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建構我國小客車登記數之預測模式

為了解決機車引擎大修價格的問題，作者邱文進 這樣論述：

政府及企業組織在擬定管理決策的過程，皆需針對未來的市場趨勢、經濟環境等因素進行預測。高準確率的預測將有助於政府、企業組織做出最適的決策，避免因決策不當而導致組織面臨困境。台灣因特殊地理環境的條件之下，造就了機動車輛登記數甚多的情形，交通部統計處資料顯示，台灣每千人擁有小客車總數約300輛，在亞洲四小龍中名列前茅，更遠勝於中國大陸。然而，伴隨著經濟蓬勃發展，小客車登記數於1999年逐年增加至2011年已突破596萬輛，增加約146萬輛，其中小客車總數每年（包含自用、營業用）約佔全台汽車總登記數約84%。隨著許多外在因素的改變下，台灣裕隆汽車集團於2009年發展自有品牌「納智捷汽車(Luxgen

)」，且汽車產業列入兩岸經濟合作架構協議(Economic Cooperation Framework Agreement, ECFA)早收清單及加入國際貿易組織(World Trade Organization, WTO)等優勢下，影響台灣汽車工業之發展。基於上述之因素，本研究以台灣小客車登記數作為研究之標的，其具體目的如下：(1)歸納整理小客車使用現況；(2)針對小客車登記數，經由歷年登記數建立GM(1,1)灰預測模式；(3)透過灰關聯分析，探討外在因素影響小客車登記數之關聯程度；(4)加入關聯序後再透過複迴歸分析進行預測，並與GM(1,1)、移動平均法、指數平滑法、迴歸分析進行準確率比較

。本研究結果發現，小客車登記數在不考慮外在因素時，以GM(1,1)預測具有最佳平均預測準確率。而戶數、家庭儲蓄淨額等關聯度值皆在0.8以上，顯示其與登記數具有高度相關性；壯年人口(30-60)、平均每人國民所得、平均每人民間消費支出、平均降水日數、壯年人口(15-65)、經濟成長率、平均油價、平均氣溫等8項因素之關聯度值接介於0.75-0.8區間，顯示出對登記數具有相關性。本研究結果顯示，當各參考因素之關聯度排序在考慮顯著性的情況下，將戶數、家庭儲蓄淨額、平均每人國民所得、平均每人民間消費支出、平均油價、經濟成長率、15歲以上有偶率等7項因素與登記數進行複迴歸分析時，可以獲得最高之準確率。