型，得到的统计结果见表2。
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f3个模型具有较的拟合优度，分别为0979，0980，0979，并且相伴概率Sig值均远小于001，通过了F检验。再来看下，三个模型的系数检验，检验结果如表3，表4，表5所示。
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f很明显，三次方程的系数未通过检验，所以三次方程的模型拟合不成立。根据SPSS分析计算结果，可分别得出全国汽车销量的二次曲线和指数曲线预测方程。
之后，再对二次曲线和指数曲线进行筛选。首先，将两条拟合曲线进行比较，如图2所示；再将二次曲线和指数曲线的残差作为新的变量，作出误差项的序列图，如图3所示。
从图2和图3可以看出，从1995年到2007年，二次方程与指数方程的误差围绕零点紧密上下波动。20082012年，出现了三次大的波动。不论二次方程
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f的误差还是指数方程的误差都呈现出明显的走势，2008年急剧下滑，2010年急剧转正，2012年再度下滑。由于世界金融危机的影响，2008年全国汽车销量呈现出反常规的低增长，但与全球汽车市场的低迷相比，中国仍然是增长最快的区域市场之一。可见，一个行业、一个市场的发展深受经济、政治等外部大环境的影响。2009年中国成为世界最大的汽车市场，2010年实现了32的高速增长，这种增长是由于世界经济正逐渐复苏，中国宏观经济保持了平稳较快发展，“以旧换新”等汽车消费激励政策得到延续，人均收入不断提高，中国工业化、城市化进程的持续推进。经历过2009、2010年的疯狂增长后，受国内经济增长放缓、大城市缓解交通拥堵措施等因素的影响，2011、2012年开始进入“微增长”时期。曲线图可以反映未来的变动趋势，2009年后，二次方程的残差更小些，模型曲线更接近实际数据，考虑到诸多环境因素对汽车市场的影响，选择二次方程模型进行预测更具合理性。22预测结论鉴于未来环境的不定性，暂且预测未来三年的汽车销量，选择95的置信区间，经SPSS处理得到2013年2015年全国汽车销量的预测值及预测区间，如表6所示。
数据的求得单纯只考虑了历年数据的影响，没有考虑市场中一些随机因素，所以，求出的预测值只是一个大概值。3结论及建议由表6所示，2015年中国汽车销量二次方程预测值为293773977万辆，约3000万辆，与预计的全国4000万辆的产能有一定差距。根据经济学理论，目前中国汽车市场出现1015的剩余产能是合理的。因此，2015年汽车行业的供求矛盾是存在的，为了避免大r