【文章內(nèi)容簡介】 \B得到 D =+007 *解得近似函數(shù)的系數(shù): D= [a0。a1。a2。a3。a4。a5]=+007 *[ ]于是得到模型二：也可以寫成 B=AD：我們根據(jù)所建模型來預(yù)測到2020年家庭汽車的發(fā)展前景。我們利用模型二并結(jié)合MATLAB編程（程序見附表1）預(yù)測到2020年的家庭汽車數(shù)量及圖表。表格十：2007年2020年間的杭州家庭汽車數(shù)量情況表單位：億兩年份家庭汽車20072008200920102011201220132014201520162017201820192020表十預(yù)測出到2020年間的杭州家庭汽車數(shù)量，能直接的得到具體數(shù)據(jù)如圖十二 2007年2020年間的杭州家庭汽車數(shù)量情況表圖三清楚的描繪了到2020年杭州市的家庭汽車數(shù)量變化情況。開始汽車增長的較緩慢，到2014年開始呈指數(shù)形式遞增，增長數(shù)度很快，說明家庭汽車到2020年前的需求很大。所以預(yù)測到2020年家庭汽車的發(fā)展前景良好。初級檢驗：為了檢驗?zāi)Ｐ偷臏蚀_性，我們進行MATLAB擬合畫圖，得圖四。圖十三： 原值與利用近似函數(shù)求的解的對比擬合圖圖十三中紅色線表示的是20072020年間利用模型二求得的值，而‘*‘表示的是20072012年間的原值。從圖中可以看出原值與擬合值很接近，所以我們認為，模型二的擬合度較好。：為了說明成品油價格對家庭汽車增長的影響。由于成品油中的汽油對家庭汽車影響較大，所以我們這里利用汽油價代替成品油價。我們利用表格二，表格三用均值來將數(shù)據(jù)進行處理得到如下表：表十一：20092012年家庭汽車數(shù)量和汽油價表年份車輛數(shù)汽油價2009718675201094242720111162925201214087008560根據(jù)表十一對數(shù)據(jù)進一步做處理。得到表十二：汽油價和車輛數(shù)隨年份變化產(chǎn)生變化的斜率年份汽油價車輛數(shù)2009 2010 2012 利用表十二，我們制作了下圖：圖十四： 汽油價和車輛數(shù)隨年份變化產(chǎn)生變化的斜率從圖十四可以清楚的看出當(dāng)汽油價上升幅度增大時，汽車數(shù)量增長形勢下降幅度極快；當(dāng)汽油價大幅度下降時，家庭汽車數(shù)量增長形勢下降幅度減緩。綜合上面可知，當(dāng)成品油價格對家庭汽車增長的有較大影響。成品油價格增長幅度和家庭汽車增長幅度呈負相關(guān)。：：國內(nèi)成品油定價因素數(shù)據(jù)表月份汽油價格國際原油價格稅收原油進口量汽油價格—稅收元/噸美元/桶元/噸萬噸元/噸2009年1月544012822009年2月544011602009年3月573016342009年4月573016172009年5月573017092009年6月61301660此為部分數(shù)據(jù)，具體見附表11利用spss對，作相關(guān)性分析，相關(guān)性汽油價格原油價格原油進口量汽油價格Pearson 相關(guān)性1.970**.736**顯著性（雙側(cè)）.000.000N363636原油價格Pearson 相關(guān)性.970**1.686**顯著性（雙側(cè)）.000.000N363636原油進口量Pearson 相關(guān)性.736**.686**1顯著性（雙側(cè)）.000.000N363636**. 在 .01 水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。汽油價格和原油價格，,，相關(guān)性很強，所以我們利用spss作出多元線性回歸模型。模型匯總模型RR 方調(diào)整 R 方標準 估計的誤差1.970a.941.9392.975b.950.947a. 預(yù)測變量: (常量), 原油價格。b. 預(yù)測變量: (常量), 原油價格, 原油進口量。c. 因變量: 汽油價格Anova模型平方和df均方FSig.1回歸1.000a殘差34總計352回歸2.000b殘差33總計35a. 預(yù)測變量: (常量), 原油價格。b. 預(yù)測變量: (常量), 原油價格, 原油進口量。c. 因變量: 汽油價格系數(shù)模型非標準化系數(shù)標準系數(shù)B標準 誤差試用版tSig.1(常量).000原油價格.970.0002(常量).000原油價格.879.000原油進口量.471.190.133.018得出模型三： ：目前，世界各國國內(nèi)市場成品油價格的形成機制主要有市場競爭形成價格和國家定價兩種。而我國正是國家定價機制，且存在著一些機制性問題。為實現(xiàn)既反映國際市場石油價格變化，又考慮國內(nèi)市場供求、生產(chǎn)成本和社會各方面承受能力等因素的成品油定價機制，針對性的提出一些建議：（1）成品油調(diào)價時間適當(dāng)縮短，及時靈敏地反映市場變化。國內(nèi)成品油價格調(diào)整與國際市場變化最好一致，降低囤積居奇等投機行為，從而規(guī)范市場競爭，使市場穩(wěn)定發(fā)展。（2）與國際油價接軌，再根據(jù)中國市場的正常需求來合理安排油價。一是定價水平較合理，與實際價格誤差縮小，從而達到促進生產(chǎn)的目的，使得國家指導(dǎo)價起不到指導(dǎo)作用。二是世界各地成品油消費結(jié)構(gòu)、習(xí)慣及季節(jié)變化等，與國內(nèi)市場不盡相同，而且國內(nèi)各地市場的需求情況也不盡相同，按照國際市場油價制定國內(nèi)價格，同國內(nèi)市場的實際狀況必然有出入。結(jié)合我國國內(nèi)對石油市場的需求供給，降低稅收，來制定定價機制。（3）建立成品油、原油期貨交易市場，建立國家能源戰(zhàn)略儲備，推動成品油市場體制改革等等這些長久的戰(zhàn)略措施，而后爭取在國際油品市場上的定價權(quán)。 模型的評價與改進模型一的評價：優(yōu)點：（1）時間序列分析預(yù)測模型是根據(jù)客觀事物發(fā)展的這種連續(xù)規(guī)律性，運用過去的歷史數(shù)據(jù)，進一步推測市場未來的發(fā)展趨勢。時間序列分析預(yù)測模型突出了時間因素在預(yù)測中的作用。缺點：(1)時間序列模型因突出時間序列暫不考慮外界因素影響，因而存在著預(yù)測誤差的缺陷，只考慮時間因素不考慮外界因素對石油價格的影響，其預(yù)測結(jié)果就會與實際狀況嚴重不符。改進:石油價格，牽一發(fā)而動全身，而我們的模型預(yù)測只是考慮了主要的因素，而國內(nèi)石油價格決定是由背后諸多因素所決定的，它們的變化對預(yù)測值必定要產(chǎn)生重大影響。我們可將決定油價的具體因素考慮進去。模型二的評價：優(yōu)點：（1）利用MATLAB編程求解系數(shù)簡單快速。 （2）擬合度較高，能較快的預(yù)測到2012年之前的每年都家庭汽車數(shù)量，且將此模型畫圖，可以較清楚的看出未來家庭汽車行業(yè)的前景。缺點：（1）數(shù)據(jù)有限，樣本容量太小。 (2)直接找時間與家庭汽車數(shù)量的變化，沒有考慮汽油價格、GDP、汽車的銷售價變化等因素影響，會造成偏離實際，對預(yù)測造成較大的誤差。模型改進: 先找汽油價格、GDP、汽車的銷售價變化等因素與時間的變化的模型，再通過前面的因素對汽車數(shù)量的影響建立模型，結(jié)合兩個模型來預(yù)測未來家庭汽車的數(shù)量變化。模型三的評價：優(yōu)點：（1）模型建立較簡單，能較快的初步了解國內(nèi)成品油定價。 （2）找到的數(shù)據(jù)樣本容量較合適，建立的模型也較合理。 （3）可以定量的描述成品油價格和國際原油價格，稅收，石油進口量之間的關(guān)系從而可以有效的擬合成品油價格的變化和發(fā)展。 （4）利用方差分析，較好的檢驗了模型的好壞。缺點：（1）由于知識方便有限，無法準確的將信息利用。 （2）模型只找了國際原油價格，稅收，石油進口量與成品油價格的關(guān)系。替代能源因素、成品油市場競爭、走私販運成品油、國家環(huán)境保護及能源消費有關(guān)政策等影響因素，使模型給出的定價不夠合理，扭曲了市場的正常需求。改進: 去除以點帶面的思想，將影響的國內(nèi)油價的各方面因素考慮進去，例如原油的運輸提煉成本，石油企業(yè)盈利，國家的經(jīng)濟水平，并且選取更多數(shù)據(jù)，讓模型有強大、可信的現(xiàn)實依據(jù)，從而得到更加客觀真實的模型。 七、模型的推廣模型一: 時間序列分析預(yù)測模型的哲學(xué)依據(jù)，是唯物辯證法中的基本觀點，即認為一切事物都是發(fā)展變化的，事物的發(fā)展變化在時間上具有連續(xù)性，市場現(xiàn)象也是這樣。所以我們可將模型應(yīng)用于經(jīng)濟發(fā)展，人口，作物產(chǎn)量等的預(yù)測。 模型三:該模型是多因素影響的最終結(jié)果，所以該模型可用于多因素決策，例如水質(zhì)的評價、產(chǎn)品的銷量等等。八、參考文獻【1】發(fā)改委，《成品油市場管理辦法》（商務(wù)部令2006年第23號） 第四條【2】王德耀