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国内建筑涂料市场影响因素与预测分析0武安

武安    
2022年07月14日

国内建筑涂料市场影响因素与预测分析

国内建筑涂料市场影响因素与预测分析

2020年07月01日

2018年,全球涂料市场达到1.649亿美元,亚太地区占了总量的一半,中国市场约占亚太地区的2/3。截止到2018 年底,我国建筑涂料总产量为717.6万t,占全国涂料总产量的40%左右。中国建筑涂料行业是市场化的,基本上是以销定产,且生产本地化,进出口很少,因此,产量可以近似看成销量涂料。能够准确预测中国建筑涂料市场的发展趋势,对国内外的涂料企业都有很大的指导意义,能为企业正确决策提供参考依据,使各厂商采取合适的策略谋求更快更大的发展。

建筑涂料市场的发展预测受到相关研究机构和专家的关注。前瞻产业研究院结合近年来房地产行业的景气程度,预计建筑涂料产量将维持中低速增长,年,建筑涂料产量依次将分别达到为779万t、810万t、842万t、876万t、911万t。国内涂料行业专家林宣益结合中国外部环境,国内GDP、M2、全社会固定资产投资、民间固定资产投资的国内发展状态,房地产投资情况和自身多年的行业经验等多维度的综合的推演预测2019年建筑涂料产量估计约以3%增速发展。世界涂料理事会会长、美国涂料工业协会会长安迪·道约尔(Andy Doyle)预测中国涂料将有高于5%的增长速度增长。上述专家主要采用逐年和区域进行类比递推,以及人均消费对比的方法进行预测。在大数据时代的背景下,本文首次运用10年来收集的涂料产量和关联行业的数据,将相关的影响因素进行模型构建,对数据进行回归分析得出未来3年我国涂料市场的预测结果,为各涂料厂商的决策提供参考。

1 国内建筑涂料产量的影响因素模型的构建

1.1 建筑总产值(X1)与建筑涂料产量(Y)的关系

在主要建材产品的消费中,建筑业占到50%~70%;同时,在建筑产品造价中,建筑材料约占70%以上。因此,建筑业和建材业是相互依存、相互制约、紧密相关的两大产业。建筑涂料主要使用在建筑物的内外表面,发挥保护和装饰作用,是建筑材料的主要材料之一,和建筑业的发展密切相关,由此可得如下假设:建筑总产值对建筑涂料产量产生正向影响。

1.2 房拉力实验机等多种产品地产投资(X2)与建筑涂料产量(Y)的关系

近几年来中国房地产开发投资一直保持较快增长态势。房地产行业作为中国经济的支柱性产业,作为建筑涂料行业的直接下游产业,对建筑涂料的发展起到至关重要的作用,2017年在“住房不炒”的基调下,房地产开发投资依旧保持高速增长,拉动建筑涂料市场积极发展。由此可得如下假设:房地产投资对建筑涂料产量产生正向影响。

1.3 城镇常住居民人口(X3)与建筑涂料产量(Y)的关系

城镇化水平与房地产需求、房地产供给之间都存在显著的正向相关关系。城镇化率每提高1%,,将会带来122.34万m2的房地产需求。同时城镇化率每提高1%,也促进70.79亿元房不过可喜的是终究这个困难我们是把它攻克了地产开发投资活动的开展 ,城镇化率的提升说明城镇常住居民人口的增加,城镇常住居民人口的增加促进建筑涂料的使用。由此可得如下假设:城镇常住居民人口对建筑涂料产量产生正向影响。

1.4 M2(X4)与建筑涂料产量(Y)动力机械厂的关系

近二十年20年中国广义货币(M2)年增长,2008年,随着4万亿经济刺激政策的出台,中国M2的增速加快。此后M2的变化始终处于高位,中国M2近20年每年增速在16%以上,最高年增速超过48%。中国M2增长速度迅速,但中国的通货膨胀并不快,这主要是被投资到房地产业,房地产业的资金蓄水池效应明显,也刺激建筑涂料行业的迅猛发展。由此可得如下假设:广义货币量对建筑涂料产量产生正向影响。

1.5 GDP(X5)与建筑涂料产量(Y)的关系

一直以来,我国房地产业在GDP的中占有非常高的比重。2018年房地产销售14.99万亿元, 我国约等于15万亿,GDP突破了90万亿,占GDP总值的1/6,GDP和房地产业的关系非常紧密。GDP促进房地产业,同时带动建筑涂料的发展。由此可得如下假设:GDP对建筑涂料产量产生正向影响。综上,得出如下预测模型:Y=f(X1,X2,X3,X4,X5)

2 数据收集和模型修正

在查阅年相关统计年鉴、国家统计局及相关行业组织中国工业涂料协会发布的数据基础上,整理出合我国建筑涂料产量以及相关影响因素的数据,如表1所示。

2.1 用SPSS软件对原始数据的各因素进行共线性分析

各因素共线性数据如表2所示。

观察特征值和条件指标两2个参数,X1,X2,X3,X4,X5的特征值都接近0,条件指标都大于10,说明自变量之间存在严重的多重共线性。将Y依次和各自变量进行回归分析,得出之间的关系。

2.2 Y和X1的回归分析

对先Y和X1做对数处理,得到的数据如表3所示。

用EXCEL软件回归得出:R2=0.9834,说明回归方程对样本数据拟合很好;F显著性为3.15x,小于0.05,F的检验通过,截距和自变量的P值远小于显著性水平0.05,T检验通过。得出回归方程:lnY=1.4898+0.934lnX1。

其中:R是因变量自变量的相关系数,F显著性是整个模型的显著性检验,P值是拒绝原假设的值,T检验是每个自变量的显著性检验。,ln是以常数e为底数的对数,下同。

2.3 Y和X2的回归分析

先对Y和X2做对数处理,得到的数据如表4所示。

用EXCEL软件回归得出:R2=0.9753,说明回归方程对样本数据拟合很好;F显著性为2维氏硬度计对试样表面的光洁度要求较高.89x,小于0.05,F的检验通过,截距和自变量的P值远小于显著性水平0.05,T检验通过。得出回归方程:lnY=2.293+0.89lnX2。

2.4 Y和X3的回归分析

对Y和X3做对数处理,得到的数据如表5所示。

用EXCEL软件回归得出:R2=0.9819,说明回归方程对样本数据拟合很好;F显著性为4.87x,小于0.05,F的检验通过,截距和自变量的P值远小于显著性水平0.05,T检验通过。得出回归方程:lnY=-12.1961+4.268lnX3。

2.5 Y和X4的回归分析

对Y和X4做先对数处理,得到的数据如表6所示。

用EXCEL软件回归得出:R2=0.9875,说明回归方程对样本数据拟合很好;F显著性为7.42x,小于0.05,F检验通过,截距和自变量的P值远小于显著性水平0.05,T检验通过。得出回归方程:lnY=1.65+0.956lnX4。

2.6 Y和X5的回归分析

对Y和X5做对数处理,得到的数据如表7所示。

用EXCEL软件回归得出:R2=0.9717,说明回归方程对样本数据拟合很好;F显著性为4.51x,小于0.05,F的检验通过,截距和自变量的P值远小于显著性水平0.05,T检验通过。得出回归方程:lnY=1.1348+1.1148lnX5。

3 国内建筑涂料市场的预测分析

根据我国稳步发展的态势来看,保守估计2019年、2020年、2021年GDP增长率分别为6.3%、6.2%、5.9%,GDP以此依次为138.5千亿美元、147.1千亿美元、155.8万千亿美元。通过代入公式可得2019年、2020年、2021年的建筑涂料产量和年增长率,见表8。

综上分析,在中国房地产投资稳步发展的情况下,涂料产量也相应的地稳步提升。同时,随着市场建筑总存量的增加,旧房翻新和外墙重涂市场的逐步来临,建筑涂料产量在未来3 a稳步增长。

将建筑涂料产量带入代入相关公式,可分别得出各相关因素的预测值,如表9所示。

4 结语

在国内良好的宏观经济下,房地产行业稳中有升的基调下,同时随着重涂市场的到来,为建筑涂料行业的发展提供了有力支持,总体来看,建筑涂料行业进入稳定发展期。预计在接下来的3a内,建筑涂料产量保持以6.2%的速度成长。到2021年,建筑涂料产量将会达到859.62万t。对各涂料厂商来说,中国建筑涂料市场仍有很好的市场潜力和存在良好的机遇,各涂料厂商应理性进行营销战略选择,争取更大更快的发展。

在大数据时代的背景下,建筑涂料行业应该重视数据的保存和整理,应用大数据的技术来准确预测市场前景以及促进销售。当然本文还有不足之处,本文考虑的建筑涂料行业与建筑业产值、房地产投资、城镇化、M2和GDP的关联性,各因素之间存在很强的共线性。此外一些旧房翻新的面积等没有详细统计在内,因此还可以通过更多的因素和更多的数据来进行进一步的研究。

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