汽车销售中新车市场销售量的分析方法的研究毕业论文.doc 24页

'汽车销售中新车市场销售量的分析方法的研究毕业论文目录摘要IAbstractII第一章绪论11.1市场预测的研究背景11.2市场预测研究的意义21.3目前国内外市场预测研究现状31.4本课题研究的目的5第二章研究方法的选择2.1选择灰色预测法的原因............................................2.2灰色预测法的优点................................................2.3本章小结.........................................第三章原始数据的采集63.1调查中数据采集方法63.2调查数据的真实可靠性93.3数据的初步整理确定93.4数据的确定10第四章预测方法以及计算164.1灰度预测的计算方法4.2利用灰色预测法预测汽车销售量.....................234.3关联度的检验..........................34第五章总结和今后课题展望35参考文献36附录37致谢38 第一章绪论1-1，本课题的研究背景：市场预测是指在市场调查的基础上，运用历史统计资料，通过科学的手段和方法，对市场的未来因素、条件及其发展趋势，进行估计和判断，为企业决策和制定计划提供依据。无论是过去还是现在，市场预测都扮演着一个非常重要的角色，1-1-1、市场预测为制订科学的计划和政策提供依据国民经济和社会发展计划与规划必须以据统计资料，即必须根据我国过去和现在的各种国民经济和社会发展的统计指标，结合实际来制定计划和规划，否则计划和规划就会脱离实际，缺少科学性和可行性。市场调查资料是其中重要的资料，在社会主义市场经济条件下，市场的统计和调查资料最集中地反映出商品生产的数量、结构，商品的供求关系等；另一方面，国民经济和社会发展计划与规划还必须依据经济预测结果，即根据对未来一定时期经济情况的淤积和估计，来制订各项计划与规划，否则也会使计划脱离实际，缺少科学性和可行性。在社会主义市场经济建立、发展和完善的过程中，党和政府要根据社会主义市场经济发展的实际，制定各种政策，促进社会经济的发展，规范社会经济行为。科学的政策，适应社会经济可持续发展大趋势的政策，都必须以具有充分的、详实的资料为基础。在社会主义市场经济条件下，市场调查与预测的资料对于政策制定者来说，是最直接、最综合地反映市场的，是制定各项政策所不可缺少的依据。科学系统的市场调查与预测资料无疑为决策和政策的科学性提供了保证。1-1-2、市场预测是管理决策和提高经济效益的必要条件正确的管理决策能够使经济活动取得成功，不适当的或错误的决策，则使经济活动造成损失或失败。而正确决策的前提之一，就是对经济做出科学的调查和预测。在社会主义市场经济中，经济调查和预测的具体内容之一就是对市场做出科学的调查和预测。没有科学的市场调查和预测结果为依据，必然会导致盲目的、主观的不合理决策；有了科学的市场调查预测，才能使科学的决策有基础、有依据，使决策取得预期的效果。市场调查与预测可以为商品营销部门或企业提供一定时间、一定空间、一定商品需求数量及其他有关信息，是他们组织营销活动的重要依据之一，根据市场调查和预测结果所进行的商品营销活动，大大减少了盲目性，增强了自觉性，必然给商品营销部门或企业带来较高的经济效益，也促进了商品流通，满足了消费者的需要。1-1-3、市场调查和预测对社会生产的合理化促进作用 随着我国经济体制改革和对开放的继续发展，随着人民群众收入水平的提高，我国的社会需求会不断发展变化。需求总量的增长，需求的多样化、多层次将越来越突出，这就要求我国的生产也要不断增长，各种商品的生产朝着多样化、多层次化方向发展，这样市场调查和预测起到了重要的作用。他为社会生产提供准确的、全面地、系统的调查和预测数据，大大减少了生产的盲目性，增强了自觉性或有序性。市场调查和预测读对社会生产的重要作用，表现在社会生产的各个部门。首先，根据城乡居民的收入水平，可以调查预测消费品的需求总量；同时根据居民消费资料，还可以调查预测各类消费品需求量及各种主要消费品的需求量。通过这些市场调查和预测工作，为生产城乡居民消费品的各生产行业，为生产各类各种消费品的生产企业提供信息，减少生产数量、结构、品种中的盲目性，提高生产自觉性，生产出更多的人民生活需要的消费品，是消费品的生产部门紧密结合起来。其次，市场调查和预测在生产资料的和生产部门中，在基础工业各部门的生产中，也同样起着非常重要的作用。这种作用尤其突出地体现在各生产资料生产部门的联系上，生产资料与生活资料生产部门之间的联系上。1-1-4、市场调查和预测对促进和满足消费需要的显著作用通过市场调查和市场预测，可以全面系统地了解需求状况，包括需求数量、需求结构和需求发展变化的规律等。市场预测通过对需求数量、结构及其发展变化规律等方面的预测，向生产部门或生产企业提供可靠的信息；生产部门的生产在数量、结构、品种各方面都以消费需要为前提，这样才能使消费者各种需求得到满足，使生产和消费需求结合的更紧密。同时，通过市场所反映出消费者对新产品某种新功能、新样式的需求。市场预测可以根据市场调查资料，对这些方面的需求做出预测，向生产企业提供信息，促进新产品的开发与生产；在新产品投放市场过程中，会更加受到消费者的喜爱，这也正是市场调查和预测对消费所起到的引导、满足和促进作用。综上所述，市场调查和预测对社会生产；对于满足和促进消费需要；对于提高国民经济和社会发展计划与规划及各项政策的科学性；对于提高管理决策水平和商品生产与营销的经济效益都具有非常重要的作用。作为新车在市场销售量中销售量的预测对于汽车企业也是非常关键的，如果汽车企业能够通过市场预测，预测出未来几年该车的销售量，那么企业就可以控制生产，有计划合理的生产这样就可以减少不必要的浪费，从而获取企业的最大盈利。所有说市场的预测对我们汽车销售量的预测是非常需要，这也是我们研究这个课题的意义所在，当然我们不是仅仅针对汽车市场，我们研究的方法适用的范围比较广泛，我们今天只拿汽车销售量的预测作为一个范例，通过这个研究来升华市场预测这个永恒的话题，从而进一步推动汽车市场快速向前发展。所有说本课题的研究对企业、对整个市场都是有积极意义的。 1-2，本课题的研究意义：随着社会化大生产的商品经济的迅速发展，市场的不断扩大，商品的供求和价格变化多端，经济关系日趋复杂。企业为了在激烈的市场竞争中求得生存和发展，迫切需要及时了解市场信息，掌握市场供求矛盾运动的变化趋势，做为经营决策的依据。自20世纪60年代以来，由于经济统计资料有了较多的积累，预测的理论、方法和技巧也有了进一步的发展，特别是在定量计算方面的发展较快，电子计算机在预测领域中得到广泛应用，使预测的效果较为显著，预测的准确度有所提高，预测在经济活动中就更加受到重视。我国的社会主义市场经济，是在国家宏观调控的前提下根据市场需要来配置资源的一种经济模式。为了提高宏观调控的科学性，迫切需要在搞好市场调查和信息反馈的基础上，加强市场的预测工作。企业在通过市场调查获得一定资料的基础上，针对企业的实际需要以及相关的现实环境因素，运用已有的知识、经验和科学方法，对企业和市场未来发展变化的趋势作出适当行的分析与判断，为企业营销活动等提供可靠依据的一种活动。为经营决策提供可靠的依据市场预测，所以说市场预测在国家宏观经济调控和企业的微观经济管理中具有十分重要的作用。1、市场经济在宏观经济管理中的作用 （1）通过市场预测，预见未来一定时期内国内市场总供给需求的变动趋势，为调整国民收入的积累和消费的比例，为控制货币发行，为调整利率和汇率提供决策依据。（2）通过市场预测，可以掌握未来一定时期内各部门主要商品的供给变化趋势，为国家制造产业政策，有针对性的调整税收、信贷等经济杠杆提供决策依据，以求实现国民经济各部门之间按照比例协调发展。（3）通过市场预测，掌握未来一定时间内的社会分配状态，国家据此制定相应的政策，调整社会的利益格局，建立社会保障机制，防止贫富两极分化，实现社会的基本公平。（4）通过市场预测，为企业确定经营方向和制定经营计划提供客观依据。（5）通过市场预测，可以摸清消费者的潜在需求，有利于企业开发社会所需要的产品，提高竞争力。（6）加强市场预测，有利于企业根据市场的变化、改善经营管理，提高企业适应市场环境的能力，提高经济效益。 1-3目前国内外对市场预测方法研究的现状目前在国内外对市场预测分析方法有很多，大致有：1）判断分析预测法：是按照预测要求，参与预测的有关人员依据自己经验知识，在个人判断基础上提出预测意见，再综合大家的意见，做出市场的预测的方法。它包括集合意见法，专家会议法和德尔菲法等。2)预警分析法：源于军事用语，它是通过预警飞机、预警雷达、预警卫星等工具来提前发现、分析和判断敌人的进攻信号。3)时间序列预测：时间序列分析法是市场预测方法中一种经常采用的定量分析方法。它是把某一经济变量的实际观察值按照时间先后顺序依次排列，构成一组统计的时间序列，然后应有某种数学方法建立模型，使其外向延伸，来预测改经济变量未来发展变化趋势和变化规律的一种预测技术4)法弹性分析预测法：产品的需求和供应的变化主要由价格的波动产生影响。而一定的价格变化都会造成产品的需求和供应的相应变化，也就会影响销售量，这种变化的数量大小是由该种产品的需求和供给弹性大小所决定的。5)回归分析预测法：回归分析预测法是从经济现象的因果关系出发，应用数理统计方法建立回归方程，揭示经济现象与其他因素之间的数量依存关系，并根据其他现象的变化去推测经济现象变化的一种定量分析预测方法。6)非线性趋势外推预测法：当预测对象主要受线性变化趋势影响，但伴随着随机性，季节性的因素影响不大，这时利用指数平移平均法就可消除随机性、季节性变化因素的影响，显示主要特征的线性变化趋势。但是对于经济领域的许多问题，其预测对象随时间的变化并不是线性变化趋势，而是非线性变化趋势。7)马尔科夫预测法：马尔科夫预测法的最常用的用途，是由当期的某一状态来预测下一期最可能出现的状态。8)灰色预测法：灰色预测通过原始数据的处理和灰色模型的建立，发现、掌握系统发展规律，对系统的未来状态做出科学的定量预测。这八种方法都是前人的经验总结出来的方法，每个方法都有不同的优缺点，实用的范围也有所差异，这样就需要根据我们所研究的产品做出合理的选择。选择出最适合我们研究对象的方法，这样才能更加准备的预测出我们想要的结果。我也相信在未来的时间里会有更加完美的预测方法出现，当然这就需要我们的努力和钻研。（插入图片） 1-4本课题研究的目的市场预测，就是运用科学的方法，对影响市场供应变化的诸多因素进行调查研究，分析和预见其发展趋势，掌握市场供应变化的规律，为经营决策提供可靠的依据。预测为决策服务，是为了提高管理的科学水平，减少决策的盲目性，我们需要通过预测来把握经济发展或者未来市场变化的有关动态，减少未来的不确定性，降低决策可能遇到的风险，使决策目标得以顺利实现。本课题研究的主要目的有以下：（1）从我们研究对象的角度（即新车在市场中销售量的预测）而言：对新车销售量的准确预测，可以为了管理者得到更加可靠的汽车销售量依据以及提高社会资源的利用率，让管理者了解到这种车型处于它寿命周期的哪一个阶段，而且提供作为引进哪一种新技术的依据。同事为生产者提供生产计划和采购计划，同时对投资者而言可以提供投资计划，等等……。（2）从整个市场企业角度而言：通过市场调查，可以科学地、系统地、客观地收集、整理和分析市场营销的资料、数据、信息，使企业能够制定有效的市场营销决策；通过市场调研可以发现新的需求和机会，及时地开发出新的产品去满足这些需求；通过市场预测可以掌握企业竞争者的态势，使企业在竞争中知己知彼，保持清醒的头脑，才能永远立于不败之地；通过市场调查，还可以了解到宏观上的国家政策法律法规的变化对企业发展的影响，预测未来经济走向，抓住发展机会市场的竞争是激烈的，情况也在不断发生变化。所以企业必须及时调整“可控制因素”以适应“非可控制因素”的变化情况，才能应付市场上的竞争。只有通过市场调查才能及时了解各种“非可控制因素”的变化情况，从而有针对性地采取某种应变措施去应付竞争。通过市场调查所了解的情况或所获得的资料，除了解市场目前状况外，还可预测未来的市场变化趋势。所以市场调查预测也是企业追求最大利益的一个手段。（3）对于我们国家而言：随着经济社会的不断发展，社会主义市场向多元化和多层次化发展，这样社会主义市场经济必然存在盲目性，然后我们研究的课题（即对市场的预测）可以为国家宏观调控提供有力的依据。从而使得我们国家在一个协调健康的市场经济中快速发展。 第二章研究方法的选择2-1，选择灰色预测法的原因：据统计，学者们提出的市场预测方法，已达150多种，这些方法均有其独特的作用、特色与适用范围，也有其不足与局限。实践证明，预测的准确性、科学性与可信性，在很大程度上取决于预测方法的选择是否恰当。人们在市场预测的实际操作过程中发现，在相同的条件下，不同的预测方法将会产生不同的预测结果。因此，预测方法的选择是市场预测过程中极其重要的--个环节。企业在选择预测方法时，下述几个因素必须要考虑。1)根据预测对象与目的的不同选择预测方法从行业角度看，大多数轻纺工业产品生命周期短，市场需求量大，通常宜进行短期预测。机械工业或其他重工业，产品生命周期长，价值昂贵而市场需求量不很大，加上市场的地域范围比较辽阔，一般应采用中、长期预测。服装、农机等行业的销售通常具有较强的季节性，就应较为重视季节变动量的预测。而各种专用设备、专用机械的制造厂，因其产品使用面比较窄，用户比较明确，常可采用相关的推算法进行预测。从产品的角度看，同一种产品处于生命周期的不同阶段，市场特性和决策重点不同，市场预测也应选用不同的方法。在产品研制阶段，一般采用直观预测法;在产品试销阶段，一般采用实验市场法和典型调查预测法;在产品畅销期，需求量迅速上升时，可采用线性或非线性回归法，如果产品受季节变动影响，还要考虑采用季节变动预测;在产品成熟阶段，需求量一般处于稳定状态，可采用简单平均法、加权平均法或指数平滑法;产品衰退阶段则应根据具体情况，采用相应的预测方法。(2)根据已有信息、资料、数据选择预测方法如果企业已掌握的预测对象的资料和数据比较充分、全面、系统，则可运用较为复杂的模型和借助于计算机进行预测，以求得较为全面的分析结果，这时常采用的方法往往是多元回归法、指数平滑法。如果所掌握的资料、信息不多，但这些信息的提供者都是一些有着丰富市场知识与经验的专家，则可以采用集合意见法、专家预测法。如果在资料数据比较缺乏的情况下，可以选用类推预测法或间接相关分析法。因为，在资料数据较少的情况下，即使采用了复杂的数学模型进行预测，也不可能取得有效的预测结果。 (3)根据数字资料的规律性选择预测方法如果数据资料的发展比较平稳，可以选择简单平均法、加权平均法。若数据资料表现出明显的线性趋势，可采用移动平均法、时间序列法、回归法等。若数据资料呈现明显的非线性趋势，则要采用非线性回归、指数增长等预测方法。所以，在选择预测方法时，首先要对数据资料作深人的分析，然后再决定选择合理的方法。(4)根据企业条件与费用选择预测方法预测者的经验和预测技术是选择预测方法的关键条件。预测方法的选择取决于预测者对预测对象变化规律的认识，而这种认识的程度直接影响到所选预测方法的质量。人们对客观事物的认识深度，往往受人的学识、经验、观察和分析能力的限制，同时还受预测人员掌握信息完整程度的局限，在预测时要求预测人员将丰富的知识、经验与可行方法融合在一起，相互补充，以解决预测中出现的各项问题。因此，提高预测者的素质是非常关键的因素。预测者的知识应是多方面的，应具有一定经济理论知识，掌握一定的生产知识、商品知识和社会知识，懂得财务、业务经营和经济活动分析等经营管理知识，有丰富的实践经验，熟悉市场变化因素的相互关系，并具有核算、分析、综合等能力，这样预测者才能充分发挥"谋"和"断"的作用。另外，预测技术的手段也非常重要。在以手工劳动为主的计算技术条件下，人们能采用一些简单的预测方法，随着科学技术的进步，现代计算工具的应用，手工操作逐渐为先进的电子计算机、文字处理机等替代，这就要求有高层次的预测人员，采用比较复杂的预测方法。再就是预测费用问题。在选择预测模型时，必须考虑费用的多少，这包括研究与发展模型的费用、搜集和存贮数据的费用，以及反复应用这个模型的费用。对于大多数定性预测方法来说，主要是所需人力和搜集整理数据的费用。对于定量预测来说，如果要使用电子计算机进行预测，还要考虑到这笔费用。因为我们是在市场销售中对新车销售量的预测，根据汽车这个产品以及行业的特点结合灰色预测法的特点以及适用范围，即灰色预测通过鉴别因数之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻求系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状态。其用等时距观测到得反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间。这样相对预测新车销售量来说可以达到比较科学和准确的预测效果，所有我们选择了灰色预测法来对新车销售量得预测，也就是我们选择的研究方法。 2-2，灰色预测法的优点灰色系统理论是我国学者邓聚龙教授于19世纪80年代初创立并发展的理论，它是把一般的系统论，信息论和控制论观点和方法延伸到社会、经济、生态等抽象系统中，结合运用数学方法发展起来的一套解决灰色系统的理论方法。灰色预测法是对已知信息的灰色过程进行预测，灰色预测法是通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律。对特征的社会、经济现象进行预测。灰色预测模型主要的优点有：（1）计算量小：它一般只需要4个以上的连续变量即可作系统分析、建立模型、未来预测、行为决策和过程控制。（2）计算方便：灰色预测模型相对比较简单，计算过程比较方便，是把时间系列转化为微分方程，然后发展变化到动态的模型简称GM（h，n）模型，而且我们一般都会用一个阶数，一个变量来计算，所以整个计算比较方便简单。（3）预测精度高：以往的预测方法往往会因为数据少，信息不确定而无法研究或者难以研究，而灰色预测法刚好补充了这点，在数据少的情况下依然可以预测出比较准确的预测效果。尤其对于中短期预测能达到一般模型难以达到的精度。上面是灰色模型的优点，但是我们在使用灰色模型也要注意几个问题，因为它有其特定的建模条件，必须满足特定的数据演变规律才可以建立灰色预测模型。所以在数据处理上要考虑到数据系列的光滑性，然后在收集数据时，要克服数据系列的空缺即空穴现象。 2-3，本章小结灰色预测法对新车销售量的预测是一种非常适合、有意义的预测方法，而且这个预测方法相对比较简单明了，计算不会复杂。这个是我们采用这个方法的重点，然后我们对汽车销售量的预测从而折射到对整个市场的预测，它无论给国家还是企业甚至微观到消费者都有非常积极的意义，我们在2.1也详细的说明了市场预测对于我们社会的巨大作用，所以这个课题的研究是值得而有意义的。当然对于预测方法而言没有绝对的准确，也就是说不能说能准备预测未来几年究竟销售量是多少，只能尽量接近准确。这样就需要我们不懈的努力，不断完善这个方法，同时也要求我们接下来在预测和计算过程中要细心谨慎。 第三章预测原始数据的采集方法3-1调查数据的收集方法：主要调查的方法包括：定量调研方法、询问调查法、观测调查法。1）定量调研法：收集二手数据并进行定性调研都是必要的，但往往又是不充分的。解决办法就是启用第一手定量数据的调研。2）询问调查法：如下图所示（1）面访调查：即调查员按照抽样方案的要求，到抽中的家庭或者单位中，按事先规定的方法选取适当的访问者，再依照调查问卷进行面对面直接访问。（2）电话查询：传统的电话调查所使用工具是普通的电话、印刷问卷和书写用笔。调查员按照调查设计所规定的随机拨号方法确定拨打号码。（3）自我管理的书面问卷调查：调研人员可以通过邮件或其他方式送书面问卷给消费者，接下来则需要应答着自己来阅读问卷、理解问题并独自做出回答。它几乎完全依赖设计明了、书写清楚的调查问卷。（4）自我管理的电子问卷调查。指在一个装有计算机辅助电话调查设备的中心，电话访员坐在计算机终端旁边，认真阅读荧光屏上的每个问题及备选答案，并将应答者的回应数据直接输入计算机系统中，计算机自动储存这些数据。3）观测调查法：就是按照所目睹的情况记录人、物体以及事件行为模式的系统性过程。当观测用于到某个明确的调研目标时，就变成一个科学调查工具。就和有人所指出的那样：涉及观测的问题，机会只光顾那些有准备的头脑！科学的观测可以系统性地记录数据，然后把数据同某些假设联系起来。 3-2数据的真实可靠性：在调查数据的过程中，许多环节的得到的数据让人真假难辨，有的同学认为能完成调查表就不错了。这样恰恰是作为调查员为重要的一部分，我们要用科学研究的精神，不能糊涂，要严谨务实。数据的准确性和可靠性是我们采集数据的主要出发点，而作为亲身经历过的我讲述我的数据调查。我在获得需要调查数据的时候，自己做了简单的表格，因为自己调查的目的性很明确，所以整个过程相对比较顺利。根据自己对某款日系汽车的了解比较深，而且日系车在我们国家是非常受欢迎，我想大家也对日系车有更深的了解，加上有朋友在卖这款车，这样相对来说更加容易更加准确的获得相应的数据，所有我选择了某款日系汽车作为我们的预测对象。选要车型之后我主要通过市场的调查、4S店的走访、汽车工厂的调查、以及上汽车网等获取相关数据，更主要的来源是有朋友在某家卖某款日系汽车做销售顾问，然后通过人脉关系，从而获取更加客观的数据。这些数据相对准确和可靠，这样对我们之后的计算会带来比较客观的预测结果。这个过程我得到相对客观的数据的同时，也让我懂得作为一个学者应该具备的耐性，很多过程对我们往后的研究之路都是有很大帮助的，所以课题的研究对我个人而言都有很大意义。3-3数据的分析和整理：数据的整理是对调查、观察、实验等研究活动中所搜索到的资料进行检验、归类和数字编码的过程。它是数据统计分析的基础，所以这个过程对于能否取得成功的重要因素。这个过程当中肯定有的数据是不够客观的，我们必须采用各种方法去筛选出最为完美的数据，当然对于我这个研究数据而言，这些数据相对比较简单，这个和我们研究方法是吻合的，我把一些不够客观的数据进行核查并筛选，把一些相对客观数据进行特别分析。然后把整套数据列表，最终获取完整数据。如下最后获得某日系车型的历年销售量表经调查某一款日系汽车历年销量（单位万台）年份200520062007200820092010销量12.012.613.713.914.215.4 第四章预测方法的计算4—1灰度预测的计算方法预测方法的计算过程：灰色系统是指元素(参数)信息不完全、结构信息不完全、关系信息不完全、运行的行为信息不完全的系统。输入与输出之间无明确的关系，不是客观的实体，是一个抽象的系统，也称为非本征性系统。灰色系统模型，即GM(n,h)，是指一个n阶、h个变量的GM模型，因为用途不同，所以常有各自的表达形式。作为预测模型，一般是GM(n,1)模型，这里的1是一个变量，n一般在3阶以下，n越大，内涵可能越丰富，然而计算太繁，阶次过高的系统其特征方程的求解困难，不但计算量大，计算时间也长，而且精度不一定高，其结果也不是解析的。模型精度高低是决定模型是否可靠的重要依据，也直接影响着预测值的精度。对于已知的数据序列X，建立GM(1,1)模型，模型误差一般是不可避免的，尤其是原始数据序列波动较大时，或建模条件不是很好时，模型精度就较低。对于给定的数据序列建模，就模型形式而言GM(1,1)模型是一个连续函数，模型参数a=(a,u)T决定模型结构，自变量k决定系统输出。显然，影响模型精度的因素应包括两个方面。一是模型参数应，而应对于已知的数据序列为定值，当t=const=1时，GM(1,1)模型就已确定。1）建立X-GM(1,1)模型对于给定的原始时间数据序列，一般不能用于直接建模。因为时间数据多为随机的、无规律的。通过累加生成新的序列，使原序列的随机性得到弱化，并促使其呈现出一定的规律性，在此基础上进行预测。设时间数据序列X：X==（3-1）对X做一次累加生成(1-AGO)，即令：X ==（3-2）设微分方程为：（3-3）式中：（3-4）,求出后解式得：（3-5）（3-6）（3-7）其中，t=1，2,﹒﹒﹒﹒n；(3-5)式是根据原始数据序列建立起来的，不妨称为x-GM(1,1)模型。(3-6)、(3-7)式用于模型(3-5)式精度检验计算。4.2利用灰色预测法预测汽车销售量经调查某一款日系汽车历年销量（单位万台）年份200520062007200820092010销量12.012.613.713.914.215.4 x-GM(1,1)模型计算如下：,x(t)=(x(2005)，x(2006)，x（2007），x（2008），x(2009)，x(2010))=（12.0,12.6,13.7,13.9,14.2，15.4)对该数列作一阶累加生成（1-AGO）：x(t)=(x(1),x(2),﹒﹒﹒x(6),)=(12.0,24.6,38.3,52.2,66.4,81.8)B==可得B=在x(t)基础上再一次累加得：Y=(x(2005)，x(2006),x(2007)﹒﹒﹒x(2010))=(12.0,36.6,74.9,127.1,193.5,275.3)根据公式=(a,u)=(BB)BY （上式中B是B矩阵的转置，(BB)是(BB)的逆阵）由上式可求得=(-0.039,11.7897)=x-GM(1,1)的模型为：代入解上式得：(t)=(x(1)-)e+=314.3e-302.3在该模型中，依次取t=1，2，3，4，5，6可以得到各生成数据的模型计算值(t)及还原为原始数据的模型计算值X(0)。生成数对照表序号123456计算值12.024.537.551.165.179.8实际值12.024.638.352.266.481.8根据公式：误差率误差值=x(t)-(t)可得：中国某日系车的市场销售用量预测表年份t估计值实际值误差值误差率e(t)2005112.012.000 2006224.524.60.10.4%2007337.538.30.82.0%2008451.152.21.12.1%2009565.166.41.31.9%2010679.881.82.02.4%2011794.820128110.620139127.1201410144.1201511161.9201612180.4201713199.6201814219.5201915240.34.3关联度的检验关联系数定义为：其中为两级最小差为两级最大差ρ称为分辨率，0<ρ<1,一般取ρ=0.5；根据经验，当ρ=0.5时，关联度大于0.6，那么就满意了 可计算得：︱ε01︱=0.8327小结检验：预测模型中a<0，且接近于0，说明本系统采用灰色预测方法是适合的，拟合度应当较高，同时经过模型检验，关联度检验︱ε01︱＝0.8327>0.6，关联度检验合格；检验合格。通过以上检验，说明模型预测的精度高，可以付诸实际应用。依据以上预测结果，可知某日系汽车在2019年的销售量可达到240.3万台。 第五章结论与今后课题展望总结： 今后课题展望这种预测方法也存在着不足的地方，也存在着不够精确的地方，这些可能需要往后几年或者更长时间的跟踪预计研究，最终才能找到合适的方法。这样就需要今晚更多人去关心和努力去对灰色预测法的研究和完善。 参考文献 附录 致谢'