汽车摩托车配件市场发展态势的灰色关联分析
[摘 要]本文从定量的角度出发,运用灰色关联分析方法,研究了汽车摩托车配件市场生产与经济增长等因素的互相影响关系,测算了1998—2007年全国汽车摩托车配件市场总产值与国内生产总值、汽车产量、汽车拥有量及公路运输货运量的关联系数和关联度。研究表明:与国内生产总值、公路运输货运量相比,汽车产量、汽车拥有量和汽车摩托车配件市场发展的关联更为密切。
[关键词]灰色关联分析;汽车摩托车配件市场;相关性
[中图分类号]U492.331 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432(2010)13-0011-03
1 概 述
汽车摩托车配件市场是一个复杂的系统,它的发展态势取决于多种因素,人们普遍关心的问题是,在众多的因素中哪些是主要因素,哪些对系统发展的影响大,对系统发展起推动作用。过去进行系统分析主要采用回归分析、方差分析和主成分分析等数理统计方法。但是,由于这些方法要求有大量的原始数据,要求样本必须服从某种典型分布,并且计算工作量大、精度差,亟待寻求新的方法。灰色关联分析可以从不完全信息中,通过一定的数据处理,在随机的因素序列之间找出所要分析元素的关联性,发现主要矛盾,找出主要影响因素。灰色关联分析主要是态势变化的比较分析,也就是对系统动态发展过程的量化分析,因此,对样本的多少没有太高的要求,计算量少,分析时也不要求典型的分布规律,目前已被广泛用于各行业的相关性研究。本文运用灰色关联分析方法,对汽车摩托车配件市场发展的四种影响因素进行了比较分析,研究的量化结果与定性分析结果相同。
2 灰色关联分析方法
用灰色关联度来描述因素间关系的强弱、大小和次序,可以在有限数据的条件下,比较精确地寻找参考数列与各种比较数列之间的关联性,关联度越大表明比较数列与参考数列的相关性越强、影响越大。进行灰色关联分析计算首先要确定数据序列,即确定参考数列和比较数列,然后在灰色空间里进行参考数列与比较数列关联度计算,得到系统各因素间的关联系数和关联度,最后进行关联度排序。灰色关联分析的计算步骤不多,方法简单,特别是借助计算机更为迅速。计算工作包括以下几个步骤。
2.1 确定比较数列和参考数列
一个系统受很多因素的影响,在很多情况下,这些因素可能是相关或混同的,进行灰色关联分析时,首先要全面收集、归类和精确评估各种影响因素(如采用专家评判法、AHP、FAHP法等),删除一些不必要的因素,减少计算量。比如,影响汽车摩托车配件市场发展的因素很多,在经济方面,有国内生产总值;在行业方面,有汽车产量、摩托车产量和汽车拥有量;在车辆运用方面,有公路运输货运量、公路运输客运量、维修企业数量和产值、维修质量等。它们的变化直接反映或影响配件市场的供求关系。经过分析研究,确定以汽车摩托车配件总产值为参考数列,以国内生产总值、汽车产量、汽车拥有量和公路运输货运量四种影响因素作为比较数列,目的在于研究这些因素与汽车摩托车配件市场发展的关联。
2.2 数列初值化处理
原始数列往往具有不同的量纲和数量级,如果要作关联度量化分析,在选准参考数列和比较数列后,需对参考数列和比较数列进行适当处理,使数据之间保持等权、等度、等极性。所谓等权,就是将各序列的数据转化为相近数量级的无量纲数据。灰色系统作等权处理的方法有初值法、均值法、最小法、原值法、区间值法以及极差变换法等方法,最常用的是前两种。
初值法处理是将数列的每个数据均用各数列的第一个数据去除,得到一个新的序列,它是各个不同时刻的数值相对于第一个时刻数值的百分比。初值法处理后的参考序列为:
说明对汽车摩托车配件市场发展(总产值)影响最大的是汽车产量,其次是汽车拥有量,再次是公路运输货运量,最后是国内生产总值(GDP)。
4 结 论
本文从定量分析的角度出发,运用灰色关联分析法研究了汽车摩托车配件总产值与国内生产总值、汽车生产量、汽车拥有量及公路运输货运量的关联系数和关联度。研究结果表明,灰色关联分析通过对各比较序列作出的排序,揭示了因素间关系的强弱问题。影响汽车摩托车配件总产值最大的是汽车生产量,其次是汽车拥有量,再次是公路运输货运量,最后是国内生产总值。汽车是汽车配件的主要服务对象,显然应该密切相关,本文研究结果,汽车生产量、汽车拥有量与汽车摩托车配件总产值的关联度均较高,分别为0.8405及0.7594,可见灰色关联分析和定性分析的结论基本一致。
灰色关联分析方法计算简便,排序明确,精度较高,所需数据少,特别是对数据的分布类型无特殊要求,是市场动态发展研究领域值得应用的一种简便分析方法。
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[基金项目]上海高校知识创新工程(085工程)建设项目资助,项目编号:JZ0901。
[作者简介]高蔚(1962—),男,吉林长春人,副教授,研究方向:汽车可靠性试验研究。