机构预测 国内车市进入寒冬？No，机构预测第一季度回暖或达10%（深度）

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据中汽协的数据，我国1月份乘用车销量202.1万辆，同比下降达17.7%，创下7年以来最大同比跌幅。很多人都会问，19年中国乘用车市场会进入寒冬吗？

最近汽车人参考阅读了一篇瑞银集团（UBS）的报告，主题是“如何利用机器学习和大数据预测汽车未来销量走势“，觉得很有意思，这里与大家分享一下。

数据选择

首先，瑞银选用的数据基于以下三个原则：

1）对汽车销量有潜在的统计意义；

2）和汽车销量有可解释的逻辑相关性;

3）随时随地可用；

基于此原则，确认了下面20个输入变量进行考核。

这些变量涵盖每月发布一次的宏观，房地产，金融市场，燃料价格和人口统计数据：

宏观因素：人均国内生产总值、货币供应量（M0 / M1 / M2）、社会融资总额、CPI / PPI CPI全国居民消费价格指数 / PPI工业生产者出厂价格指数；

房地产市场：中国平均住宅价格、中国房地产建设计划、中国房地产建设完工情况、中国住宅交易；

金融市场：MSCI中国指数、上海证券交易所综合指数、上海银行间同业拆放利率（SHIBOR）；

燃油价格：＃95 /＃93汽油价格、＃0柴油价格；

其他：年龄段在16-65岁的人口、婚姻人口数量、零售总额（不包括汽车）、澳门博彩总收入。

在瑞银看来，这些因素和汽车销量息息相关。

机器学习

瑞银利用机器学习技术来找到这些数据的相关性，包括穷举搜索，特征工程，特征选择，聚类，LASSO（最小绝对收缩和选择算子）和最佳子集回归等数学方法。

得到了四个独立的变量，它们被认为具有最高的预测强度，分别为：

（1）＃95汽油零售价，三个月均线，领先汽车销售两个月

（2）住宅销售数量，三个月均线，领先汽车销售六个月

（3）平均住宅价格，三个月均线，领先汽车销售八个月

（4）货币供应量（M2-M0），三个月均线，领先汽车销量五个月

这些是逻辑上相关的数据，因为汽油价格上涨阻碍了汽车购买（至少到目前为止电动汽车不是主流），而且房地产市场火爆和有利的流动性条件都会推动汽车销售。

而因变量，就是我们想要得到的结果是：中国乘用车销售辆三个月均线。

模型构建和验证

瑞银团队采用上述四个变量每年的同比变化，进行一阶差异的线性回归来建模，采用六年的数据（2011年-16年）用于训练算法，两年（2017年-18年）数据用于反向测试和验证模型。

需要指出的是，采用2011年以后的汽车销售数据，瑞银认为那个时候中国汽车市场的增长才开始正常化。

结果解释

该模型估计了中国汽车销售三个月移动平均值的同比变化。

需要指出的是，该预测结果不应该被解释为单月同比变化，这样会失去其统计意义，瑞银更倾向于从这个预测结果看到汽车未来的销售趋势。

预测结果

根据瑞银的预测，在2019年第一季度，中国乘用车销量同比下降至5％，远低于18年第四季度同比下降15％，预测市场会逐渐复苏。

推动乘用车销量复苏的关键积极因素包括：汽油价格下跌，货币供应以及房地产价格微幅改善。2019年1月，我国住宅价格开始上涨，中国95号汽油平均价格的同比变化有所下降。

进一步来讲，尽管近期出现下行趋势，但瑞银预计2019年中国汽车销售会回升2％，2020/21年度增长约为2％。

因报废需求增加，根据报废比率和汽车年龄分析，中国汽车报废将从2018年的500万辆增加到2019年的610万辆，2020年的750万辆，2021年的920万辆和2022年的1100万辆。

与此同时，中国汽车普及率在17年达到每千人133 辆后开始减速，日本和韩国的数据显示，在达到每千人133 辆后，渗透率增长放缓，中国会有类似趋势。

另外，刺激政策可能产生额外的需求，推动新车销售增长5％，证据是基于1.6升或以下发动机的车辆的销量在补贴期间出现了扭曲。

那么，你对中国车市复苏有信心吗？你怎么看，欢迎留言讨论。

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