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                      国内建筑涂料市场的数据预测分析!

                         日期:2020-07-17     作者:中国无机涂料网    浏览:982    评论:0    
                      核心提示:国内建筑涂料产量的影响因素01、房地产投资与建筑涂料产量的关系近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

                      国内建筑涂料产量的影响因素

                       

                      01、房地产投资与建筑涂料产量的关系

                      近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无机涂料网cnwjtl.com。

                       

                      02、城镇常住居民人口与建筑涂料产量的关系

                      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。城镇化率每提高1%,将会带来122. 34万㎡的房地产需求。同时城镇化率每提高1%,也促进70. 79亿元房地产开发投资活动的开展叫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又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。

                       

                      03、广义货币与建筑涂料产量的关系

                      近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(测,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。

                       

                      04、GDP与建筑涂料产量的关系

                      一直以来,我国房地产业在GDP中占有非常高的比重。2018年房地产销售14. 99万亿元,我国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叫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。

                       

                      根据以上关系得出的预测

                      根据我国稳步发展的态势来看,保守估计2019年、2020年、2021年的GDP增长率分别为6.3%、6. 2%、5. 9%叫GDP依次为138. 5千亿美元J47. 1千亿美元、155.8千亿美元。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如下:

                      国内建筑涂料市场的数据预测分析! 涂料在线,coatingol.com

                      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。将建筑涂料产量代入相关公式,可分别得出各相关因素的预测值如下:

                      国内建筑涂料市场的数据预测分析! 涂料在线,coatingol.com

                      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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