一汽大众汽车销售量预测及分析开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着中国汽车市场的蓬勃发展，汽车行业竞争日益激烈，准确预测汽车销量对汽车制造商的生产计划制定、营销策略调整以及市场竞争力的提升至关重要。

一汽大众作为中国汽车行业的龙头企业之一，其销售业绩一直备受关注。

本研究选择一汽大众汽车销售量预测及分析作为研究课题，具有重要的理论和现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

汽车销售预测一直是学术界和产业界研究的热点，国内外学者和企业在该领域进行了大量的探索和实践，并取得了丰硕的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在汽车销售预测方面主要集中于以下几个方面：
(1)预测模型研究:许多学者将时间序列分析方法应用于汽车销售预测，例如arima模型、灰色预测模型等。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以一汽大众汽车销售数据为研究对象，采用定量分析为主、定性分析为辅的研究方法，对一汽大众汽车销售数据进行全面深入的分析，并构建科学合理的预测模型，对未来销售趋势进行预测，最后根据预测结果提出相应的营销策略建议。

具体而言，本研究将包括以下几个方面的内容：
1.一汽大众汽车市场现状分析：
对中国乘用车市场发展现状进行概述，分析市场规模、发展趋势以及主要影响因素。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析为主、定性分析为辅的研究方法，并结合文献研究、数据分析、模型构建等多种研究手段，具体研究步骤如下：
1.文献研究阶段：通过查阅国内外相关文献，了解汽车销售预测领域的理论基础、研究现状、主要方法以及最新进展，为本研究提供理论指导和方法借鉴。

2.数据收集与处理阶段：收集一汽大众历史销售数据、相关经济指标数据以及竞争对手数据，并对数据进行清洗、筛选、转换等预处理，以确保数据的准确性和完整性，为后续分析和建模奠定基础。

3.市场现状分析阶段：运用pest分析法、swot分析法等，对中国乘用车市场发展现状、一汽大众品牌及产品、竞争对手情况进行分析，了解一汽大众所处的市场环境、自身优劣势以及面临的机遇和挑战。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.模型构建方面：本研究将传统的arima模型与深度学习模型lstm相结合，构建组合预测模型，以期克服单一模型的局限性，提高预测精度。

2.变量选择方面：本研究将综合考虑宏观经济因素、行业因素、企业自身因素以及竞争对手因素等多个维度，构建更加全面的预测变量体系，以提高预测模型的解释力和预测精度。

3.策略建议方面：本研究将根据预测结果，结合市场现状和竞争对手情况，提出更加具体、可操作的营销策略建议，为一汽大众提供更加精准的决策参考。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

## 一汽大众汽车销售量预测及分析参考文献：

[1] 赵磊，王震. 基于深度学习的汽车销量预测研究[j]. 统计与决策, 2022, 38(21): 179-183.

[2] 张晓燕，刘晓峰. 基于lstm神经网络的中国新能源汽车销量预测[j]. 统计与信息论坛, 2021, 36(10): 97-105.