基于ARIMA模型预测上海市新能源汽车产量：现状与趋势分析

本篇论文标题为《19405140郑天圯答辩稿》，由2023届经济统计学专业的学生郑天圯撰写，他在统计系的指导下完成了本科毕业论文。论文主题聚焦于"基于ARIMA模型对上海市新能源汽车产量的研究"，这表明作者关注的是当前汽车行业的重要转型，即新能源汽车的发展趋势及其对产量预测的影响。 文章首先概述了全球新能源汽车行业的背景和发展趋势，强调了纯电动汽车作为清洁能源代表的重要性，以及在国家政策支持下的强劲增长势头。新能源汽车产业链正朝着自动化、智能化和网联化、共享化方向演进，这些变革对整个产业产生了深远影响。 接着，论文进行了详尽的文献综述，对国内外关于新能源汽车的研究进行了系统梳理，提炼了前人研究成果，为后续分析奠定了理论基础。作者着重分析了上海市新能源汽车的发展现状，具体包括事故率、不同事故原因的探讨，以及公共充电桩、私人充电桩和换电站的数量，这些都是影响新能源汽车产量的关键因素。 核心部分，作者应用了季节性分解模型和季节性ARIMA模型对上海市新能源汽车产量进行深入预测。通过对这两种模型的比较，作者选择预测精度更高、拟合效果更好的模型，以此来揭示新能源汽车产量的未来走势。这种数据分析方法对于政策制定者、企业决策者以及市场研究人员来说具有实用价值。 最后，论文以"新能源汽车"、"季节性分解"和"季节性ARIMA"作为关键词，表明了研究的核心技术路线和焦点问题。整篇论文旨在通过实证研究，为上海市新能源汽车产业的发展提供数据支持和策略建议。 这篇论文不仅展示了作者在经济统计学领域的专业素养，也反映了对新能源汽车行业动态的深度理解，以及运用统计模型解决实际问题的能力。通过阅读这份答辩稿，读者将深入了解新能源汽车市场的动态以及如何利用ARIMA模型进行有效预测。