可支配收入隨之增加,進而提高人們對汽車的購買能力。價格也是影響汽車銷售量的主要因素,但因為我國汽車市場細分已經初步完成,這意味著消費者可以根據自己的喜好以及購買能力去選購汽車,因此影響汽車銷售量的價格因素主要還是能源、燃料等價格。除此以外,交通基礎設施建設程度同樣對我國汽車銷售量產生影響。

  因此,影響我國汽車銷售量的主要因素有以下幾個:汽車產量、城鎮居民可支配收入、人均GDP、私人汽車擁有量、營運載客汽車擁有量、人均液化石油氣生活消費量以、鋼材產量、燃料價格指數以及公路裡程,共9個因素。

  (二)影響因素權重確定

  不用的影響因素對汽車銷售量的影響大小不一,因此,可以通過因子分析法來確定各因素對汽車銷售量的影響權重。因子分析法是將多個相關變量通過降維的方法,將相關程度較高的指標合成一個綜合指標,並通過少數的綜合指標去反映原始材料的一種統計方法。

  首先對各因素進行相關程度檢驗,結果如下:

  由相關性矩陣可以看出,除了燃料價格指數,各因素之間相關性較強,其中城鎮居民可支配收入與人均GDP是完全正相關。

  根據結果,KMO樣本測度為0.716,大於閾值,說明變量間存在相關性。Bartlett球形檢驗結果中,近似卡方值為385.161,P值小於顯著性水平0.05,認為這組數據適合進行因子分析。

  由公因子方差可知,提取值均超過0.9,說明公因子能較好地表達各因素變量。由於事先將影響因素分為經濟因素、價格因素以及交通基礎設施因素,因此提取3個公因子。前三個公因子的累計方差貢獻率達到了97%,說明這三個公因子能表達原始數據裡97%的信息。

  由上表可知,9個因素共分成三類,其中汽車產量、城鎮居民可支配收入、人均GDP、私人汽車擁有量、人均液化石油氣生活消費量以及鋼材產量為因子1;營運載客汽車擁有量和公路裡程為因子2;燃料價格指數為因子3。將因子1稱為經濟因素,因子2稱為交通基礎設施因素,因子3稱為價格因素,詳細分類如下:

  不同層次的指標權重確定方法不同,利用各因子的方差貢獻率分別給一級指標(經濟因素、交通基礎設施因素、價格因素)賦權,而二級指標要在一級指標的權重上確定權重,利用因子得分係數進行賦權。各指標權重結果如下:

  由結果可知,影響我國汽車銷售量的主要因素還是經濟因素,權重達0.85,其中,人均液化石油氣生活消費量是經濟因素裡佔比最大的二級指標,權重為0.342。另外,營運載客汽車擁有量與燃料價格指數這兩個二級指標與其對應一級指標呈負相關。

  四、結束語

  本文僅從國民經濟、交通基礎設施建設以及價格這三個層面選取了9個影響我國汽車銷售量的因素,但實際中,一種經濟現象背後往往不止少數幾個影響因素,而是由多個因素相互作用所產生的,其中不乏一些難以量化的因素。正如影響我國汽車銷售量的還有政策、突發事件等因素。

  稅收政策、補貼政策、環保政策、車輛限行限排政策等等,對消費者的購車意願都有一定的影響。而一些突發事件如戰爭、大型自然災害、大範圍爆發式病毒等,不僅影響消費者的購車意願,對汽車行業甚至我國宏觀經濟的衝擊也不容小覷。因此,汽車企業在制定發展戰略是也要考慮到這些難以測量的因素。

(責任編輯:DF381)

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