乘用车型销售前景预测分析

杨昆　刘雪红

摘 要： 伴随着国民对汽车的需求量的迅猛增加，对于汽车销售中的多种因素的考虑也愈发重要。运用层次分析法对汽车销售中的几个重点考量因素进行了量化分析，主要针对某品牌的车选取了几个有代表性的车型，计算出这些车型相对于总目标的权值，预测出了最有可能为消费者所青睐的车型，这能对汽车销售行业提供一个较为客观的参考作用。

关键词： 汽车销售；层次分析法；量化分析；权值；预测

中图分类号： F27

文献标识码： A

文章编号： 16723198（2013）06006702

目前关于汽车的销售量预测有很多方法，如灰色理论，时间序列模型等。这些预测方法具有较高的理论价值，但方法较为繁琐，不易为普通的销售人员接受。故有必要采用一种较为直观简便的方法。本文应用层次分析法将影响汽车销售的因素分层列出，分别计算权值，判断出应该着重考虑的因素和应该关注的车型，可供销售部门进行采购时参考。

1 汽车销售量的主要影响因素分析

汽车销售受多方面的影响，通过和汽车4S店销售人员的沟通，以及对有意向买车的消费者的随机采访，得出应该考虑价格，排量，安全性等几个因素（如表1所示）。表1是某一品牌汽车的几种车型的具体参数。对于其他的因素，如经济型，节能型等都较大程度的与表中列举的因素发生了重叠，且本文的研究目标层是站在销售者的立场上考虑那种应该加大采购量，故这些因素不考虑在内。

汽车的安全性与：车身结构设计，车身碰撞部位用材，碰撞吸能设计，安全气囊的数目，安全带等相关。

是否舒适由很多因素决定，忽略外部条件如（道路状况和驾驶人的技术等），汽车的舒适度主要和汽车的空间相关。

对于汽车的外形，各有喜好。但总的来说，人们还是倾向于外观大气，内饰精美的汽车，这和汽车的价格和排量其实是有一定的联系的。

考虑到现实中的能源、交通和环境问题，国家对节能减排的项目有相关政策倾斜。发动机为涡轮增压（T）和小排量的汽车（≤1.6L）可以享受减税补贴。

2 基于层次分析法的汽车销售预测模型建立

本文针对以上几种车型，采用层次分析法进行销售预测分析研究，其中目标层是判断哪一种车型应该加大订单量。准则层是购买汽车时一般人考虑的几个因素，如价格，排量，舒适度等。方案层则是这种品牌车的几种主要车型。

2.1 建立层次结构模型

分为三个层次：目标层，准则层和方案层。每一层的元素如图1所示。

2.2 层次单排序及其一致性检验

上面的矩阵均为不一致矩阵，因为aij·ajk≠aik。对于不一致矩阵（但要在允许范围内），层次分析法用其最大特征根λmax的特征向量ω来作为权向量，即有Aω=λω。为了判断矩阵是否符合标准，引进一致性检验指标CI和随机一致性检验指标RI。对于CI定义为 λ-n n-1 ，当CI≤0.1时，可以认为此矩阵的一致性可以接受，当CI=0时，则是完全一致性矩阵。对于RI的定义为：随机构造500个成对比较矩阵，A1，A2，A3，……A500，则可得到一致性指标CI1，CI2，CI3……CI500，RI= CI1+CI2+CI3+…+CI500 500 =（ λ1+λ2+λ3+…+λ500 500 -n）/（n-1），由此可以得到RI的值如下表（表9）。

定义一致性比率：CR= CI RI ，当一致性比率 时，认为矩阵A的一致性满足要求，否则就要对矩阵A 进行修正，改正 的值。对于表4到表9所示的七个矩阵，现在我们开始分析其一致性是否满足要求。

我们使用软件matlab来计算。输入矩阵a，调用eig命令：[b，c]=eig（a），c和b分别可以得到最大特征值和其特征向量。

从下表可以看出，七个矩阵均有CR≤0.1，七个矩阵均满足一致性检验。

2.3 层次总排序及其一致性检验

层次总排序从最高层到最底层逐步进行，不妨设B层的六个元素对总目标A的权值为a1，a2，a3，…，a6。

C层的六个因素对B层中因素为Bj的层次单排序值为b1j，b2j，…，b6j，（j=1，2…6）。

根据层次总排序方法，C层中第i个元素对总目标的权值为：∑ 6 j = 1 aj bi j 。

即有：

现在计算层次总排序的一致性比率：

调用matlab*指令，可得：CR= 0.0614 2.3726 =0.0259≤01，故上面所算出的权值满足一致性检验。

从以上的结果可以看出，最后一种车型和第三种车型（即C6和C3）是最有可能得到消费者的青睐的，这两种车型的销售前景十分接近。

3 结论

应用层次分析法进行销售预测，其结果可以让汽车销售人员对汽车订单的数量有一个大致的把握。联系到实际情况，可以判断，分析结果具有较好的准确性和可靠性，可以为汽车订单提供依据。当然，层次分析法也存在着局限性，即只适用于同一层考虑因素不多的情况，在将此法应用到其它预测时，要综合考虑其适用程度。

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