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研究生:黎鑑輝
研究生(外文):Jian Huei Li
論文名稱:機車市場銷售預測實證研究
論文名稱(外文):An Empirical Study on Motorcycles Sales Forecasting
指導教授:陳亭羽陳亭羽引用關係
指導教授(外文):Ting-Yu Chen
學位類別:碩士
校院名稱:長庚大學
系所名稱:企業管理研究所
學門:商業及管理學門
學類:企業管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2007
畢業學年度:95
語文別:中文
論文頁數:77
中文關鍵詞:預測趨勢預測自我迴歸整合移動平均模式灰預測機車
外文關鍵詞:PredictionTrend ForecastARIMAGrey PredictionMotorcycle
相關次數:
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中文摘要
機車產業為台灣產業中少數擁有國際性品牌的產業,台灣機車大廠「KYMCO」、「SYM」、「PGO」…等,皆已行銷全球並擁有獨立自主的研發及量產技術。現有車輛產業研究著重於汽車,鮮少探討機車;機車的相關研究,也多以交通管理及管制為出發點,鮮有針對機車業者所關心的機車銷量所進行的探討。近年來替代性交通工具發展與各級車輛市場飽和,機車銷售早已脫離持續成長,銷量高低起伏不定。本研究針對機車市場,選取西元1989年至2006年機車銷售資料,應用趨勢預測模式、自我迴歸整合移動平均模式及灰預測模式進行機車市場銷售研究;利用不同複雜度的預測模式與不同資料數量選擇來探討機車銷售預測準確度的差異,本研究發現:
 不同的資料時間長度、不同的預測模式皆會明顯影響預測結果,沒有一種預測方法在不同的預測期間或資料長度擁有絕對的優勢。
 樣本內MAPE優異的預測模式,不代表就能擁有好的樣本外預測力,選擇最佳預測模式仍需研究者的綜合判斷。
 複雜的預測法預測力不一定較簡單的預測方法精確,但由於其經過繁複的估計、驗證,預測結果相對穩定。
英文摘要
" KYMCO " , " SYM " and " PGO " which not only own independent R&D but also sell products to markets throughout the world are few brands with international well-knownness. The existing vehicle industry researches focus more on automobile than motorcycle. Besides, the relevant researches of the motorcycle emphasized more on traffic management and control than markets sales volume, which the industry really cares.¬ In recent years, the development of substitute transportation and the saturation of vehicle market have made the motorcycle sales no longer continuous growth but undulation. This study which adopts Trend Forecast Method, ARIMA Method and Grey Prediction Method and applies A.D. 1989~2006 motorcycle sales data targeting at motorcycle industry probes how the different complexity prediction methods and quantity data influence the forecasting accuracy. The results of the researches showed:
 Different length of data and different prediction methods obviously influence the results of forecasting, but none of them has absolute advantages in different period of prediction or length of data.
 Prediction methods with excellent in-sample MAPE do not mean they have good out-sample prediction. How to choose the best method still needs the synthetical judgement of the researcher.
 The outcomes of complicated methods do not lead you to more accurate predictions. However, thorough estimation and verification do relatively stabilize the prediction results.
目錄
中文摘要 IV
英文摘要 V
誌謝 VII
目錄 VIII
圖目錄 XI
表目錄 XII
第一章 序論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究範圍與目的 2
第三節 研究流程與論文架構 3
第二章 機車產業分析暨相關文獻回顧 5
第一節 機車產業分析 5
一、 台灣機車產業發展簡史 6
二、 產業現況分析 8
三、 台灣機車產業特性及發展現況 12
第二節 預測相關理論 13
一、 預測期間 14
二、 預測方法 15
三、 預測的程序 32
四、 預測方法選擇的考慮因素 34
五、 預測模式評估準則 35
六、 預測方法選擇 36
第三節 研究文獻回顧 39
一、 車輛產業預測類相關文獻 39
二、 其他產業銷售預測文獻 43
三、 小結 47
第三章 研究方法 48
第一節 研究資料處理 48
第二節 預測模式建構、教估、檢定與評估 49
一、 趨勢預測(Trend Forecast) 49
二、 自我迴歸整合移動平均模式(ARIMA(p,d,q)) 52
三、 灰色預測(Grey Prediction) 56
第四章 實證分析 61
第一節 趨勢預測模式建構 61
第二節 SARIMA模式建構 65
第三節 灰預測模式建構 71
第四節 小結 74
第五章 結論與建議 76
第一節 研究結論 76
第二節 後續研究建議 77
參考文獻 78
中文部份 78
英文部分 82
網站部份 83
附錄一 歷年機車月/年銷量 85
附錄二 歷年SARIMA評選模式 86
參考文獻
中文部份
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英文部分
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維基百科 http://zh.wikipedia.org
中國大百科智慧藏 http://dblink.ncl.edu.tw/web/default.htm 經濟預測 烏家培
台灣機車史http://www.carsafety.com.tw/motolook1.html
台灣區車輛工業同業公會 http://www.ttvma.org.tw
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行政院主計處 http://www.dgbas.gov.tw
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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