基于多元线性回归模型对遵义东贸直营店配件出库量预测和解释

2021-07-16 13:49尹佳君
时代汽车 2021年10期
关键词:多元线性回归商用车配件

尹佳君

摘 要:配件销售等于服务商内部维修出库加经销商外销出库,考虑数据封闭性、可得性、准确性,本论文聚焦服务商的内部维修出庫。通过应用统计学学习,了解到应用统计学可以通过Eviews软件多元回归模型,通过可决系数、F检验,T检验,确定模型的拟合度,因子的显著性,从而可以达到预测配件出库量。

关键词:商用车 配件 Eviews软件 多元线性回归 预测

1 问题提出

我所从事的行业是商用车维修行业,配件销量是个人关键业绩指标。了解促进配件销量因素,及时预测配件销量,对进货节奏、资金安排、营销活动开展节点及策略制定,有很强指导性意义。

问题提出:配件销量=服务商维修出库+经销商销售出库,本论文主要探讨服务商维修出库范围。

2 理论分析

按照生产运作理论和维修行业经验,影响维修出库的因素有:

1、车辆入场台次(客户需求)

2、在岗工人数量(生产加工能力)

3、在岗管理人员数量;(生产运营能力)

4、配件满足率,其中配件满足率=1-缺货车次/入场台次,可以通过缺货车次换算得到。(供应链管理能力)

当天配件维修出库作为Y被解释量,解释量有4个:入场台次代表客户数量,在岗工人能力代表加工能力,在岗管理人员能力代表生产运营能力,配件满足率代表供应链管理能力。

3 理论模型

理论模型设定为:Yt=β1+β2X2t+β3X3t +β4X4t+β5X5t+μt

其中:Y-当日配件出库量;

X2-当日入场台次;(客户需求)

X3-当日工人在岗人数 (生产加工能力);

X4-当日管理人员在岗人数(生产运营能力);

X5-当日配件满足率(%);(供应链管理能力)

4 运用Eviews软件计算与分析

4.1 考虑4个因素对配件出库量的影响

拟合度检验:R2=0.529799;R2=0.448025拟合效果可以,说明入场台次、工人人员数量、管理人员数量、配件满足率联合可以解释配件出库量;

F检验:针对H0:β2=β3=β4=β5 =0,取α=0.05查自由度为K-1=4和n-k=23的临界值Fα(4,23)。由于F=6.478820>Fα(4,23)=3.21,应拒绝H,说明回归方程显著,即“入场台次”、“当日工人数”、“当日管理人员数”“当日配件满足率”等变量联合起来确实对“配件出库量”有显著影响。

t检验:给定α=0.05,查t分布表,在自由度为K-1=4和n-k=23时临界值t0.025(23)=2.609,因为X2的参数对应的t统计量均2.609,这说明在5%的显著性水平下,斜率系数显著不为零,表明入场台次对配件出库量有显著影响。

经济效果说明:在其他因素不变的情况下,入场台次每增加1台,平均说来配件出库量将增加508元;工人每增加1人,平均说来配件出库量将增加53.34292元;管理人员每增加1人,平均说来配件出库量将增加1115.783元;配件满足率每增加1%,平均说来配件出库量将增加9579.953元。

4.2 模型改善

在t检验中,工人数量、管理人员数,配件满足率没有显著影响。计划去掉某些因素,改善因素多重共线性,然后再回归分析,看是否能改善模型效果。

4.2.1 去掉当日工人因子

模型设定为:Y t=β1+β2X2t+β4X4t +β5X5t+μt

其中:Y-当日配件出库量;

X2-当日入场台次;

X4-当日管理人员在岗人数;

X5-当日配件满足率(%);

利用Eviews软件回归,如下

拟合度检验:R2=0.529799;R2=0.448025拟合效果可以,说明入场台次、管理人员数量、配件满足率联合可以解释配件出库量;

F检验:针对H0:β2=β4=β5=0,取α=0.05查自由度为K-1=3和n-k=24的临界值Fα(3,24)。由于F=9.010077>Fα(4,23)=3.21,应拒绝H,说明回归方程显著,即“入场台次”、“当日管理人员数”“当日配件满足率”等变量联合起来确实对“配件出库量”有显著影响。

t检验:给定α=0.05,查t分布表,在自由度为K-1=3和n-k=24时临界值t0.025(24)=2.064,因为X2、X4的参数对应的t统计量均大于2.064,这说明在5%的显著性水平下,斜率系数显著不为零,表明入场台次、当日管理人员数量对配件出库量有显著影响。

经济效果说明:在其他因素不变的情况下,入场台次每增加1台,平均说来配件出库量将增加507.44元;管理人员每增加1人,平均说来配件出库量将增加1122.205元;配件满足率每增加1%,平均说来配件出库量将增加8553.8元。

4.2.2 再去掉当日配件满足率数据

模型设定为:Y t=β1+β2X2t+β4X4t  +μt

拟合度检验:R2=0.5286;R2=0.490888拟合效果可以,说明入场台次、管理人员数量联合可以解释配件出库量;

F检验:针对H0:β2=0,取α=0.05查自由度为K-1=2 和n-k=25的临界值

Fα(2,25)。由于F=14.01678>Fα(2,25)=3.21,应拒绝H,说明回归方程显著,即“入场台次”、“当日管理人员数”等变量联合起来确实对“配件出库量”有显著影响。

t检验:给定α=0.05,查t分布表,在自由度为K-1=2和n-k=25时临界值t0.025(25)=2.060,因为X2、X4的参数对应的t统计量均大于2.060,这说明在5%的显著性水平下,斜率系数显著不为零,表明入场台次、当日管理人员数量对配件出库量有显著影响。

经济效果说明:在其他因素不变的情况下,入场台次每增加1台,平均说来配件出库量将增加489.1485元;管理人员每增加1人,平均说来配件出库量将增加1122.407元。

5 结论及模型运用

1、遵义直营店每日配件出库量可以用当日管理人员在岗人数、入场台次来解释说明。

Yt=8881.524+489.1485X2+ 1122.407X4

经济效果解释:在其他因素不变的情况下,入场台次每增加1台,平均说来配件出库量将增加489.1485元;管理人员在岗人数每增加1人,平均说来配件出库量将增加1122.407元。

2、改善说明:遵义直营店,配件出库量提升的短板是生产运营能力(管理人员在岗数)。

3、当日配件出库量极大值预测,在现有体系其他因素不变的前提下,日最大入场台次41台,管理人员在岗人数最多7人。当日配件出库量Ymax=8881.524+489.1485*41+1122.407*7=36793.4615.

参考文献:

[1]邱东.国民经济统计学[M].第二版.北京:高等教育出版社,2010.

[2]于秀林,任雪松.多元统计分析[M].第十三版.北京:中国统计出版社,2010.

[3]和书元.应用时间序列分析[M].第五版.北京:北京大学出版社,2009.

[4]何晓群,刘文卿.应用回归分析[M].第二版.北京:中国人民大学出版社,20077.

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