【《基于Bass模型的新能源汽车产业市场趋势探析》3800字】

基于Bass模型的新能源汽车产业市场趋势分析目录TOC\o"1-3"\h\u14742基于Bass模型的新能源汽车产业市场趋势分析 119671.1新能源汽车市场趋势建模 1114851.2Bass模型的市场发展趋势分析 2123721.2.1Bass扩散模型参数估计 2103901.2.1.1参数m的估计 2258071.2.1.2参数p,q的估计 3313251.2.1.3新能源汽车产业预测模型参数p，q的修正 5285301.2.2新能源汽车市场发展趋势预测 61.1新能源汽车市场趋势建模为了更好的预测未来市场发展趋势，我们需要基于数据对新能源汽车未来的发展进行准确分析。美国经济学家指出了新产品发展的基本规律，提出了著名的创新扩散S曲线理论和Bass扩散模型。模型的一般曲线如图4-1所示。本文在Bass扩散模型的基础上，预测新能源汽车在中国市场的未来发展。图4-1模型的一般曲线该模型指出，影响新产品在市场上的扩散主要因素有两个，对应两种不同的消费者。一是外部影响，对应的消费者主要受广告等非人为因素的影响，他们通常是新产品的第一批消费者，我们称他们为创新采用者。二是内在影响，对应的消费者主要受产品口碑的影响，即消费者更关注创新者使用后对产品的评价，我们称他们为模仿者。对应模型的构建需要几种限制，主要包括：市场对产品的容纳量恒定，当达到最大值之后不会发生巨大变化。在研究的置信区间内不会产生新的替代品。不存在重复购买的情况。市场对产品的供给充足。市场营销方式不会影响产品的扩散。在以上假设的基础上，我们可以构建Bass模型，公式如（4-1）：（4-1）公式中，n(t)代表在时间t购买新产品的人数，N(t)为产品市场保有量。ｍ为产品最大销售量。ｐ为创新系数，ｑ为模仿系数。公式中第一项为模仿者的数量，第二项为创新者的数量。在初始时间时，我们认为N(0)=0。对n(t)进行积分，可以推导出ｔ时刻新产品的历史保有量的表达式如（4-2）：（4-2）1.2Bass模型的市场发展趋势分析新能源汽车市场对产品的容纳量恒定，当达到最大容纳量之后不会发生巨大变化。而且，新能源汽车是一种价值较高、使用寿命长的消费品，可以忽略重复购买的情况。另外，在多年的快速发展之后，我国汽车市场已经高度完善，可以认为一定时期内不会出现供不应求的情况。本文采用Bass基本模型对中国新能源汽车市场进行研究，数据可信度较高。1.2.1Bass扩散模型参数估计1.2.1.1参数m的估计m表示我国新能源汽车最大保有量。按照经验来判断，拥有汽车的总人数和全国人口是正相关，具体比例需要视国家经济发展状况而定。2018年，世界主要国家每千人汽车保有量统计见表4-1，经过未来发展，我国的经济发展状况大致可以与韩国近似，即采用韩国的数据380辆。以中国14亿人口来计算，未来中国汽车保有量估计将达到5.3亿辆。表4-12018年世界主要国家千人汽车保有量国家千人汽车保有量国家千人汽车保有量美国797英国519澳大利亚736韩国380日本591俄罗斯293加拿大662德国572法国578中国128随着未来新能源汽车续航里程的增加，新能源汽车可以满足我国大部分家庭的用车需求。在国家政策的扶持和社会宣传下，越来越多的消费者会将新能源汽车纳入购车清单。这其中不仅有第一辆选购新能源车的创新采用者，也会包括将传统燃料汽车更换为新能源汽车的模仿者。随着人民生活水平的不断提高，很多家庭会出现购买第二辆车的需求，这同样促进了新能源汽车的发展。考虑到新能源汽车与传统汽车有很大的不同，本文假设新能源汽车在中国最大的潜在消费者约为传统汽车消费者的1/3，即m值为1.3亿。1.2.1.2参数p,q的估计新能源汽车在我国的发展时间较短，历史数据较少，从而导致可信度较低。但能源汽车的发展过程与传统汽车业相似，故本文利用传统汽车行业发展的历史数据来估计参数p和q。并对系数进行修正。修正公式见公式（4-3）和公式（4-4）：（4-3）（4-4）公式（4-3），（4-4）中，，分别表示新能源汽车产业的创新系数和模仿系数。代表传统汽车产业的创新系数和模仿系数。代表新能源汽车创新系数和模仿系数指标加权平均值。代表传统汽车创新系数和模拟仿真系数指标加权平均值。1.传统汽车产业参数p,q值的估计本文利用SPSS软件，导入数据之后采用NLS（非线性最小二乘法）算法对参数p和q进行估计。上世纪90年代以前，我国的汽车数量较少，数据可忽略不计，1995年我国汽车数量首次达到114万辆，具有了较高的参考价值。故本文以1995-2014年汽车数量的数据为基础，对数据进行了分析。样本数据如表4-2所示。将m等于39000带入,使用普通最小二乘法计算出参数p和q的初值分别为0.001和0.26。建立非线性回归方程，进行迭代计算。经过10次迭代后方程达到收敛标准。经过计算可得：创新系数p等于0.0005，模仿系q等于0.266，R2等于0.98。明显p值远小于q值，模型曲线存在最高点，证明产品扩散成功。表4-2我国历年汽车保有量统计表（单位：万辆）时间汽车保有量时间汽车保有量1995114200514981996143200619831997191200725021998230200834011999304200941852000365201053132001469201166502002623201283242003845201310401200411692014123392.参数拟合度分析为检验系数估计的准确度，将计算结果带回公式（4-2），计算置信区间内任意时刻的汽车保有总量N(t)。令m等于39000，p等于0.0005，q等于0.266。计算2005-2014年汽车保有量的预测值和与实际值的误差比例，计算结果见表4-3。表4-3我国汽车实际保有量与预测值对比年份实际保有量预测值估计误差2005149714532.94%2006198219033.98%200250124731.04%2008339931975.97%2009418442982.01%2010531252141.84%2011664965691.20%2012832381851.66%201310400100713.16%201412338122160.99%从表4-3可以看出估算方法和估算结果误差基本都小于5%，在数据可信度较高的前提下，我们可以认为预测值的可信度较高，模型的预测效果较好。1.2.1.3新能源汽车产业预测模型参数p，q的修正虽然传统汽车行业的发展轨迹与新能源汽车存在相似之处，但由于所处的时代不同，二者模型的参数仍存在偏差，因此需要对参数进行修正。根据产业发展研究理论，汽车产业的发展通常需要50年来达到稳定阶段。故为了提高预测的准确性和规范性，我们将新能源汽车的发展分为两个较长时间段，分别为2017-2025年和2025-2050年。不同于传统汽车行业，影响新能源汽车创新系数p的主要因素有：价格补贴、配套设施建设和产业政策，影响模仿系数q的主要因素有：购买成本、使用成本、行驶里程和品牌认知度。接下来我们根据上述指标建立影响新能源汽车产业发展的评价系统。根据其对消费者行为的影响程度不同，设置每个指标得满分为100分。根据专家打分的最终结果对参数值进行了修正。1.第一阶段在第一阶段（2017-2025年），新能源产业处于萌芽阶段。与传统汽车相比，在许多方面都不具备优势。且在同等级汽车的比较中，新能源汽车由于成本过高，竞争力很低。但新能源汽车在使用成本方面具有明显优势。在此阶段，大多消费者都是首次购买，此时最基础的功能是影响消费者购买行为的最重要因素。低续航的新能源车总会使人望而却步。在本阶段内，新能源汽车的基础设施建设有待提高，这是本阶段限制新能源汽车发展的最根本因素。不过在该阶段国家会对新能源产业实施产业政策扶持，因此，新能源汽车产业的发展前景较好。专家的打分结果见表4-4，4-5。表4-4关键参数p影响指标评价（2017-2025）价格补贴配套设施产业政策合计新能源汽车10020100220传统汽车080080表4-5关键参数q影响指标评价（2017-2025）购车成本使用成本巡航里程品牌认知合计新能源汽车501004080220传统汽车8008030240根据公式（4-12，4-13）计算调整后的p，q值：2.第二阶段进入第二阶段(2025-2050)，政府对新能源汽车的政策补贴会出现退坡，产业扶持政策的偏移也会相应减少。但经过第一阶段的发展，新能源汽车的技术水平和制造水平将大大提高，形成了完善的产业链。新能源汽车发展逐步摆脱政策扶持，获得更进一步的提升。第二阶段关键指标评价体系得分见表4-6和表4-7。表4-6关键参数p影响指标评价（2025-2050）价格补贴配套设施产业政策合计新能源汽车07050120传统汽车090090表4-7关键参数q影响指标评价（2025-2050）购车成本使用成本行驶里程品牌认知合计新能源汽车909010080360传统汽车705010070290根据公式（4-12，4-13）计算调整后的p，q值分别为：1.2.2新能源汽车市场发展趋势预测2014年以前，新能源汽车产销量很少，且大部分由政府负责采购。2014年之后，新能源汽车产销量开始明显上涨，个人采购量占比大幅提升。故本文选择2014年为初始年，即2014年的对应t=1，根据1.2.1.1节分析，未来新能源汽车总规模将达到1.3亿，即m=1.3亿。1.第一阶段市场保有量预测将参数带入公式（4-2），其中m等于13000，p等于0.001375，q等于0.2438，计算2014-2025年我国新能源汽车保有量预测值，如表4-8所示。表4-8新能源汽车保有量预测（2014-2025）年份新能源汽车保有量年份新能源汽车保有量20142320203952015542021531201694202268520171442023893201820720241120201928820251425从上表能够看出，新能源汽车2016年和2017年的销量分别为50万辆和63万辆，2016年和2017年的实际销售量分别为50.7万辆和65.2万辆。预测值与实际值基本一致，能认为预测精度较高2.第二阶段市场保有量预测将参数带入公式（4-2），计算可得2026年-2050年新能源汽车保有量，如表4-9所示。表4-9新能源汽车保有量预测年份新能源汽车保有量年份新能源汽车保有量20261733203596182027228520361036620282956203710975202937662038114672030469220391185220315699204012146203267492045128302033778320481289620348570205012965从上表可以看出，大约到2036年，我国新能源汽车保有量将超过1亿辆且上升速度将会放缓，产业将进入成熟期。在第二阶段中，新能源汽车保有量如图4-4所示。根据Bass模型中四个阶段的划分