基于arma模型對武漢再制造企業(yè)的廢舊汽車可回收量的預(yù)測

1、<p>　　基于ARMA模型對武漢再制造企業(yè)的廢舊汽車可回收量的預(yù)測</p><p>　　作者簡介：付小偉，中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)工商管理學(xué)院。 </p><p>　　摘 要：在從事汽車再制造零部件的生產(chǎn)中，面臨著很多不確定性因素，包括回收率、回收量、回收時(shí)間、需求水平、回收零部件的質(zhì)量和組成成分等等，其中對回收量的準(zhǔn)確預(yù)測是十分重要的一環(huán)，因?yàn)樗P(guān)系到整個(gè)運(yùn)作生產(chǎn)計(jì)劃和預(yù)期的利潤。

2、ARMA模型是是一種精度較高的時(shí)序短期預(yù)測方法，因此我們根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，運(yùn)用殘差序列相關(guān)圖、偏相關(guān)圖的分析，選擇并建立ARMA模型并對模型進(jìn)行檢驗(yàn)，然后對回收量進(jìn)行較為準(zhǔn)確的預(yù)測，以利于企業(yè)制定生產(chǎn)計(jì)劃和實(shí)現(xiàn)供需的平衡。 </p><p>　　關(guān)鍵詞：回收量；ARMA模型；汽車再制造 </p><p>　　目前，“循環(huán)經(jīng)濟(jì)”已作為口號提出來并受到國家的重視，因此國家大力推行汽車零部件的再制造

3、，國家首批試點(diǎn)汽車零部件再制造企業(yè)共14家，　武漢東風(fēng)鴻泰控股集團(tuán)是武漢惟一獲得國家“汽車零件再制造”授權(quán)的企業(yè)，翻新出來的部件不再使用到新車上，而是作為配件銷售給修理廠或4s店，公司的廢舊零部件主要是通過神龍公司的4s店系統(tǒng)幫助回收舊件。而舊件的回收是十分關(guān)鍵的，因?yàn)樗鼪Q定著公司生產(chǎn)能否順利進(jìn)行，供需能否達(dá)到平衡，企業(yè)能否實(shí)現(xiàn)最大利潤等等，因此對回收零部件的預(yù)測是十分重要的，而國內(nèi)對于零部件的回收預(yù)測的研究較為缺乏，主要集中于物流網(wǎng)絡(luò)

4、構(gòu)建的研究上，因此本文通過建立ARMA模型對零部件進(jìn)行回收預(yù)測，以期對企業(yè)的發(fā)展有指導(dǎo)意義。 </p><p><b>　　1 模型識別 </b></p><p>　　首先，我們從國家統(tǒng)計(jì)局和武漢統(tǒng)計(jì)局售價(jià)歷史數(shù)據(jù)，得出汽車平均報(bào)廢率4.51%，報(bào)廢汽車的平均回收率為40%。汽車保有量數(shù)據(jù)為：1996年湖北汽車保有量為37.90萬輛，武漢汽車保有量的估計(jì)量為15.16

5、，1997年湖北汽車保有量為41.43，武漢汽車保有量的估計(jì)量為16.572，1998年湖北汽車保有量為43.22，武漢汽車保有量的估計(jì)量為17.288，1999年湖北汽車保有量為46.46，武漢汽車保有量的估計(jì)量為18.584，2000年湖北汽車保有量為47.55，武漢汽車保有量的估計(jì)量為19.02，2001年湖北汽車保有量為52.33，武漢汽車保有量的估計(jì)量為20.932，2002年湖北汽車保有量為62.33，武漢汽車保有量的估計(jì)量

6、為24.932， 2003年武漢汽車保有量271391，湖北汽車保有量72.86，2004年武漢汽車保有量334567，湖北汽車保有量77.83，2005武漢年汽車保有量370609，湖北汽車保有量86.24，2006汽車保有量418667，湖北汽車保有量98.74，2007汽車保有量484111，2007年湖北汽車保有量115.46。以上數(shù)據(jù)構(gòu)成一個(gè)回收</p><p>　　武漢汽車的回收量一直呈上升趨勢，近似

7、于指數(shù)增長模型。然后對其做一階差分。 </p><p>　　利用Eviews做數(shù)據(jù)的自相關(guān)和偏相關(guān)得出自相關(guān)系數(shù)并沒有很快地趨于0，即序列是非平穩(wěn)的。然后對序列做一階差分，發(fā)現(xiàn)自相關(guān)系數(shù)依然沒有很快地趨于0，因此序列依然是非平穩(wěn)的。對序列做二階差分發(fā)現(xiàn)自相關(guān)系數(shù)較快地趨于0，因此此時(shí)序列是平穩(wěn)的，但高階差分也存在著一定的缺陷性，因?yàn)樗⒉荒芊从吃蛄械拈L期特征或季節(jié)特征，會丟失信息。因此，我們首先用指數(shù)曲線來擬合

8、序列的長期趨勢： </p><p>　　擬合的效果非常好，擬合度高達(dá)0.963，其中 為殘差序列。對殘差序列進(jìn)行自相關(guān)和偏相關(guān)分析 </p><p>　　可看出殘差序列為平穩(wěn)序列，自相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)在滯后期一期后都落在95%的置信區(qū)間 </p><p>　　自相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)均有拖尾性，在一期后均落入置信區(qū)間，因此P可以取1或2，q也可以取1或2，對序列可

9、建立的模型有ARMA（1，1），ARMA（1，2）ARMA（2，1）ARMA（2，2） </p><p><b>　　模型為： </b></p><p>　　2 模型的參數(shù)估計(jì) </p><p>　　通過模型識別和確立模型的階數(shù)后，我們進(jìn)行參數(shù)估計(jì) </p><p>　　此外，數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明，滯后多項(xiàng)式的倒數(shù)根都落在

10、了單位圓內(nèi)，所以過程是平穩(wěn)的。 </p><p>　　由上述結(jié)果分析可得，模型的擬合度即 都非常地高，而對于AIC和SC的值來說，ARMA(2,2)模型的值分別為-3.304151，-3.122599，相對于其他模型來說，它的值最大，因此可以認(rèn)為ARMA(2,2)模型更加合適，因此我們選擇ARMA(2,2)模型為最終模型。 </p><p>　　3 模型的適應(yīng)性檢驗(yàn) </p>

11、<p>　　對模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)后，對ARMA（2，2）模型進(jìn)行適應(yīng)性檢驗(yàn)，即對模型的殘差序列進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn)，即滯后期 時(shí)，序列的自相關(guān)系數(shù)為0，在產(chǎn)生的自相關(guān)分析圖中，包括對殘差序列進(jìn)行的 檢驗(yàn)，即 統(tǒng)計(jì)量和相伴概率。對于本文中的ARMA模型的檢驗(yàn)中，自相關(guān)系數(shù)均為0，均落在了置信水平95%內(nèi)的區(qū)間內(nèi)，而且拒絕原假設(shè)的P值均很大，即不能拒絕序列相互獨(dú)立的原假設(shè)，因此通過檢驗(yàn)。 </p><p><

12、;b>　　4 回收預(yù)測 </b></p><p>　　1997～2006年的回收預(yù)測結(jié)果 </p><p>　　其中，預(yù)測精度MAPE為2.69，表明預(yù)測精度相對較高，根據(jù)所建立的ARMA(2,2)可以對武漢汽車再制造業(yè)可回收的廢舊零部件進(jìn)行短期預(yù)測。 </p><p><b>　　5 結(jié)語 </b></p>&

13、lt;p>　　本文以武漢再制造企業(yè)可能回收的廢舊零部件的數(shù)量為研究對象，通過搜集歷史數(shù)據(jù)，利用Eviews時(shí)間序列分析軟件對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以找出規(guī)律，并進(jìn)行預(yù)測。首先，通過建立指數(shù)回歸模型消除了序列中的長期趨勢，然后利用相關(guān)理論對殘差進(jìn)行分析，并對模型進(jìn)行識別和檢驗(yàn)，最終選擇了ARMA（2，2）模型對回收量進(jìn)行預(yù)測。對回收量的準(zhǔn)確預(yù)測有助于企業(yè)更好地做出生產(chǎn)和庫存決策，以實(shí)現(xiàn)最大利潤同時(shí)承擔(dān)社會責(zé)任，因此企業(yè)可以利用所建模型對