毕业论文-我国轿车市场需求量预测分析.doc

TONGREN UNIVERSITY 学 号：2011041163本 科 毕 业 论 文我国轿车市场需求量预测分析院 别： 数学科学学院学 科： 理 学专 业： 统计学 指导教师： 贵州 铜仁2015年6月目 录摘 要- 1 -ABSTRACT- 1 -引言- 2 -1.相关理论- 2 -1.1统计理论- 2 -1.2多元线性回归模型- 3 -1.3时间序列模型- 4 -2.问题描述与假设- 5 -2.1 问题描述- 5 -2.2 分析与假设- 6 -3.符号说明- 6 -4.相关性及其检验- 7 -4.1相关性- 7 -4.2相关性检验- 8 -5多元回归模型的建立、求解及检验- 8 -5.1模型的建立- 8 -5.2模型的求解与检验- 8 -5.3模型的检验- 9 -6 时间序列预测模型的建立、求解及检验- 9 -6.1模型的选择与建立- 9 -6.2模型的求解与求解- 10 -7. 灰色预测随时间的变化模型- 11 -8. 结果分析与预测- 11 -8.1 结果分析- 11 -8.2 模型预测- 12 -9. 模型评价- 12 -附 录- 14 -致 谢- 17 - 统计学2015届本科毕业论文我国轿车市场需求量预测分析摘 要本文对我国轿车市场需求量的研究，在国家统计年鉴中，搜集大量有关轿车生产、销量和使用的信息。做相应的定性、定量分析，找出影响我国轿车市场需求量的因素，并求出相应的回归模型；运用时间数列预测法和调用GM预测软件（即灰色系统预测软件）对我国未来轿车市场需求量进行预测。选用多种模型进行分析，根据多种模型的拟合优度进行比较，选用最好的拟合优度，得出相应的三次曲线模型。通过对20032014年的数据对20152020年的轿车需求量进行预测，并为有关行业和企业促进轿车市场的发展提供参考。关键词：时间数列预测；GM预测软件；拟合优度；三次曲线模型Chinas Car Market Demand Forecast AnalysisInstitute Of Mathematical Sciences StatisticsStatistics professionalABSTRACT In this paper, the study of Chinas car market demand, in the national statistical yearbook, collect a lot of information about car production, sales and use. Do the corresponding qualitative and quantitative analysis, find out the influence factors of Chinas car market demand, and the corresponding regression model; Using time series prediction method and call GM prediction software (that is, the grey system prediction software) to forecast demand for cars in the future market in China. A variety of model is analyzed, according to a variety of goodness of fit of the model, it USES the best goodness-of-fit, draw the corresponding curve model three times. Based on data from 2003 to 2014 in 2015 2020 car demand forecast, as well as relevant industries and enterprises promote the development of car market to provide the reference.Key words: time series prediction; GM prediction software; Goodness of fit. Three curve model 引言随着国民经济的发展，国产轿车消费已经成为国家启动经济拉动内需的一个重要手段。据中国统计年鉴资料显示，2013年截止我国持有汽车驾驶执照的人就高达21740多万,全国各地的驾校热依然方兴未艾，成千上万的人在为获得驾照而拼搏。有本无车的群体不断地扩大，造成了一个潜在的轿车市场的需求大群体。近年来，轿车工业发生了巨大变化，轿车销售量逐年上升，民用汽车拥有量从2003年的2382.93万辆增长到2013年的12670.14万辆，汽车驾驶员人数从2003年的5368.07万人增长到2013年的21742.7万人（见附录一）；轿车市场销售量从2003年的204万辆增长到2014年的1248.1万辆，占汽车销售量的比例从2003年的45.64%上升到2014年的50.21%（见附录二）；根据数据可知轿车在汽车工业的地位大大提高了，轿车消费已经成为人们关注的热点之一。因而，对我国轿车市场的需求进行研究是非常的有必要和有现实意义的。本文对影响我国轿车市场需求量的影响因素做定性分析，通过查找国家统计年鉴中相关数据，对主要影响因素做定量分析；并根据相应的数学模型进行预测分析。分别运用SPSS和调用GM预测软件（即灰色系统预测软件）对所拟合模型进行求解、检验，绘制相应的图形；并根据相应回归分析分别对20152020年我国轿车市场需求量进行预测，综合比较，得出未来几年我国轿车市场需求量的预测值。为有关轿车行业和企业发展提供参考意见。1.相关理论1.1统计理论1.1.1统计数据的度量尺度无论是观测数据还是实验数据，都需要度量。统计数据是对客观现象计量的结果，按照对事物计量的精度程度，可将所采用的度量尺度由低级向高级分为名义尺度、定序尺度、间隔尺度。名义尺度又称定类尺度，对于测量要求没有大小之分和谁好谁坏，仅是一种标志；对应的变量类型可以是数值型，也可以是字符型；定序尺度是对事物之间等级或顺序差别的一种测度，对应的变量类型可以是数值型，也可以是字符型；间隔尺度是指变量在连续区间的取值，这种尺度又分为定距尺度和定比尺度，对应的变量类型只能是数值型。1.1.2相关系数（1）基本概念 在相关分析中，它是反映变量之间相关关系密切程度的统计量；Pearson(皮尔逊)相关系数是用于衡量间隔尺度变量间的线性关系，其计算公式如下：其中n为样本数，代表两个变量的样本观测值，它有如下特点：相关系数r的取值在之间，当时，表明和之间存在一定的线性相关关系；若，表明和正相关；若，表明和负相关；若，表明没有线性相关关系；当，表明和完全线性相关。若，表明和完全正相关；若，表明和完全负相关。其中时视为高度相关，时视为中度相关，时视为低度相关，|r|0.05接受原假设，P0.05拒绝原假设。1.2多元线性回归模型 设随机变量y与一般变量的线性回归模型为： （1） 其中，是p+1个未知参数，为回归常数，为回归系数，y为被解释变量（因变量），是p个可以精确测量并控制的一般变量，称为解释变量（自变量）。当P=1时，称（1）式为一元线性回归模型；当时，称（1）式为多元线性回归模型。1.3时间序列模型1.3.1时间序列时间数列，是指社会经济现象发展过程中的数据表现，隐含着社会经济现象发展变化的规律。为了认识和掌握这些规律，我们必须对时间数列进行深入分析，以便鉴往知来，预测事物发展的前景，为各级领导制定政策与计划、实行科学管理提供有效的咨询服务。1.3.2趋势外推法这种方法是利用过去的统计资料建立相适应数学模型，按时间序列的趋势外推至将来；以预测今后一段时间的发展趋势和可能达到的发展水平。根据其数学模型的不同，可分为线性趋势外推法、二次曲线趋势外推法、指数趋势外推法和年均增长率外推法四种。1.3.3三次指数平滑法三次指数平滑法通过分别计算一次、二次、三次指数平滑值，从而建立相应的预测模型，并利用曲线模型进行未来预测。其计算公式如下： 一次指数平滑值： 二次指数平滑值： 三次指数平滑值： 预测模型为：公式中:分别为期一次、二次、三次指数平滑值； 为权系数； 为实际值； 为期一次、二次、三次指数平滑值； 为期预测值； 为期到预测期的间隔期数； 为平滑系数；可由以下公式求得： 1.3.4 灰色预测模型一般预测模型是因素的模型，而各因素之间总存在着某种直接或间接的联系。若按因素的变化来预测系统的行为，多种因素的多种变化会使预测问题会变得相当复杂甚至不可能。因此，灰色理论主张用单因素模型GM（1,1）作预测，并把基于GM（1，1）模型的预测称为灰色预测。2.问题描述与假设2.1 问题描述通过对轿车市场的需求量的研究，搜集有关轿车销量数据,运用趋势外推法对我国未来几年的轿车市场需求量建立相应的数学模型，并用SPSS软件检验其结果。再通过往年的数据调用GM预测软件（即灰色系统预测软件），输出结果，根据检验结果的好坏得出未来几年我国轿车市场的需求量，并综合预测比较。其中影响轿车需求量的因素主要有：（1） 政策方面，包括购买阶段的政策、保有阶段的政策和使用阶段的政策。（2） 人均GDP，国民经济的发展状况对轿车市场的影响是有规律可循的， GDP的增长会对刺激轿车市场速度增长有利条件。（3） 城镇居民人均可支配收入，在我国居民收入水平对不同消费群体的轿车需求的影响是不一样的。公车的需求主要受有关国家政策和财政状况的影响，与居民收入关系不大；家庭轿车的需求受收入、价格的影响最大。（4） 居民年底储存余额，居民存款的目的一方面是为了子女教育、防病、养老、“不测之需”，另一方面是为了升级消费做准备，在家电普及后，住房、轿车的消费成为目前储蓄消费的主要目标。（5） 道路交通等基础设施的投资，针对我国目前轿车工业的发展阶段，修路、建设更完善的交通基础设施无疑是我们今后发展的方向。因此，国家将在这几个方面进一步加大投资力度。（6） 进口轿车数量。（7） 消费心理，主要表现在轿车的价格、养车的费用、停车难、交通太拥挤、经营方式等多种因素的影响。2.2 分析与假设1) 假设收集的数据真实可靠，能够全面的反应我国轿车市场需求量；2) 假设近年来国家政策相对稳定；3) 假设近年来道路交通等基础设施的投资相对稳定；4) 假设轿车消费者的消费心理相对稳定；5) 假设进口轿车数量变化不是很大；6) 假设轿车市场需求量主要受GDP、城镇居民人均可支配收入的影响、居民年底储存余额的影响；7) 假设我国轿车市场需求量与其它因素无关；8）随机误差项具有零均值和等方差；为了更好的了解我国轿车市场需求量在每年内随时间的变化规律，通过研究20032014年有关我国轿车市场需求量的数据变化关系，建立相应的数学模型，对未来我国轿车市场需求量进行简单的预测分析。3.符号说明符 号描 述轿车需求量时间年底储蓄余额GDP人均可支配收入回归系数（其中）平滑系数（其中）4.相关性及其检验4.1相关性根据国家统计年鉴查找GDP、城镇居民人均可支配收入、年底储蓄余额与轿车需求量的观测数据如表4.1.1。表4.1 20032014年我国轿车需求量相关的数据 指标 时间(年）GDP(亿元)城镇居民人均可支配收入（元）年底储蓄余额（亿元）轿车需求量（万辆）2003136564.68472.2103617.652042004160714.49421.6119555.39222.42005185895.810493141050.992962006217656.611759.5161587.3391.72007268019.413785.8172534.19491.82008316751.715780.8217885.35534.72009345629.217174.7260771.66745.8201040890319109.4303302.49977.52011484123.521809.8343635.891044.2201253412324564.73995511119.32013588018.826955.1447601.571323.42014636462.7288441248.1 数据来源：国家统计局；表注：见附录二运用SPSS对其相关性进行判断。输出结果如下：表4.2 相关性GDP（亿元）人均可支配收入（元）年底储蓄余额（亿元）轿车需求量（万辆）GDP（亿元）Pearson 相关性10.999*0.995*0.986*显著性（双侧）0.0000.0000.000N12121112人均可支配收入（元）Pearson 相关性0.999*10.996*0.983*显著性（双侧）0.0000.0000.000N12121112年底储蓄余额（亿元）Pearson 相关性0.995*0.996*10.991*显著性（双侧）0.0000.0000.000N11111111轿车需求量（万辆）Pearson 相关性0.986*0.983*0.991*1显著性（双侧）0.0000.0000.000N12121112注：*. 在0 .01 水平（双侧）上显著相关。 4.2相关性检验 由表4.2知GDP、城镇居民人均可支配收入、年底储蓄余额分别与轿车需求量的相关系数分别为0.986，0.983，0.991；均大于0.8，所以GDP、城镇居民人均可支配收入、年底储蓄余额分别与轿车需求量高度都有着相关的关系。5多元回归模型的建立、求解及检验5.1模型的建立 由相关性知GDP、城镇居民人均可支配收入、年底储蓄余额分别与轿车需求量高度相关，建立GDP、城镇居民人均可支配收入、年底储蓄余额与轿车需求量的多元线性回归模型5.2模型的求解与检验5.2.1模型的求解 在SPSS中录入表4.1的数据，单击“分析回归线性”，方法中选择“进入”运行结果如下：表5.2 系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准 误差试用版1(常量)128.234219.4600.5840.577年底储蓄余额（亿元）0.0030.0020.8411.6900.135GDP（亿元）0.0040.0031.6051.6080.152人均可支配收入（元）-0.0920.070-1.453-1.3020.234a. 因变量: 轿车需求量（万辆）所以GDP、城镇居民人均可支配收入、年底储蓄余额与轿车需求量的多元线性回归模型为5.3模型的检验 根据表4.1中的数据，在SPSS中录入数据，单击“分析回归线性”，方法中选择“进入”运行结果如下：表5.3 Anovac模型平方和df均方FSig.1回归1534044.8093511348.270179.4990.000b残差19941.23872848.748总计1553986.04710 b. 预测变量: (常量), 年底储蓄余额（亿元）, GDP（亿元）, 人均可支配收入（元）。 c. 因变量: 轿车需求量（万辆） 给定显著性水平为的条件下，由表5.3知F =179.499，查附录五有，显著性概率P =0.0000.05，所以GDP、城镇居民人均可支配收入、年底储蓄余额与轿车需求量存在多元线性关系。6 时间序列预测模型的建立、求解及检验6.1模型的选择与建立对收集的数据进行整理（见表4.1），有20032014年轿车市场销售量随时间变化的图形，运用SPSS绘出相应的图形（如图1）。 图1 20052014年我国轿车市场需求量随时间的变化情况观察图像的变化趋势，根据附录三中的回归方程通过SPSS选择拟合效果最好的回归模型，所有模型的拟合优度值如下：表6.1 时间与轿车需求量的有关拟合方程线性对数倒数二次三次复合幂S增长指数LogisticR 方0.9670.8110.5010.970.9880.9620.9280.6670.9620.9620.962从决定系数（R方）知，三次曲线效果最好（因为值最大），故选用三次曲线模型对我国轿车市场需求量进行预测。根据三次曲线的计算公式，得出20032014年轿车市场需求量随时间变化的模型为：6.2模型的求解与求解6.2.1模型的求解 运用SPSS根据往年轿车需求量建立三次曲线模型，运行结果如下：表6.2 年底储蓄余额与轿车需求量的模型方程模型汇总参数估计值R 方Fdf1df2Sig.常数b1b2b3三次0.988212.626380.000281.126-93.79935.241-1.704因变量:轿车需求量（万辆），自变量为年底储蓄余额（亿元）。所以20052014年轿车市场需求量随时间变化的回归模型为：6.2.2模型的检验 给定显著性水平为的条件下，由表6.2知F =212.626，查附录五有，显著性概率P =0.0000.05，所以轿车市场需求量随时间变化存在三次关系。7. 灰色预测随时间的变化模型根据附录一中轿车销量数据调用GM预测软件，在GM预测软件中输入轿车销量的原始数列，点击“运行”，输出分析数据如下。预测结果如下： 1 dx/dt+ax=u：a=-0.13278603，u=421.91998694 2 残 差：(1) -125.62804965 (2) -101.54836028 (3) -71.49239959 (4) -108.58308615 (5) 11.16710024 (6) 138.54509969 (7) 86.10878876 (8) 25.15445210 (9) 73.87963498 (10) -178.85927940 3 相对残差：(1) 0.00000000 (2) -0.25925035 (3) -0.14536885 (4) -0.20307291 (5) 0.01497332 (6) 0.14173412 (7) 0.08246389 (8) 0.02247338 (9) 0.05582563 (10) -0.14330525 4 原数据均值：829.81280497 5 原数据方差：354.32612459 6 残差的均值：-125.62804965 7 残差的方差：150.00226973 8 后验差比值：0.42334522 9 小概率误差：0.00000000 10 模型计算值： (1) 296.00000000 (2) 493.24836028 (3) 563.29239959 (4) 643.28308615 (5) 734.63289976 (6) 838.95490031 (7) 958.09121124 (8) 1094.14554790 (9) 1249.52036502 (10) 1426.95927940 11 预测的结果： (1) 1629.59551687 (2) 1861.00723892 (3) 2125.28072607 (4) 2427.08253367 (5) 2771.74189414 (6) 3165.34482084 (7) 3614.84157527 (8) 4128.16939508 (9) 4714.39265031 (10) 5383.86290247 (11) 6148.40169300 由，查附录四知不满足，所以不能用灰色预测软件来预测未来我国轿车市场需求量。8. 结果分析与预测8.1 结果分析对收集整理的我国轿车市场销售量的数据，利用灰色预测软件，查附录四知不满足；通过定性分析影响我国轿车市场需求量的影响因素主要受GDP、城镇居民人均可支配收入、年底储蓄余额，并用定量分析得到它们之间的关系。随着时间的推移，回归及时间序列模型的参数每年都会发生变化，通过图1知，轿车市场需求曲线由线性向非线性转换的可能性较大，因此我们有必要利用多种预测方法建模来筛选合适的模型。根据时间序列预测，首先选择不同的回归模型，选择最好的回归模型进行趋势外推，由于三次曲线模型的系数固定不变，所以不能充分反映未来时间数列趋势增减变化，长期预测误差率较高，但短期预测轿准确。这与实际相符合，因此，利用三次曲线模型对我国轿车市场需求量的研究具有一定的合理性。根据时间序列预测可知，20152020年的我国市场轿车需求量将会下降，所以建议有关企业减少对轿车的生产。8.2 模型预测根据国家统计年鉴收集的轿车销售数据，运用SPSS软件对20152020年我国轿车市场需求量进行预测，通过SPSS软件输出结果得到20152020年我国轿车市场需求量的预测值如下表：表6.2 20152020年的预测值 指标 时间年次轿车销售量（万辆）201511274.57374201621200.39145201731053.5855320184823.9341220195501.215412020675.207559. 模型评价本文对相关汽车工业发展的因素进行了充分分析和研究后，主要考虑利用灰色预测软件和SPSS软件进行预测。但是它只能对具有指数增长型的数学模型进行分析和预测，对模型的选择具有片面性；不能直观判断模型的类型时，不宜选用。对于SPSS软件预测时刚好弥补了灰色预测软件的缺点，它可以根据不同模型的变化趋势，根据拟合优度，选择最好的模型进行预测。根据近年来人们对轿车的需求量，和有关行业的分析，本文对2015-2020年的轿车需求预测值非常接近，说明预测方法选择得当，预测结果具有一定意义。如果这些影响轿车需求的因素能够得到解决，对增加轿车需求量起到非常重要的作用。 参考文献 1 韩兆洲,熊剑,吴云凤.统计学原理(第七版)M,广州:暨南大学出版社,2011.4 2 陈斌,高彦梅.Excel在统计分析中的应用M,北京:清华大学出版社,2013.7 3 焦宝聪,陈兰平.运筹学的思想方法及应用M,北京：2007.9 4李子奈,潘文卿.计量经济学(第三版)M,北京:高等教育出版社,2000. 5刘文卿.实验设计M,北京:清华大学出版社,2005.2 6孙巍,谢淑萍.中国轿车市场供求结构不对称性及需求缺口分析J,学习与探索,第2期:180-182,2008. 7胡航.中国轿车市场需求短期预测及模型选择J,汽车工业研究,第10期:16-19,2001. 8徐国祥.统计预测和决策M.上海:上海财经大学出版社,1998. 9陈道平,刘伟.中国汽车市场需求及其弹性和预测分析J,重庆大学学报(自然科学版),第28卷第12期:131-142,2005.12 10韩林.我国汽车工业发展态势分析.商用汽车,2005(07). 11唐启义,冯明光.应用统计分析及其数据处理系统M.北京:科学出版社,2002. 12金焕.论我国汽车产业在国民经济中的地位和作用J,商业研 究,2002,11(8):33-98 13丰志培等.汽车产业的关联性分析J.汽车工业研究,2004,3(9):13-22. 14曹建海.中国汽车消费市场和消费环境J.商业经济与管理,2003,10(4):22-36. 15盛来运等.中国统计年鉴-2010J.中国统计出版社,2010.1(8):2-4. 16韩林.我国汽车工业发展走势及对策.经济观察,2005(04). 17国家统计年鉴.2014年. 18张伯顺.1999年我国轿车市场预测分析J.轮胎工业,第七期第19卷：395-434,1999. 19张绍惠.国产轿车需求因素的研究J.哈尔滨理工大学工商管理硕士学位论文：1-65,2003.6 20关志民,康锦江.我国轿车市场需求预测J.东北大学工商管理学院,第2期:15-19,1995.1.2 21陈燕.数据挖掘技术与应用M.北京：清华大学出版社,2011.5附 录附录一 指标 时间(年）民用汽车拥有量(万辆)汽车驾驶员人数(万人)20032382.935368.0720042693.717101.6420053159.668017.7620063697.359317.2420074358.3610567.1520085099.6112276.820096280.6113740.7320107801.8315129.8920119356.3217416.76201210933.0920028.52201312670.1421742.7 注：数据来源国家统计局附录二 指标 时间(年）轿车需求量（万辆）汽车需求量（万辆）轿车占汽车的比例200320444745.64%2004222.4509.143.68%2005296615.248.11%2006391.7732.853.45%2007491.8901.954.53%2008534.7969.455.16%2009745.8136754.56%2010977.51844.652.99%20111044.21917.854.45%20121119.32061.954.28%20131323.42455.753.89%20141248.1248650.21%注：1.城镇居民收支数据来源于城镇住户抽样调查资料。2.从2002年起，城镇住户调查对象由原来的城市市区和县城关镇的非农业居民家庭改为居住在城镇区域范围内的常住户。3.基本型乘用车（轿车）2008年及以前名称为轿车附录三常见的本质线性模型模型名称回归方程变量变换后的线性方程线性二次方曲线复合曲线增长曲线对数曲线立方曲线S曲线指数曲线逆模型幂函数逻辑函数附录四等级对照表预测精度等级 好合格勉强不合格附录五F分布临界值表(=0.05) 123456812241161.4199.5215.7224.6230.2234238.9243.9249254.3218.511919.1619.2519.319.3319.3719.4119.4519.5310.139.559.289.129.018.948.848.748.648.5347.716.946.596.396.266.166.045.915.775.6356.615.795.415.195.054.954.824.684.534.3665.995.144.764.534.394.284.1543.843.6775.594.744.354.123.973.873.733.573.413.2385.324.464.073.843.693.583.443.283.122.9395.124.263.863.633.483.373.233.072.92.71104.964.13.713.483.333.223.072.912.742.54114.843.983.593.363.23.092.952.792.612.4124.753.883.493.263.1132.852.692.52.3134.673.83.413.183.022.922.772.62.422.21144.63.743.343.112.962.852.72.532.352.13154.543.683.293.062.92.792.642.482.292.07164.493.633.243.012.852.742.592.422.242.01174.453.593.22.962.812.72.552.382.191.96致 谢四年大学生活匆匆而过，回顾在铜仁学院的学习及生活历程中，老师们给了我们很多的指导和帮助。不仅使我树立了远大的学术目标、掌握了基本的研究方法，还使我明白了许多待人接物与人处事的道路，更让我倍感深受的是不辞辛苦为铜仁学院默默付出的老师们的敬业精神。在此，我谨向所有辛勤耕耘在铜仁学院这个大家庭的老师们表示最衷心的感谢和深深的敬意，祝您们身体健康，工作顺利!在本次论文的撰写中，我得到了导师段彦玲的精心指导，不管是从开始定方向还是在查资料准备的过程中，一直都耐心地给予我指导和意见，使我在总结学业及撰写论文方面都有了较大提高;同时也显示了老师高度的敬业精神和责任感。导师深厚的理论功底，广博的知识底蕴及诲人不倦的学者风范，不仅使我在写作上有所进步，更使我在精神上终身受益。在此，我对段彦玲老师表示诚挚的感谢以及真心的祝福。此外，在开题过程中，我的论文得到了审评老师们许多有益的指导和建议，由于各位老师的精心指导和大力支持，才使我的论文得以顺利完成。谨向所有审评老师表示崇高的敬意和衷心的感谢!最后，向所有支持、帮助、鼓励和关心过我的老师、同学、朋友以及家人致以衷心的感谢和崇高的敬意。同时，祝愿铜仁学院的教育事业蒸蒸日上，为国家、为企业输送更多的优秀人才，以实现中华民族伟大复兴之中国梦。为你提供优秀的毕业论文参考资料，请您删除以下内容，O(_)O谢谢！A large group of tea merchants on camels and horses from Northwest Chinas Shaanxi province pass through a stop on the ancient Silk Road, Gansus Zhangye city during their journey to Kazakhstan, May 5, 2015. The caravan, consisting of more than 100 camels, three horse-drawn carriages and four support vehicles, started the trip from Jingyang county in Shaanxi on Sept 19, 2014. It will pass through Gansu province and Xinjiang Uygur autonomous region, and finally arrive in Almaty, formerly known as Alma-Ata, the largest city in Kazakhstan, and Dungan in Zhambyl province. The trip will cover about 15,000 kilometers and take the caravan more than one year to complete. The caravan is expected to return to Jingyang in March 2016. Then they will come back, carrying specialty products from Kazakhstan A small art troupe founded six decades ago has grown into a household name in the Inner Mongolia autonomous region. In the 1950s, Ulan Muqir Art Troupe was created by nine young musicians, who toured remote villages on horses and performed traditional Mongolian music and dances for nomadic families. The 54-year-old was born in Tongliao, in eastern Inner Mongolia and joined the troupe in 1975.He says there are 74 branch troupes across Inner Mongolia and actors give around 100 shows every year to local nomadic people. I can still recall the days when I toured with the troupe in the early 80s. We sat on the back of pickup trucks for hours. The sky was blue, and we couldnt help but sing the folk songs, Nasun says. The vastness of Inner Mongolia and the lack of entertainment options for people living there, made their lives lonely. The nomadic people were very excited about our visits, Nasun recalls. We didnt have a formal stage. The audience just sat on the grass. Usually, the performances became a big party with local people joining in. For him, the rewarding part about touring isnt just about sharing art with nomadic families but also about gaining inspiration for the music and dance. Ulan Muqir literally translates as red burgeon, and todays performers of the troupe still tour the regions villages and entertain nomadic families, but their fame has spread around the world. On May 16 and 17, nearly 100 singers and dancers from the troupe performed at Beijings Poly Theater. Their show, titled Ulan Muqir on the Grassland, depicted the history and development of the art troupe. Being from the region allowed me to embrace the culture of Inner Mongolia and being a member of the troupe showed me where I belonged, Nasun, the art troupes president, who is also a renowned tenor, tells China Daily. During a tour in 1985, he went to a village and met an elderly local man, who told him a story about his friendship with a solider from Shenyang, capital of Northeast Chinas Liaoning province, decades ago. The solider gave the old man a handmade saddle when they bid farewell. The story inspired Nasun to write Carved Saddle, a song that later became one of his most popular numbers. Now, every year, Nasun recruits young singers and dancers for the troupe. The troupe has also designed a new repertoire, which is mostly based on the daily lives of Mongolian people, especially the lives of nomadic families, and has combined contemporary musical elements with folk songs of the region. Haimu, a 25-year-old khoomei (a local variant of overtone singing) singer, joined the troupe three years ago. Along with a six-member band, he performs fast songs and soft ones that he writesall while playing the horse-head fiddle.Although I learned the piano since childhood and grew up listening to various kinds of music, to me, the folk music of Inner Mongolia is the root, he says. Performing in remote villages is pleasant. I feel at home on the boundless grasslands, and the warm people there make me feel fulfilled. The first round of spring auct