2024年6月11日发(作者：历宏旷)
2011年中国智能手机销量预测
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
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）
x
1
,x
2
,x
7
具有线性
关系，
Yb
0
b
1
x
1
b
7
x
7
：随机扰动项
国内生产总
值(GDP)（亿人均GDP
年份
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
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
第三产业社会消费品城乡居民储蓄
占GDP比零售总额存款年末余额
（亿元）
86910.6
103617.7
119555.4
141051.0
161587.3
172534.2
217885.4
（元） 重（％） （亿元）
9398
10542
12336
14053
16165
19524
22698
41.5
41.2
40.4
40.1
40.0
40.4
40.1
48135.9
52516.3
59501.0
67176.6
76410.0
89210.0
108487.7
元）
120332.7
135822.8
159878.3
183217.4
211923.5
257305.6
300670.0
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。
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
385847.15994.65baofei
R
2
.992
F638.84
1
F638.84
1
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）
年度
2004 2005 2006
729
711 250.3
2007
1020.1
2008
1688.3
2009
2010H1 2011
2177 2032.8 5011
实际值 132.6
255.8
预测值
129.8
1025.3 1670.5 2164.2 2405.4
2.2.2 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
2024年6月11日发(作者：历宏旷)
2011年中国智能手机销量预测
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
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）
x
1
,x
2
,x
7
具有线性
关系，
Yb
0
b
1
x
1
b
7
x
7
：随机扰动项
国内生产总
值(GDP)（亿人均GDP
年份
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
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
第三产业社会消费品城乡居民储蓄
占GDP比零售总额存款年末余额
（亿元）
86910.6
103617.7
119555.4
141051.0
161587.3
172534.2
217885.4
（元） 重（％） （亿元）
9398
10542
12336
14053
16165
19524
22698
41.5
41.2
40.4
40.1
40.0
40.4
40.1
48135.9
52516.3
59501.0
67176.6
76410.0
89210.0
108487.7
元）
120332.7
135822.8
159878.3
183217.4
211923.5
257305.6
300670.0
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。
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
385847.15994.65baofei
R
2
.992
F638.84
1
F638.84
1
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）
年度
2004 2005 2006
729
711 250.3
2007
1020.1
2008
1688.3
2009
2010H1 2011
2177 2032.8 5011
实际值 132.6
255.8
预测值
129.8
1025.3 1670.5 2164.2 2405.4
2.2.2 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