文摘

一个企业必须能够进行深入的分析,现有的数据信息具有一定的灰色特征,如果想要在激烈的市场竞争中占据了优势地位。在这篇文章中,一个复合三维灰色模型开展生态灰色转换的原始数据,所以数据可以更好的模拟精度,以及原始数据的观测噪声可以减少。竞争形势分析基于三维灰色生态模型可以帮助企业更好的了解市场情况。本文以奢侈品品牌在中国大陆汽车市场为例进行竞争分析和均衡发展模拟。它可以发现,基于三种系统分析,汽车企业之间存在一种共生关系,可以采用三种模型分析企业之间的竞争与合作。通过共生系统的协调发展分析,共生的结果优化的可实现的平衡状态下三个人口获得,他们可以使用表明,该方法有效地进行市场竞争分析。因此重视研究企业之间的关系,有利于企业进行战略政策。

1。介绍

1990年代后,经济全球化进程明显加速。汽车产业的全球化,全球领先,通常行业之一,主要反映了两个不同的和相互关联的特征。首先是汽车产业链,包括投资、生产、采购、销售、售后服务,R&D和其他日益全球化的主要链接分配。例如,在过去,跨国公司研发机构建立和维护自己的国家,投资目标国家市场以复制的方式,而现在他们已经开发出一种分配功能活动和全球市场的能力。这导致出现新的专业部门的劳动合作模式,尤其是汽车总成和零部件厂商之间的分离趋势。越来越多的跨国公司参与制造的零件。网络组织结构零部件制造商和汽车装配企业之间以合同为链接正变得越来越明显。全球采购零部件的汽车制造企业的国际化汽车零部件行业模糊的“民族特色”的产品,这使得汽车产品典型的全球产品。二是大型汽车企业之间的大规模重组。自1990年代以来,由于全球汽车生产能力过剩和日益严格的安全规定,排放,节能,全球产业结构调整的步伐在汽车行业已经大大加速。许多发达国家的汽车企业通过扩张,增强了它们的竞争力整合和合并。汽车产业全球化的趋势对汽车工业的发展具有深远的影响和中国等发展中国家的产业政策。 As a world populous country with rising economy, China has become the most potential emerging market in the world with the continuous improvement of people’s income level and the upgrading of consumption structure. Improving the consumption environment will become an important measure to transform the potential demand of the public for cars into real demand to promote economic growth. At present, China has initially formed a relatively independent automobile production system. The market advantages, labor quality and cost advantages, and scale advantages of industrial support of large countries are gradually emerging. With the entry of global automobile manufacturing multinational companies and the development of domestic automobile enterprises, China has become an important automobile manufacturing base in the world.

到2020年底,中国的汽车保有量已经达到2.81亿人,与2424万年新注册车辆在2020年与2019年相比减少153万人,或5.95%。其中,416万辆卡车是新注册的,比2019年增加650000人,增长18.43%,在过去的十年里达到一个新的高度。新注册的摩托车的数量是826万,比2019年增加249万人,增长43.07%。快速增长一直保持在最近的两年里,和一个重要的增长趋势将发生在2020年因疫情的影响。中国有70个城市,每一个都有超过100万辆,同期增长4%。每个31个城市在中国有超过200万辆汽车。13个城市的数量超过300万。有超过500万辆汽车在北京,成都,重庆,400万多每一个在苏州,上海,和郑州,300万多人在7个城市,包括西安、武汉、深圳、东莞、天津、青岛、石家庄。到2020年底,全国新能源汽车所有权已达到492万,占汽车总量的1.75%,比2019年增加111万和29.18%。其中,纯电动汽车的总数是400万,占总数的81.32%新能源汽车。 The increment of new energy vehicles has exceeded 1 million for three consecutive years, showing a continuous high-speed growth trend.

2020年,中国交通管理部门处理2521万机动车转让和注册服务。其中,2481万人转移业务。在过去的五年里,汽车转移登记业务容量的比例已从59%上升到102%,反映了二手车交易市场日益活跃。2020年,中国的机动车驾驶人数量已经达到了4.56亿份。受小说影响冠状病毒肺炎、新司机的数量在中国(少于1年的驾驶经验)在2020年达到22310000,占总数的4.90%的司机,与2019年相比减少24.19%至7120000。从驾驶员的角度看性别,男性司机3.08亿人,占67.57%,和1.48亿名女性司机,占32.43%。从驾驶员的角度看年龄,有3.27亿名司机26岁到50岁占71.79%;6086万名司机51至60岁的占13.36%。尽管中国的汽车市场正在蓬勃发展,豪华车市场主要是由外国制造商垄断。分析豪华汽车市场的竞争形势和平衡有助于更好的理解中国汽车市场的运行机制。

任何工业系统的发展将会限制自己的发展能力和资源环境,所以任何工业系统的演化过程是有限的和有规律。几乎所有行业都会遵守法律的周期也将经历从出生到成长过程的成熟度,然后衰退。同样,工业的发展不应无限。由于行业本身和外部的约束条件,有一个有限的增长的问题。如果一个工业系统被视为一个生态系统,业内企业可以被视为人口。企业种群动态模型主要集中在人口数量的变化,及其法律的改变是基于法律的非线性生物种群数量的增长。许多物种在自然界生长非线性,非线性增长的人口也非常常见。在市场环境的影响下,产业政策,企业在一定地区和发展资源,人口可能会迅速变化。

内的竞争和协调机制人口也是一个重要因素。这个设置是基于生物人口的种内竞争的原则。自然生物种群的竞争,即调控人口规模的函数。数量越大,越有竞争。也有一些竞争机制创新人口,这将抑制过度膨胀的人口在一定程度上创新。因此,种内的竞争的过程实际上是一个创新人口实现适者生存。因此,这种机制也应作为企业的增长模式的一个重要组成部分。也有竞争或协同创新群体在邻近地区的企业。生态模型是主要的方法来研究种群之间的相互作用机理。

生态模型成功地传播到社会和经济系统的研究领域来解释组织之间的竞争行为(1]。该模型被广泛用于工业竞争的研究领域(2),企业竞争(3),市场竞争(4),和产品竞争(5]。一些研究人员使用生态模型来分析竞争对手之间的创新活动(6和技术替代竞争者之间7]。一些研究人员专注于转换路径(8]。

的数据特征,社会经济系统也是一个灰色系统。灰色系统理论是一个方法来研究和解决某些系统不确定的信息,也就是说,一个灰色系统。灰色系统是一个在黑色和白色系统,其中包含两个已知和未知的信息。灰色系统中包含的信息被称为灰色信息。抽象的系统的社会、经济、生态、研究者应该扩展一般控制论的观点和方法,系统理论和信息理论的抽象系统,并做出合理的解释。灰色系统理论建立了一套理论和方法来解决不完备信息系统的相关问题,在实际应用中有很大的发展潜力。这个理论是一个新的,把灰色系统为研究对象,用特定的方法来描述和控制灰色系统。事实上,这一理论是研究灰色系统的美白问题,也就是说,学习如何使用现有的信息来预测未来的未知信息从系统的角度来看。本质是使用理论的思想和方法来量化抽象现象,分析相关的数据,并为未来做定量预测和控制,完成系统分析。GM(1,1)模型是灰色系统理论中广泛使用。

邓提出的GM(1,1)模型(9)已被广泛应用于许多领域(10]。它被作为一个预测方法在各个领域的应用,包括晶圆(11),光电行业预测12)、电力预测(13),集成电路行业预测14)、产品盈利预测(15),和车辆死亡风险预测16]。单变量预测模型,传统的GM(1, 1)不能用于分析两个变量之间的长期关系。

经典的GM(1,1)模型不能用于二元社会和经济系统。有必要分析复杂的相互影响关系。因此,吴等人利用灰色模型来分析两个变量之间的关系和生态利用离散灰色模型来预测生态两个变量的值(17]。王等人应用灰色预测理论与竞争生态模型研究动态智能电视和平板电视之间的竞争。对比模型的预测精度提出后在这项研究中,他们发现该模型的准确性(最好5]。毛等。18)建立直接灰色生态模型背景值可调。然而,灰色生态模型的当前应用程序主要是讨论了这两个种群之间的关系和人口规模的预测,不涉及生态的均衡分析模型。

为了弥补目前研究的缺陷,本文的研究目的如下:(1)更准确的灰色时间序列数据转换或预测模型;(2)三种灰色模型用于分析生态竞争的灰色时间序列数据;(3)竞争和均衡分析是由三个品牌的汽车在中国豪华车市场为例;和(4)灰色时间序列模型的准确性和鲁棒性的三种灰色生态模型是基于案例验证数据。

研究的内容及安排如下:(1)复合灰转换系统基于GM(1, 1)预测模型构造变换原始数据;(2)分析企业人群的影响机制模型的三维灰色生态系统;(3)multichoice目标规划是建立分析平衡竞争的企业。本文的亮点如下:(1)提出了一种改进的灰色GM(1, 1)预测模型提供;(2)三个企业之间的竞争分析基于三维灰色生态系统;和(3)multichoice目标规划方法是引入灰色生态的平衡分析模型。

2。方法和材料

本研究探讨了灰色的生态系统之间的竞争关系。在这项研究中使用的方法描述如下。

如图1本文使用三个步骤来实现研究目标。首先,一个复合灰色模型将观测数据。然后生态模型用于计算灰色的共生关系转换数据。最后,MCGP模型用于分析人口增长,人口竞争,竞争均衡。

2.1。灰色的基于复合灰色模型的数据转换

灰色预测是一种方法基于GM(1,1)基本模型来预测不确定和不完整的信息系统来确定元素的未来一定序列的数字之间的动态情况。流程的GM(1, 1)模型如下所示。

原始数据系列X⁽⁰⁾是

累积生成操作(前)X⁽¹⁾(k)是

原始形式的GM(1,1)模型

基于的原始形式的参数估计模型和方程(3)原不同灰色模型(ODGM) [10]。在GM(1, 1)模型,参数一个和b应该首先计算与普通最小二乘法的方法。下面的模型是一个甚至GM(1, 1)系统甚至灰色模型(……)。实践表明,该模型的模拟效果更好,而且它也是一个常用的灰色模型。

估计后一个和b,灰色预测方程可以解决如下:

以下可以得到基于逆累积生成操作(伊阿古):

新信息的优先级原则是灰色系统的基本原则之一。许多学者用这一原则优化灰色GM(1, 1)模型,但理论证明需要新信息的优先级。因为最新的信息的优先级在传统灰色GM(1, 1)预测模型不能直观地相比,本文构造了一个综合GM(1, 1)灰色数据模型基于信息熵的重量,以充分利用原始数据。本文研究三大制造商的季度销售的豪华车市场在中国大陆和灰色模型用于将观测数据以获得更丰富的研究信息。本文针对汽车销售数据的特点,考虑到原始数据的灰色和季节性特点,销售数据来构造复合灰色数据系列X^(CG)(k)。

其中,X^(年代)(k季节)是平滑数据系列,熵权。熵权是一个客观的方法(19]。这是一个流行的方法,总是与其他方法相结合。例如,结合模糊熵VIKOR [20.),与GIS和AHP (21[],或与主观权重22]。熵权法提供如下(23]。假设有米选择(一个₁,一个₂、……一个_米),n标准(C₁,C₂、……C_n)决策问题,那么最初的决策矩阵 步骤1:规范化评价矩阵: 步骤2:熵计算: 步骤3计算权重:

为了进一步测试化合物灰色模型的预测精度,本文比较了灰色预测模型的预测结果和自回归移动平均(ARMA)模型中常用的时间序列分析。

2.2。竞争形势和平衡分析基于生态模型

本文构造一个内部人口动态系统1 (P₁基于物流模型。 在哪里增长阶段吗t和人口规模的时期吗t。是最大的人口规模;是固有增长率, 是经济增长的障碍。

测量模型如下。

因为 , , 。

所以,

其中, ,通常 。它通常代表人口中的协同作用。 ,通常情况下, 。它指的是在一个人口竞争影响。它被称为内部竞争系数或人口密度抑制系数。

同样,人口的内部关系模型2 (P₂)可以得到:

以下系统显示的影响P₂在P₁: 在哪里是人口的影响2人口1 ( ,协同效应; ,竞争效应)。同样,下面的系统显示了P的影响₁在P₂: 在哪里是人口的影响因子1人口2。的动态系统P₁和P₂是

方程(17)(LV)生态系统,基于单一物种的逻辑模型,并考虑竞争和共生的动态增长的同时在生态系统(两个或两个以上的实体24]。LV模型不仅能准确地描述企业种群之间的竞争和共生,也确定核心人口的影响在整个生态系统的进化25]。LV系统具有更好的数据拟合和预测表达式(26]。

经典的LV模型用于模拟种群生态系统的动态关系。它被引入宏观经济增长的波动和中等规模和范围的市场竞争。根据生物学的原理,有两种功能的生物种群之间的关系:促进或抑制作用。为自己的生存和发展,也有这样的市场竞争主体之间的关系:一个主题的存在可以促进或抑制另一个主题的扩散过程。数值的基础上 ,物种之间的交互类型可以判断27]。在共生系统组成的人口1 (P₁人口),2 (P₂),人口3 (P₃),LV模型

其中, 种群之间的相互作用系数。当大于零,表明种群之间有一个合作的关系。当小于零,这意味着种群之间的竞争。

以下是计量经济学模型(19)和回归分析:

其中, , , ,和 。一般来说, ,这意味着人口1内的协同效应,和 ,这意味着人口内部的竞争效应。它被称为内部竞争系数或人口密度抑制系数。以同样的方式: , , , , , , ,和 。

2.3。人口增长的约束下三个物种生态平衡

目标规划是一种有效的方法来解决多目标规划的问题。基本思想是确定的期望值每个目标函数的多目标规划问题。目标规划方法更灵活,有效,易于使用和实施在处理多目标问题。近年来,multichoice目标规划(MCGP)已被广泛用于解决许多实际决策问题(28]。张(29日)提出了多项选择目标规划(MCGP)方法

在这里,显示的值我th超过目标,而不是到达目标的期望值。的公式吗我th目标。X是决策变量。表明的预期目标我th。接近正偏差 。 接近负偏差的 。 和的上下极限的目标 。在从相关研究(30.,31日),这篇论文已经嵌入LV体系的平衡条件为MCGP模型获得Lotka-Volterra-MCGP模型:

作为目标的线性形式的编程,multichoice嵌入目标规划与生态平衡(LV-MCGP)可以很容易地通过任何常见的软件来解决。

2.4。实证分析

奢侈品牌汽车的销量在中国大陆在2020年再次取得了强劲增长。根据国内汽车批发中国乘用车联合会提供的数据,2020年豪华车市场的销量是279万,比上年增加19.9%。中国汽车市场的销量从2018年到2020年连续三年下降了3.9%,分别为9.2%和6.3%。然而,豪华轿车的销量上升了17.6%,11.7%,和19.9%,分别在同一时期。在乘用车联合会的批发列表中,奥迪获得了销售冠军。奥迪、奔驰、宝马销售638000,619000年,2020年和609000年国内模型,分别。ABB(代表奥迪、奔驰和宝马)总共捐了186.6万,占总数的67%的豪华车市场。第一组的三个奢侈品牌之间的竞争越来越激烈。这种情况将继续在未来的三年里,在2021年和和竞争将更加激烈。2020年,中国豪华车消费市场取得了强劲的增长,已成为全球汽车市场的焦点。 In 2021, global automobile luxury brand manufacturers will pay more attention to and rely more on the Chinese market. With the positive progress of vaccine delivery, the global economy is expected to enter the repair period in 2021, and the uncertainty of China’s economic development will be greatly reduced compared with 2020. In 2021, China’s luxury car market is expected to maintain a strong growth. This paper will analyze the market competition of the three main luxury brands based on the data obtained by the composite grey transformation.

两年前,宝马完成其份额比率的变化在华晨宝马合资企业。75%的股权意味着宝马将得到更高的利润比奔驰和奥迪的时候卖一辆宝马,这将在一个更舒适的位置竞争。高75%的持股比例也意味着宝马在中国市场的投资保证和模型引入加速的速度。自2021年以来,宝马在中国大陆生产能力将迅速上升到每年800000辆的产量水平扩张后的华晨宝马第三工厂。此外,宝马i系列新产品可以实现与国际市场同步销售以来,纯电动汽车的消息。

如表所示1,灰色转换的过程很容易实现。熵权的计算方法是基于数据的例子:= 0.333,= 0.333,= 0.333。这表明原始数据没有区别,季节性平滑数据和GM(1, 1)的数据信息熵的评价。它还表明,灰色转换的信息保真度相对较高。

奔驰在2021年将推出新一代的s级。s级总是领导者的新设计语言,这意味着奔驰将从2021年开始产品升级的浪潮。2021年,丙类汽车也将升级,这是明显高于往年。

如表所示2灰色的奔驰销售数据转换很容易实现。类似于宝马的数据,= 0.333,= 0.333,= 0.333。这表明原始数据没有区别,季节性平滑数据和GM(1, 1)的数据信息熵的评价。它还表明,灰色转换的信息保真度相对较高。

奥迪正在尽力巩固其在中国豪华车市场的领先地位。到2020年底,SAIC奥迪已正式宣布,奥迪将成为第一个奢侈品牌有两个主要的汽车生产和销售的合资企业在中国,这意味着奥迪将再次加速奢侈品牌促销活动的车辆。2021年,国内奥迪a7l上汽奥迪将首次发布,预计将于2022年正式启动,并有可能加快进程。奥迪和中国第一汽车集团的新能源汽车合资公司2021年1月在吉林省还签署了一份合同。第一阶段工厂计划投资300亿元,而奥迪和大众集团持有新公司的60%的股权。新的投资和分享比率帮助奥迪锁定其竞争优势在未来10年。

如表所示3灰色的奥迪销售数据转换实现。在这篇文章中,平均绝对百分比误差(日军)指数是用来评估灰色转换的影响,其中, 在哪里一个_k实际的价值和什么F_k预测的价值。

如表所示4,组合预测模型的预测效果很好。ARMA模型最大的错误。复合灰色模型具有最小的错误。实践表明,在四个预测模型,复合灰色模型的预测精度最好。

如图2、雷达图表形状不同的预测模型的三个企业相似,显示了模型的预测精度的稳定性。ARMA模型最糟糕的预测精度。复合灰色系统有更多的多样性和更实用的优势。例如,(1)化合物的灰色模型可以用来解释种群动态。复合灰色模型是传统的种群动态模型的改进,适合生态学相关领域的研究。(2)它可以被构造成一个广义预测模型以时间为自变量。(3)应用场景更广泛的ARMA模型,特别是在原始数据不足的情况下或失踪。

如表所示5,回归效果好。其中,= -0.385,= 63605。= -0.448,= 50707。= 0.757,= 34489。

如表所示6,回归效果好。灰色系统的回归结果和原始数据是不同的,但他们的影响力系数的正面和负面的迹象和共生关系反映都是相同的。其中,= 0.212,= 75601,= 0.297,= 43347,= 0.407,= 29156。竞争系统基于生态模型如下:

三个物种共生系统的平衡点如下:

可以获得相当于改变如下:

用上面的共生关系到MCGP模型(28,得到以下结果:

问题已经解决了使用术语[32)软件。的结果β_ij价值优化平衡共生模型如表所示7。

如表所示7,随着市场规模的扩张,越来越多的人群之间的合作行为是必需的。合作行为是全面的,合作是相似的:强度越大越好。

2.5。灵敏度分析的β_Ij

分析模型的变化范围优化结果的情况β_ij以同样的增加和同步反向变化。大的变化优化结果的变化造成的β_ij每单位的敏感性越强β_ij在模型中。为了分析的灵敏度β_ij方便,这里β_ij在下表中。

如表所示8,β_ij(β₁₂,β₁₃β₂₁,β_23日,β_31日,和β₃₂在模型中)具有显著的敏感性。当β_ij方向相同和相同数量的变化,模型优化器仍然可以正常运行。协调的变化β_ij大大影响了模型的优化结果。优化结果的变化更加的协调变化β_ij。因此,β_ij是在模型中最敏感的因素。

3所示。结果与讨论

为了分析变量之间的关系在经济体系和提高GM(1, 1)的性能预测,给出了三维灰色的生态系统。实证结果表明,灰色的数值方面转换三维灰色生态效应的日军值是高度准确的。作为与GM(1, 1)相比,本研究中使用的三维灰色生态模型提供了更准确的预测性能。灰色的组合转换数据和三维生态模型可以我的数量在一个特定系统的关系;因此,这种方法适用于当数据是有限的预测竞争产品之间的关系。中国豪华车市场的实证分析充分体现了该方法的有效性和适应性。

与传统的灰色模型(9- - - - - -16),三维灰色模型可以描述生态人口增长的机制。三维灰色模型更适合生态社会和经济生态系统的研究。相比与传统的生态模式1- - - - - -4),三维灰色生态模型具有较高的精度。相比之下,灰色的生态模式5,17,18],Grey-Logistic模型[30.),和三维生态模型31日- - - - - -34),三维灰色生态模型更适用。案例分析基于三维灰色生态模型充分体现了该方法的准确性和适用性。三维灰色生态模型可以有效地处理数据和缺失数据不足的问题。很难进行回归分析时,可以使用三维灰色生态模型来解决它。

然而,模型在应用这项研究有其局限性,例如,(1)它不反映人口增长的生命周期机制,(2)现有的模型不能用于分析共生网络,和(3)模型提出了不能学习时使用数据波动的特点。上述缺陷需要弥补未来的研究。

4所示。结论

三维模型已成功构建与生态三个地方汽车企业在中国的销售数据。基于三种系统分析,可以发现,汽车企业之间存在一种共生关系,可以采用三种模型分析企业之间的竞争与合作。通过共生系统分析均衡发展,共生的结果优化三个种群的平衡状态下。平衡三个人口的增长是可能的;三个物种进化分析表明,合作策略比竞争策略,该方法更实用的企业竞争策略的分析。研究结果表明,这种方法是可行的和有效的分析竞争,进化,企业人口的均衡发展。重视研究的企业之间的关系,有利于企业的政策策略。未来的研究可以分析之间的竞争企业的生命周期与三个物种生态模型。

本文有一个广泛的应用场景。灰色三物种生态模型可以用来分析元素在自然和社会系统之间的共生关系。例如,(1)分析企业竞争和共生关系的人口;(2)分析产品种群内企业之间的共生关系;(3)交互分析投资组合;(3)预测的输入因素和输出指标在宏观和区域经济系统;(4)分析社会生态系统的共生关系;和(5)共生关系分析和人口规模预测的生物种群在自然界中。

本文的研究前景如下:(1)人口增长的生命周期机制引入灰色三物种生态模型;(2)共生网络分析模型和方法可以开发基于现有模型;和(3)种群动态的方法提出了可以结合机器学习方法考虑混沌系统动力学(35- - - - - -37]。新的化合物的方法可以充分利用机器学习研究的新进展将种群动态。

数据可用性

使用的实验数据来支持本研究的结果包括在本文中。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作得到了国家社会科学基金(没有。20 bgl203)。