2011年中国智能手机销量预测中国智能手机销量预测智能手机销量一、中国智能手机市场的现状放眼几年来，国民经济蒸蒸日上，作为第一支柱产业的信息产业更是大道如砥。抬望眼，政策拉动效果凸现，信息化大潮已起，产业日趋升级，数码产品始进黄金时代，移动产业渐成气候，网络服务走向实用，开放源代码快速发展，业务整合能量聚变，商业智能已成新贵。自2003年全球经济以及IT业开始复苏，随着IT技术和移动通信技术的不断融合，移动通信由语音时代向数据时代演进，为智能手机发展带来新机遇。这种新机遇体现在两个方面，一是智能手机产品增多；二是智能手机的应用环境日趋完善。2000年摩托罗拉PIM型智能手机388在中国市场的面市，标志着中国智能手机市场的启动。随着智能手机技术的进一步完善和产品的逐步成熟，加上部分商务和时尚高端消费群的巨大的潜在需求，智能手机市场开始活跃。二、2011年中国智能手机销量预测2011年中国智能手机销量预测年中国智能手机销量2.1影响智能手机市场的因素中国手机行业在发展的同时，也面临着诸多竞争和挑战，只有切实解决所面临的这些问题和矛盾，中国手机行业才能健康发展。而影响未来的智能手机市场及行业变化趋势主要有以下几个因素:政治要素、经济要素、社会要素和技术要素。通过对中国智能手机行业的过去、现在及未来的分析，可以看出:政治要素是行业健康发展的保障；经济要素是行业腾飞的基础；技术要素是行业繁荣的先决条件；社会要素则是创造消费市场的关键。2.2汽车市场预测模型的建立通过综合考查各种影响因素，对中国智能手机市场的总销量进行预测，提出了几种预测模型，并通过这几种模型的比较，得出比较合适的预测。2.2.1多元线性回归模型实际中，影响手机销量的因素有很多，包括国民生产总值（GDP）、第三产业占GDP的比重、社会消费品零售总额、城乡居民储蓄存款年末余额等，研究因变量（智能手机销量）对于两个或两个以上自变量（解释变量）之间的回归问题，称为多元回归分析。上述指标具有一定的相关性，通过观察发现，影响手机销量的各因素与智能手机销量之间存在近似线性关系，所以得到如下的多元线性回归模型：设因变量Y（智能手机销量）与上述因素（解释变量）x1,x2,Lx7具有线性关系，Y=b0+b1x1+Lb7x7+??：随机扰动项国内生产总值(GDP)（亿人均GDP年份2002200320042005200620072008元）120332.7135822.8159878.3183217.4211923.5257305.6300670.0（元）9398105421233614053161651952422698第三产业社会消费品城乡居民储蓄占GDP比零售总额重（％）（亿元）41.541.240.440.140.040.440.148135.952516.359501.067176.676410.089210.0108487.7存款年末余额（亿元）86910.6103617.7119555.4141051.0161587.3172534.2217885.4这些数据来源于《中国统计年鉴》，时间间隔为2002~2008年，以当年价格计。利用统计分析软件SPSS11.5回归模块进行分析，用逐步回归做分析，根据t统计量和F统计值的要求，通过对相关因素的筛选，R值、t值、F值都达到了相关技术的要求，得出最终的回归方程如下：Y(总销量)=385847.15+994.65×baofeiR2=.992F=638.841F=638.841根据回归方程，进行数据拟合，如下表（2）：表（2）2004~2011年智能手机市场总销量（万部）20042005255.8250.3200672971120082010H12011年度20071025.31020.12009实际值132.6预测值129.81670.51688.32164.22405.421772032.850112.2.22.2.2时间序列模型时间序列预测方法主要有外推法：找出时间序列观测值中的变化规律与趋势，然后通过对这些规律或趋势的外推来确定未来的预测值，包括移动平均和指数平滑法、趋势预测法、季节指数法。本文利用SAS统计软件中的时间序列模块，针对2002-2008年智能手机销量的历史数据，建立时间序列模型，根据时间序列诊断标准，具有对数转换，线性趋势，无季节性影响因素，得出loglineartrend模型，R=0.97。选择可能的几种时间序列模型，进行加权，将几种模型加权。相应的相关系数、预测误差项、预测检验值，均可以通过软件计算出。2.32.3预测结果展示从初步预测结果来看，可以得出以下结论：1、智能手机的销售趋势变化幅度较大。这是因为受手机