汽车销售量计量预测

1、2020年中国汽车销量预测：一夜跌回5年前恐低于2400万辆

2020年中国汽车销量是多少？中汽协在去年12月12日的“2020中国汽车市场发展预测峰会”给出一组数据：2020年全年销量2531万辆，同比下滑2%。

这是去年12月给出的预测，当时还没有人知道知道新冠病毒会来，所以中汽协这个预测肯定不准了。

本刊并不擅长数据搜集整理，但预测这种不需要负责任的事还是可以试一试的。就在去年7月12日，本刊发表了一篇“机构全面战略误判 中国新能源汽车之路正发生重大转折”文章（文章已删除），“精”准的预测到了2019年中国新能源汽车的销量：123.4万辆。

实际上，2019年中国新能源汽车销量是120.6万辆，比本刊预测的123.4万辆还要低，但当年众多的国家级机构如工信部、中汽协、乘联会的，这些机构预测的最低数值是150万辆（工信部），所以作为一个小媒体，发出123.4万这个预测数字，需要一定的勇气。

事情的结果是：一个小小的公众号自媒体，预测的数字比工信部等国家机构还准！事实上当时本刊用了一个极简单的办法：2019年全年销量=2019年1-6月销量（61.7万辆）x2=123.4万辆。

本刊发布这一“精准预测”之后，很快引起了人们大量转发。但也有专业人士也马上指出：这种预测方法过于简单粗暴，怎么能简单乘以2呢？

根据2018年的数据，上半年的销量（41.2万辆），仅占全年销量（125.6万辆）的32.80%。如果按照这个比例测算，2019年销量最高可达188.10万辆，因此也完全有可能达到当年最高的一个预测值：180万辆（中国电动汽车百人会）。

但后来的事实证明，小编“歪打正着”，完全预测（猜测）对了。反倒是专家们全盘皆错。是什么原因导致了2019年下半年情况和上一年完全不同？原因其实是这两个：

1、上半年发生的接二连三的新能源车起火事件，影响了消费者信心。

2、2019年6月25日之后，新能源汽车国补降50%，地补取消，严重影响了市场。

 蔚来ES8起火

现在回过头看，这两件事，第一件事和今年的新冠肺炎相似，同时具备了黑天鹅和灰犀牛的气质，难以预测或者多数人本能的选择了忽视；并且行业大佬们肩负能唱好尽量不唱衰的行业责任，因此给出一个更乐观的预测并不奇怪；但第二件事，作为国家方针政策，整个行业都是知晓的，但专家们普遍低估了它的影响力。

如今，2020来了，小编再来大胆一回，预测一下2020年全年中国汽车销量。小编的预测是：2020年中国汽车销量或低于2459.76万辆。理由如下。

同样，这次本刊的预测方法依旧十分简单：根据2020年3月上海车牌竞拍人数来计算。

3月21日刚刚结束的上海车牌拍卖，竞拍人数是：13.3万人。而历年3月上海车牌竞拍人数是：2019年15万人，2018年21.7万人，2017年26.2万人，2016年3月22.11万人，2015年13.26万人，2014年6万人。

与之对应的，2014年-2019年中国汽车销量：2349.19万辆、2459.76万辆、2802.8万辆、2887.89万辆、2808.1万辆、2576.9万辆，曲线并没有完全重合，但重合度还是比较高的。

从这两组数字看，2017年3月拍牌人数最多，而当年中国汽车销量也是历年最高的。而2020年3月上海拍牌人数与2015年3月几乎一致。由此简单推断：2020年中国汽车销量或下降至2015年2459.76万辆的水准，比上年下降约4.5%。

2459万辆这个数字，比中汽协去年12月预测的2531万辆要低了约72万辆。尽管这个测算方法过于简单，但简单有简单的好处。而且，如果把新冠疫情的情况加进来的话，很显然2459万辆这个预测会更靠谱得多。

数据显示，由于受到新冠疫情的影响，2020年1月，中国汽车销量同比下滑17.7%，为194.1万辆，比上年同期少约40万辆；2月，中国汽车销量仅为31万辆，比上年同期下降79.1%，减少约117万辆。仅这两个月，就已经比2019年少了约160万辆。

尽管有业内人士指出，汽车购买的频率不高，一年甚至3-5年才购买一次，因此新冠病毒对新车销量的影响恐怕有限。但新冠疫情对全球各行各业的冲击，是否会让整体经济发生史无前例的大衰退，并大幅度影响到普通家庭的收入从而影响到汽车消费，这个问题目前没有任何人能预判到。

根据新冠肺炎医疗救治上海专家张文宏的说法，要完全防住这波新冠病毒，至少要等到2021年。而这一年的时间，全世界都要随时准备预防新冠病毒的反扑。在这个过程中，许多行业发生企业倒闭、裁员的事在所难免，一些企业即便不倒闭、不裁员，其降薪的风险也比往年要大得多，这些因素都会大大降低消费市场的购买力。

因此至少可以肯定一点，2020年中国汽车销量有很大概率会低于2015年的水准，也就是一夜回到5年前，全年销量恐怕会整体低于2400万辆甚至更低。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

2、预测销售量的计算

说明下:按照预测期销售量＝平滑系数*上期实际销售量+（1－平滑系数）*上期预测销售量
先计算出上期预测销售量0.5*50000+(1-0.5)*55000=52500.再计算下期的预测销售量=0.5*53000+(1-0.5)*52500=52750!

3、2021年汽车销售量趋势如何？

首先，尽管新冠肺炎的爆发加速了经济衰退，但中国在2019年售出了2500万辆76万辆乘用车和1辆商用车。长期以来，中国汽车市场一直是全球汽车制造商增长战略的基石，也是企业长期成功的关键。早期，西方汽车制造商与中国汽车制造商建立了合资企业，现在依靠引人注目的、正在崛起的中国市场的表现。在这样的背景下，中国的汽车拥有率只有19%左右，远远低于德国（59%）和美国（84%），这两个国家潜力巨大。

其次，从供应方面看，2021年上半年将有208款新车上市，上海车展发布的部分新车将在下半年上市交付。结合新车型市场的爬升周期，将为下半年市场增长带来新的动力。然而，随着芯片短缺在第二季度和第三季度逐渐加剧，越来越多的汽车企业不同程度地停产，并提高了个别车型的价格。在终端销售层面，随着部分车型库存的减少，汽车终端销售优惠范围有所收紧，不利于市场潜力的释放。考虑到汽车市场的经济、政策和发展势头，预计2021年中国乘用车市场将触底反弹，市场规模有望达到2248万辆，同比增长12.0%。

汽车行业的竞争越来越激烈。头车品牌销量快速回升，腰部以下企业面临巨大压力；市场集中度会越来越高，未来品牌会越来越少。然而，汽车行业是一个重资产行业。上下游产业链特别长，消费过程或生命周期相对较长，其演化过程将相对较长。但这一趋势已经出现，销量越来越多地向龙头汽车企业聚集。消费升级，汽车单价上涨。

最后，近几年，中国汽车市场平均单车价格为16万辆，消费升级趋势十分明显。消费升级有三个驱动因素。

是全国整体经济环境比较好。消费者口袋里有钱，购买力提高。消费者的购买方式多样化，按揭分期付款大大提高了消费者的购买力。原来，我手里只有10万块钱买一辆车；现在有10万元可以买30万、40万甚至50万辆车。

追求质量和消费质量。每个人都在追求品牌或产品品味。尽管目前投资者的地位很强，经销商协会的地位很难改变，但销售模式的改革必将给汽车制造商和经销商带来好处。本研究发现，直销模式的实施可以让汽车制造商创造一个线上线下无缝融合的购车旅程，满足客户对公开透明价格的需求，无需协商和谈判，为客户提供非接触式销售服务，这已成为疫情后的一种新的常规需求。

4、如何预测销售量

一、定性预测

一般来说，在销售预测中常用的定性预测方法有四种：高级经理意见法、销售人员意见法、购买者期望法和德尔菲法。

1、高级经理意见法

高级经理意见法是依据销售经理（经营者与销售管理者为中心）或其他高级经理的经验与直觉，通过一个人或所有参与者的平均意见求出销售预测值的方法。

2、销售人员意见法

销售人员意见法是利用销售人员对未来销售进行预测。有时是由每个销售人员单独作出这些预测，有时则与销售经理共同讨论而作出这些预测。预测结果以地区或行政区划汇总，一级一级汇总，最后得出企业的销售预测结果。

3、购买者期望法

许多企业经常关注新顾客、老顾客和潜在顾客未来的购买意向情况，如果存在少数重要的顾客占据企业大部分销售量这种情况，那么购买者期望法是很实用的。

这种预测方法是通过征询顾客或客户的潜在需求或未来购买商品计划的情况，了解顾客购买商品的活动、变化及特征等．然后在收集消费者意见的基础上分析市场变化，预测未来市场需求。

4、德尔菲法

德尔菲法又称专家意见法，是指以不记名方式根据专家意见作出销售预测的方法。至于谁是专家，则由企业来确定，如果对专家有一致的认同则是最好不过的。

德尔菲法通常包括召开一组专家参加的会议。第一阶段得到的结果总结出来可作为第二阶段预测的基础。通过组中所有专家的判断、观察和期望来进行评价，最后得到共享具有更少偏差的预测结果。

德尔菲法的最大优点是充分民主地收集专家意见，把握市场的特征。但是，德尔菲法一般只能得到企业或行业的预测结果，用此方法所求得的地区、顾客、产品分类等预测结果就没有那么精确了。

二、定量预测

用来进行销售预测的定量预测方法可以按照不同类型分成两大类；时间序列分析法、回归和相关分析法。

1、时间序列分析法

时间序列分析法是利用变量与时间存在的相关关系，通过对以前数据的分析来预测将来的数据。在分析销售收入时，大家都懂得将销售收入按照年或月的次序排列下来，以观察其变化趋势。时间序列分析法现已成为销售预测中具有代表性的方法。

2、回归分析法

各种事物彼此之间都存在直接或间接的因果关系．同样的，销售量亦会随着某种变量的变化而变化。当销售与时间之外的其他事物存在相关性时，就可运用回归和相关分析法进行销售预测。

影响销量的内部因素

1、营销策略

市场定位、产品政策、价格政策、渠道政策、广告及促销政策等变更对销售额所产生的影响。

2、销售政策

考虑变更管理内容、交易条件或付款条件，销售方法等对销售额所产生的影响。

3、销售人员

销售活动是一种以人为核心的活动，所以人为因素对于销售额的实现具有相当深远的影响力，这是我们不能忽略的。

4、生产状况

货源是否充足，能否保证销售需要等。

5、求汽车月,年销售量推算法?

预测销售量通常有两种方法。
一种是根据上一期的销售量，推算本期的销售量。
另一种是根据去年同期的销售量。推测本期的销售量。
一般情况下都会向上作出20%左右的浮动。

6、工信部：预测2020年汽车产销规模约2500万辆

（文/张钰翊）1月20日，工业和信息化部部长苗圩在国新办新闻发布会上透露，2020年汽车产销规模总体大概能够维持在2500万辆左右，这可能是零增长或略有负增长。

苗圩指出，经过28年的正增长，2018年汽车行业首次出现产销负增长，进入市场和产业结构调整时期。然而，从去年下半年开始，随着企业的有序调整和应对以及相关促进消费政策的逐步实施，汽车生产和销售的同比下降幅度一直在缩小。

2020年和2021年将是汽车稳定和建底的关键时期，苗圩称。2019年11月，新车产出同比出现正增长，市场信心得以恢复。

此外，苗圩还指出，目前最大的问题是汽车行业基础研究投入不足，一些破坏性技术缺失，创新能力有待提高。与此同时，还面临着短期影响，如对退出斜坡的新能源汽车的补贴和传统汽车排放的升级。整个行业仍面临更大的下行压力。

车友头条查阅中汽协数据发现，2019年，我国汽车累计产销量分别完成2572.1万辆和2576.9万辆，同比分别下滑7.5%和8.2%。而2018年，我国汽车产销分别完成2780.9万辆和2808.1万辆，分别下降4.2%和2.8%。显然，我国的汽车保有量已经显现出稳定迹象，整个行业步入低量高质的发展时期，可以预测，2020年的市场竞争，将一场实力与品牌的较量。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

7、预测销售量怎样计算

趋势预测有多种方法，年平均增长率法，移动平均线法等。本题递增趋势明显，适合平均增长率法。
年平均增长率 r=（224/105）^(1/12)-1=0.065
2012年销售量预测=224*（1+0.065）=238.56
2013年销售量预测=238.56*（1+0.065）=254

8、做汽车的销量预测，都用什么预测方法，亟待解决

中美汽车销量预测 王颖硕 B33 北京交通大学摘要本文的目的在于预测未来中美的汽车销量，使用的是统计学中回归的方法。在预测中考虑到了GDP，新房销售量，人口，平均收入，以及股票市场的指数（美国使用的是道琼斯指数，中国使用的是沪市指数）五个因素对汽车销量的影响。文章的第一部分，首先对两国汽车销量分别与五种因素进行一元回归。这样在同一因素下，就可以通过调整的R Square统计量对比，找出统一因素对两国影响度不同的原因。文章的第二部分则是对汽车销售量进行最后的整体预测。得出，未来汽车销量的回归方程。最后，通过预测的过程中遇到的问题，来比较中美经济发展的不同。 关键词回归；汽车销量预测；发展 正文1.问题的提出几十年前，能看见一辆私家车在街上跑，那绝对是稀罕事。而今天，随着人们生活水平的提高。汽车渐渐的走入了我们的生活之中。在街上跑着一辆汽车不再大惊小怪。而现在，我们面对的是一再的堵车。而与美国相比，几十年前，大街上就开始了汽车的飞驰，而今天，技术的发展，经济的增长，美国的汽车销量又面临着一种怎么样的状况呢？ 我们引入了GDP，新房销售量，人口，平均收入，以及股票市场的指数五个因素，来分析这些因素对汽车销量的影响，并且对比这些因素在两国之间所起作用的大小，并找出原因。 2.因素分析2.1GDP GDP是衡量一个国家生产能力的标准，所以我们引入GDP来对汽车销量进行回归预测。使用GDP作为自变量，汽车销量为因变量为做一元线性回归。我们得到： (上图为中国，下图为美国) 回归统计　中国美国Multiple R0.9591870.565703R Square0.9200390.32002Adjusted R Square0.9147090.289111标准误差72687.31041295观测值1724 我们从图表中可以得出，中国的R Square与美国的R Square=0.32相比，高达0.92。这不禁让我产生了疑问，为什么一元回归中，中国GDP拟合程度这么高。通过分析，我认为原因可归纳为以下几点：中国的属于发展中国家、生产力没有美国发达，汽车在中国属于一种新鲜事物出现。对于买车的人来说，其主要买车的激励是其收入的提高。人们的腰包充裕了，有了多余的钱，才有能力去买汽车这样的奢侈品。换句话说，人们购买的汽车往往是其购买的第一辆汽车。而美国不同，汽车在美国早已不是什么新鲜的产物，人们买的意愿并不是因为收入的增加。购买汽车只是生活中一种基本的需求，这一观点我们也可以图中得到证明，我们可以看出，相对于中国的汽车销量，美国的汽车销量较为平稳，只有上下波动，而没有趋势性的变化，这更可以说明汽车对于美国人来说只是一种普通的消费品。换句话说，美国人买的车并不是他们的第一部车。所以，由于中美两国买车激励的不同。导致了GDP对中美两国汽车销量影响显著程度的不同。 2.2人口 用人居收入作为自变量，汽车销量为因变量为做一元线性回归。我们得到： (上图为中国，下图为美国) 回归统计　中国美国Multiple R0.8202040.553668R Square0.6727350.306548Adjusted R Square0.6509170.275028标准误差147051.71051559观测值1724 从人口角度分析，人口对汽车销量的影响，我们可以看出中国的人口对汽车的销量的影响大于美国，几乎是美国的2.5倍。我从中归纳为以下几点： 从常理上说，人口并不应该对美国的汽车销量有很大影响。实际上，表中调整的R Square数值并不是很大。对于人口对汽车销量的影响的原因可归结于消费者数量的增多。试想如果买车的人占总人口的比例是一定的，人口的增加必然会导致买车的人变多。 从人口增长的角度来看，从1991年到2007年。美国的人口增长了19%，而中国的人口增长了12%。在汽车销量上，美国的汽车销量增长了21%，中国的汽车销量增长了1002%。从这组数据中，我们发现的一个问题，对于中国人来说，人群中买车人群的比例并不是不变的，而且是有巨大的变化。通过数据我们可以估计，中国人群中买车的人群比约增长了50倍，而美国只增长了不到2倍。这说明了我国人民的生活水平有了很大的提高。2.3人均收入 人均收入是衡量人们生活水平的最直接因素，对人们的消费水平有着重要的影响。下面，用人居收入作为自变量，汽车销量为因变量为做一元线性回归。我们得到： (上图为中国，下图为美国) 回归统计　中国美国Multiple R0.9707740.557582R Square0.9424020.310898Adjusted R Square0.9385620.279575标准误差61691.221048256观测值1724 对于人均收入，我们完全可以用GDP的那套理论去解释。通过协方差分析，GDP与平均收入的协方差等于0.99736，非常接近于1，也就是说他们几乎是完全的正相关。所以，它得出与GDP相同的结论就不足不为怪了。人均收入的调整R Square为0.938，而GDP为0.914，这说明了人均收入比GDP更加有效。因为GDP只是代表了国家的生产能力，而人民收入才是真正衡量人民生活水平的指标，GDP的增加包括了很多项的增加，并不一定全代表人民收入的增加，所以，人均收入对汽车销量影响更加显著。中国的人口增加12%，GDP增加了1040%，人均收入增加了965%。美国人口增加19%，GDP增加了137%，人均收入增加了94%。中国人均收入增加的强劲势头，不仅归结于其GDP的快速增长，还由于人口的增长的放慢。所以，我国的计划生育政策是正确的，少人口不失为提高人民生活水平的有效方法。 2.4股票市场 用人居收入作为自变量，汽车销量为因变量为做一元线性回归。我们得到： (上图为中国，下图为美国) 回归统计　中国美国Multiple R0.7677940.608267R Square0.5895080.369989Adjusted R Square0.5621420.341352标准误差1646921002304观测值1724 首先说明对数据的处理，我们知道，大盘每一天都有自己的点数，但是，把每一天的点数都表示出来，不仅难度很大，而且还增加计算机的运算负担。所以，我们队美国和中国股市数据采取了处理，但原则上是处理后仍能表现出股市走向的趋势。两国的数据处理方式略有不同。对于美国，从每个月中随机抽取一天的股票信息，包括开盘，最高，最低，交易量，收盘。我们统计出这12天的收盘点数，然后取平均值，就认为是这一年的股市点数。而对于中国，由于我国的股市刚刚起步，数据十分不完整。所以，我们取每年最后的一天为样本，计算这一天最高和最低的平均值，记为本年的股市点数。股市的最大特点在于其风险很大，波动性也大。但是，对于两国来说，从1991年到2007年，两国的股市都有大幅度的提高。但中国的汽车销量变化大，而美国的变化较小。所以美国的线性趋势并不明显。美国的股市从1991年到2007间翻了3倍多。考虑到2007年中国股市的不正常火热，排除这一年的影响，只计算到2006年，而中国翻了10倍左右。明显高于美国的股市增长。在股市种赚了大钱的人们就有动机购买汽车。所以，中国汽车的销量受股市影响较为显著。而美国人大多数都有汽车，人们也不至于把赚的钱投入买新的汽车，房子才是美国人证明自己财富的物品。 2.5新房销售量 在经济学中，购买住房属于投资，而购买汽车属于消费。对于普通人来说，购买房地产是我们唯一可能进行的投资。那么，人们投资对于消费的影响值得我们研究，所以我们引入了房屋销售量这个因素。 使用房屋销售量作为自变量，汽车销量为因变量为做一元线性回归。我们得到： (上图为中国，下图为美国) 回归统计　中国美国Multiple R0.9891440.540479R Square0.9784060.292117Adjusted R Square0.9769670.259941标准误差37773.161062444观测值1724 这组数据的对比，相当有趣。凭直觉来说，房地产的销售量对于汽车的销售量并不应该有很大的影响。确实，美国的数据证明，房屋销售量的R Square仅有0.259。但是，中国的房屋销售量的R Square为0.976。中国房屋销售量近20年来都保持着较高的增长率，一是因为人口的增多，二是因为人们生活水平的提高，对住宿环境，生活水平有了更高的要求。而汽车销售量的增加也是由于人们对生活水平要求的提高所导致的。所以，房屋的销售量对于汽车销量相对于美国有更加显著的影响。美国的房屋销售量近20年来有所波动，有升有降，总体上保持略微上升。房屋销售量的增加主要是由于人口上升的因素。但是，在2002到2005年，美国的由于次级贷款的大量发行，房屋的销售量更加大。在接下来的2006到2008年，次贷危机的爆发，导致了美国房地产泡沫的崩溃，美国的房屋销售量出现大的下降。相对于中国房地产行业，美国房屋销售量受到的意外冲击加大，所以，美国的房屋销量对汽车销量的影响不显著。1998年，中国实行了房改政策，房改总体要求是：废止住房分配制度，建立适应我国国情的住房补贴和储金制度，逐步实现居者有房。改年房屋的销售量有增长37%。所以，房改政策是我国近些年火爆的房地产市场的导火索。加上这些年来房屋需求的增加，房屋价格不断攀升，部分消费者买房的目的并不是居住，而是认为奇货可居，对于这种有能力投资房产的人，并然能又能购买汽车。所以，这可以是房地产对汽车销量的影响显著的原因之一。中国的顺口溜中有句老话：“买房买车要娶老婆。”这也说明了在我们的文化中，房子和汽车占了多么重要的地位，往往一个拥有自己房子和汽车的男士更容易被认为是一位成功的男士。这是由于这样的因素，房屋的销售量对于汽车的销售量产生了大的影响。而对于美国来说，有一辆汽车并不是什么稀罕事，拥有一套特别的房子才是每一个美国人的梦想，所以，在美国，房子销售量和汽车销量并没有什么太大的影响。