基于網(wǎng)絡(luò)搜索的預(yù)測方法具有獨立性和真實性,但其在電動汽車銷量預(yù)測的實際應(yīng)用效果有待進一步的研究與驗證。目前大多數(shù)學者根據(jù)人口、政策經(jīng)濟等宏觀因素進行全國汽車銷量預(yù)測。少數(shù)學者也結(jié)合網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)對具體車型銷量進行預(yù)測。但是對于電動汽車的銷量預(yù)測研究較少。本文通過對電動汽車銷售預(yù)測模型的分析,發(fā)現(xiàn)了基于TEI@I方法論的集成模型的預(yù)測能力優(yōu)于線性模型,主要研究內(nèi)容及結(jié)論如下:1、以Web of Science為檢索平臺,采集了近20年來的相關(guān)文獻,利用CiteSpace進行文獻聚類分析,得到引文聚類網(wǎng)絡(luò)圖和時區(qū)圖。聚類結(jié)果發(fā)現(xiàn)美國、中國在汽車市場預(yù)測方面的研究較多,起步較早。并且,目前的研究熱點主要集中在汽車銷量預(yù)測模型的構(gòu)建和電動汽車充電樁的選址。同時,通過文獻整理,總結(jié)前人預(yù)測電動汽車銷量的經(jīng)驗和方法,發(fā)現(xiàn)中國學者提出的TEI@I方法論在預(yù)測模型中應(yīng)用廣泛。2、從消費者決策理論出發(fā),搭建宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)、百度指數(shù)和口碑數(shù)據(jù)三個方面的影響因素與電動汽車銷量之間相關(guān)性的理論框架。通過挖掘消費者網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),運用格蘭杰因果關(guān)系檢驗和灰色關(guān)聯(lián)度定量分析影響電動汽車銷量的因素。以電動汽車車型為實例的研究... 

【文章來源】：華南理工大學廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

研究國家影響力網(wǎng)絡(luò)圖

銷量預(yù)測文獻的引文網(wǎng)絡(luò)聚類分析和可視化分析，識別出汽車銷量預(yù)測研究的發(fā)展過研究重點和熱點問題。① 引文聚類分析通過聚類方法形成的共引文獻聚類將共同引用強度當作測量標準，對各類引用文進行聚合分類。該方法將相互共引的文獻聚合在一個集群中，根據(jù)各集群之間的共引度進行分類，形成該類文獻的引文網(wǎng)絡(luò)聚類分析。CiteSpace 工具將文獻按發(fā)表時間行聚類，再將共引強度高的類集合在一起，形成共引網(wǎng)絡(luò)。圖 1-4 為汽車銷量預(yù)測文研究主題聚類的結(jié)果。引用率越高的文獻在圖中的點越大。兩點之間的連接表示兩個獻同時被引用過，點和線的顏色對應(yīng)于圖上方的時間軸（其中時間軸右側(cè)代表 2018 年左側(cè)代表 1997 年）。從圖中可以看出，聚類的大小排序依次為 1、2、3、4，研究電動車銷售的類最大，其次是電動汽車、汽車銷售預(yù)測和激勵，這也符合新時代追求環(huán)保動汽車的趨勢，是本文選擇電動汽車作為研究對象的原因。

圖 1-5 文獻引文網(wǎng)絡(luò)與聚類時區(qū)圖圖 1-5 為文獻聚類結(jié)果的時區(qū)圖，可以看出各類別的聚類文獻研究所在的時間。表1-5 總結(jié)了引文聚類的基本情況，詳細列出了 4 個引文聚類網(wǎng)絡(luò)的聚類號、聚類標簽、平均出版年份和研究重點。其中，聚類標簽是根據(jù)各個聚類高被引文獻的標題提取的特征詞，平均出版年份分別代表著不同時期汽車銷量預(yù)測研究的知識前沿，研究重點是依據(jù)每個聚類中頻繁出現(xiàn)的關(guān)鍵詞以及高被引文獻的研究方向總結(jié)得出的。聚類標號為 4的文獻被引平均年份在2010年，研究重點是激勵汽車銷售的商業(yè)案例分析和服務(wù)創(chuàng)新，代表著早期的研究熱點。通過分析聚類成員可知，早期的汽車銷量預(yù)測研究對于影響電動汽車銷量的因素也存在著一些頗有啟發(fā)性的成果。聚類 1 和聚類 2 代表著近年來電動汽車的研究熱點，關(guān)注電動汽車充電樁分布問題，這類研究同時會涉及預(yù)測電動汽車銷量的內(nèi)容。本文研究的重點是聚類 3 汽車銷量預(yù)測，這些文獻發(fā)表平均年份在 2013 年，專注于社交媒體創(chuàng)造的汽車消費者所參與的環(huán)境與經(jīng)驗。

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的汽車銷量預(yù)測方法研究[D]. 曹永立.電子科技大學 2018
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本文編號：3397425