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    基于時間序列及回歸分析模型的物流量預(yù)測實(shí)證研究

    2014-01-22 11:22:20李萬春內(nèi)江職業(yè)技術(shù)學(xué)院四川內(nèi)江641100
    商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 2014年20期
    關(guān)鍵詞:內(nèi)江市內(nèi)江物流業(yè)

    ■李萬春(內(nèi)江職業(yè)技術(shù)學(xué)院 四川內(nèi)江 641100)

    商品的流通離不開物流,物流的發(fā)展對商品生產(chǎn)的規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度都具有制約作用。隨著近年來國家、地方對物流發(fā)展的重視不斷加強(qiáng),物流業(yè)總體規(guī)模快速增長,服務(wù)水平顯著提高。一個地區(qū)的物流能力對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)情況衡量指標(biāo)是物流需求,經(jīng)濟(jì)因素和環(huán)境因素兩類因素影響著物流需求。為了研究物流量增長的內(nèi)在發(fā)展,本文根據(jù)影響因素的和時間序列模型及回歸預(yù)測模型的特點(diǎn),采用多種預(yù)測模型對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,并結(jié)合內(nèi)江市的實(shí)際發(fā)展情況對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行比較、分析、檢驗(yàn),最后得到內(nèi)江市未來的物流量最有可能的發(fā)展情況。

    內(nèi)江市的物流能力

    內(nèi)江位于四川的東南部,東連重慶,西接成都,南靠自貢、宜賓、瀘州,北通遂寧,是四川省距重慶直轄市最近的地級市,是成渝經(jīng)濟(jì)區(qū)內(nèi)連接成渝雙核的區(qū)域性中心城市,是川東南乃至西南各省交通的重要交匯點(diǎn),是川南地區(qū)重要的客、貨運(yùn)中轉(zhuǎn)站,較大的物流企業(yè)有永宏物流、凌豐物流等。永宏物流公司自有辦公樓1300多平方米,汽修廠房2000平方米,擁有員工200余人。其中安排下崗工人40余人、進(jìn)城務(wù)工人員120余人,專業(yè)駕駛員及維修人員50余人,自有貨車30余臺。公司在成都、重慶及川南各市縣(區(qū))設(shè)有貨運(yùn)站30多個,承接整車零擔(dān)貨物運(yùn)輸和信息,每年貨運(yùn)量達(dá)到200多萬噸,總產(chǎn)值1000多萬元。2010年,內(nèi)江市全社會貨運(yùn)總量達(dá)到0.77億噸,其中公路貨運(yùn)量7412萬噸,2012年的全社會貨物周轉(zhuǎn)量達(dá)57.31億噸,平均年增長近24%,如表1所示。

    物流量預(yù)測的實(shí)證分析

    (一)ARIMA模型

    ARIMA(差分自回歸移動平均模型)是指將非平穩(wěn)時間序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時間序列,然后將因變量僅對它的滯后值以及隨機(jī)誤差項(xiàng)的現(xiàn)值和滯后值進(jìn)行回歸所建立的模型。ARIMA模型包括自回歸過程(AR)、移動平均過程(MA)、自回歸移動平均過程(ARMA)以及ARIMA過程。

    建立ARIMA模型的步驟,一是對數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑即通過差分或其他變換,使數(shù)據(jù)系列滿足平穩(wěn)性要求;二是根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)情況,對數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑,通過圖對比起平穩(wěn)性,從而確定差分次數(shù)d;三是利用ACF(自相關(guān))、PACF(偏相關(guān))圖來確定自回歸階數(shù)(p)和移動平均階數(shù)(q);四是將p、d、q值代入,進(jìn)行ARIMA分析,并設(shè)定要預(yù)測的數(shù)值。

    p、d、q的確定。運(yùn)用spss19.0對內(nèi)江市物流量數(shù)據(jù)做序列圖,得到d為1;利用spss19.0中的分析——>預(yù)測模塊中的ACF(自相關(guān))、PACF(偏相關(guān))圖來確定自回歸階數(shù)(p)和移動平均階數(shù)(q)。

    在圖1中,前四階函數(shù)值均顯著不為0,之后趨于0,并呈拖尾性,因此可將q值取為4; 圖2中,在1階以后函數(shù)明顯趨于0,呈拖尾性,因此可將p值取為 1。

    建立ARIMA(1,1,4) 模型,得到的預(yù)測結(jié)果如表2所示。MAE(平均誤差均值)=1.774。

    (二)指數(shù)平滑模型

    采用二次指數(shù)平滑法進(jìn)行擬合,二次指數(shù)平滑法是針對斜坡型的歷史數(shù)據(jù)。美國學(xué)者布朗在《庫存管理的統(tǒng)計(jì)預(yù)測》一書指出指數(shù)平滑法是通過對預(yù)測目標(biāo)歷史統(tǒng)計(jì)序列的逐層平滑計(jì)算,消除由于隨機(jī)因素造成的影響,找出預(yù)測目標(biāo)的基本變化趨勢并以此預(yù)測未來。優(yōu)點(diǎn)是使用簡單,預(yù)測精度較高,只需少量數(shù)據(jù)和計(jì)算時間,模型分量和參數(shù)對使用者具有較直觀的意義,容易理解和控制等。

    二次指數(shù)平滑法的預(yù)測模型為:

    式中,ct、dt為平滑系數(shù),t為預(yù)測模型建立所處時間,T為t與預(yù)測期的間隔期,Y1+T為t+T的預(yù)測值。

    表1 1998-2012年內(nèi)江市全社會貨運(yùn)總量、貨物周轉(zhuǎn)量和GDP

    圖1 自相關(guān)圖

    圖2 偏相關(guān)圖

    要對t+1期做出預(yù)測,只要在ct的基礎(chǔ)上加一個變動趨勢值dt;要預(yù)測t+T期,在ct基礎(chǔ)上加T個dt,因而可得二次指數(shù)平滑法預(yù)測模型的一般表達(dá):

    根據(jù)表1中貨物周轉(zhuǎn)量的歷史數(shù)據(jù),在spss19.0中,采用Holt線性趨勢模型,得到的預(yù)測結(jié)果如表3所示。MAE(平均誤差均值)=1.654。

    (三)指數(shù)模型

    經(jīng)過分析計(jì)算發(fā)現(xiàn),內(nèi)江市物流量的環(huán)比結(jié)果比較接近于常數(shù),用指數(shù)模型經(jīng)過計(jì)算,最后得到預(yù)測模型:

    MAE(平均誤差均值)=1.386。得到的預(yù)測結(jié)果如表4所示。

    (四)回歸分析模型

    回歸分析是從一組樣本數(shù)據(jù)出發(fā),確定變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系式對這些關(guān)系式的可信程度進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),并從影響某一特定變量的諸多變量中找出哪些變量的影響顯著,根據(jù)一個或幾個變量的取值來預(yù)測另一個特定變量的取值,并給出這種預(yù)測的精確程度。根據(jù)1998-2012年內(nèi)江市物流量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),對內(nèi)江市物流能力隨時間的變化進(jìn)行回歸分析。物流量的趨勢方程為:

    式中,H表示貨運(yùn)量;T表示時間序列,1998年T=1,1999年為2……。

    MAE(平均誤差均值)=0.0000013。得到的預(yù)測結(jié)果如表5所示。

    結(jié)論與建議

    對不同的模型預(yù)測進(jìn)行結(jié)果比較,如表6所示。

    根據(jù)上述模型的預(yù)測結(jié)果,可見二項(xiàng)式的回歸分析模型的平均預(yù)測相對誤差最小,預(yù)測效果最好。從1998年至2012年的歷史數(shù)據(jù)得到平均增長率為13.94%,回歸分析模型的平均增長率13.89%,與歷史數(shù)據(jù)的平均增長率差0.05%。考慮未來成渝城際鐵路、內(nèi)遂鐵路的修建,隆黃鐵路的打通,相關(guān)國道、省道及地方道路的改擴(kuò)建,沱江航運(yùn)條件的改善,內(nèi)江的交通樞紐優(yōu)勢將更加明顯。同時,隨著內(nèi)江各專業(yè)市場、消費(fèi)品專業(yè)市場以及物流園區(qū)的建設(shè),配合交通基礎(chǔ)設(shè)施的建造和升級,內(nèi)江的貨運(yùn)總量和總物流需求將得到更大幅度的提高。因此,就發(fā)展前景而言,內(nèi)江在川南地區(qū)的中心地位將進(jìn)一步確定,其吸納周邊地區(qū)物流需求的能力也將加強(qiáng)。為進(jìn)一步提升物流業(yè)在內(nèi)江經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展中的支撐能力,建議可以從以下幾個方面開展工作。

    (一)大力推進(jìn)現(xiàn)代物流發(fā)展的工作制度

    大力推進(jìn)現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展聯(lián)席會議制度,定期召集相關(guān)部門探討研究物流規(guī)劃建設(shè)推進(jìn)情況,一方面及時發(fā)現(xiàn)問題,糾正錯誤,使得物流園區(qū)/中心等的實(shí)際建設(shè)能夠真正實(shí)現(xiàn)規(guī)劃目標(biāo)和意圖,避免走樣;另一方面及時協(xié)調(diào)不同部門、不同地區(qū)之間的矛盾和問題,形成推進(jìn)合力,確保物流園區(qū)或物流中心等按照預(yù)定目標(biāo)和進(jìn)度有序推進(jìn)。借助這一工作制度,達(dá)到逐步解決物流業(yè)發(fā)展過程中的重點(diǎn)難點(diǎn)問題,指導(dǎo)推進(jìn)內(nèi)江現(xiàn)代物流業(yè)持續(xù)健康發(fā)展的目的。

    (二)積極培育物流運(yùn)作主體

    第一,重點(diǎn)扶持1-2家本土大型物流企業(yè),推動本土物流企業(yè)發(fā)展,壯大地方物流業(yè)的發(fā)展。重點(diǎn)扶持其開展川南區(qū)域配送業(yè)務(wù),鼓勵其嘗試開展電子商務(wù)業(yè)務(wù)。在此基礎(chǔ)上,鼓勵本土企業(yè)走出去,實(shí)現(xiàn)規(guī)?;?jīng)營。第二,積極引進(jìn)外部知名物流企業(yè),形成競爭和優(yōu)勢互補(bǔ)。第三,鼓勵生產(chǎn)制造業(yè)、商貿(mào)業(yè)等外包物流業(yè)務(wù),形成與物流業(yè)聯(lián)動發(fā)展格局。第三方物流市場的規(guī)模,是衡量一個國家和地區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平高低的重要參照因素。

    (三)大力加強(qiáng)物流人才培養(yǎng)

    物流業(yè)的發(fā)展離不開人才,而內(nèi)江作為物流發(fā)展落后地區(qū),物流人才極其匱乏。為保證內(nèi)江物流業(yè)高質(zhì)量、高水平的發(fā)展,需要通過多種渠道吸納物流人才,推動物流業(yè)健康發(fā)展。

    第一,鼓勵院校開設(shè)物流專業(yè),培養(yǎng)物流人才。通過學(xué)校培養(yǎng)人才是最重要的途徑之一,內(nèi)江政府應(yīng)創(chuàng)造條件,鼓勵和支持內(nèi)江師范學(xué)院、內(nèi)江職業(yè)技術(shù)學(xué)院等開設(shè)物流專業(yè),加大招生和培養(yǎng)力度,為本地物流業(yè)發(fā)展輸送經(jīng)過系統(tǒng)學(xué)習(xí)的、適應(yīng)物流市場發(fā)展需求的優(yōu)秀人才。

    表2 采用ARIMA(1,1,4)模型的預(yù)測結(jié)果 單位:億噸

    表3 采用HOLT線性趨勢模型的預(yù)測結(jié)果 單位:億噸

    表4 指數(shù)模型的預(yù)測結(jié)果 單位:億噸

    表5 回歸分析模型預(yù)測結(jié)果 單位:億噸

    表6 不同參數(shù)模型預(yù)測比較

    第二,鼓勵校企合作,培養(yǎng)物流人才。內(nèi)江政府應(yīng)通過為生產(chǎn)制造企業(yè)、物流企業(yè)等提供稅收優(yōu)惠政策、資金扶持政策等手段,鼓勵其與學(xué)校共建物流實(shí)訓(xùn)基地,快速培養(yǎng)出適應(yīng)市場需求的、動手能力強(qiáng)的專業(yè)技能型物流人才。

    第三,大力引進(jìn)外部人才。內(nèi)江政府部門應(yīng)制訂人才激勵政策,引進(jìn)優(yōu)秀物流專業(yè)人才,對重點(diǎn)物流企業(yè)引進(jìn)的國內(nèi)外物流高層管理人員、高級物流專業(yè)人才可給予個人入戶、住房及子女入學(xué)等方面的特殊傾斜。重點(diǎn)引進(jìn)物流管理和物流工程技術(shù)方面的復(fù)合型人才,為內(nèi)江物流業(yè)的發(fā)展提供智力保障,以物流人才提升內(nèi)江物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度和發(fā)展水平。

    1.內(nèi)江市統(tǒng)計(jì)局《2012內(nèi)江統(tǒng)計(jì)年鑒》,2012

    2.范恒瑞,任黎秀. ARIMA與指數(shù)平滑法在江蘇省GDP預(yù)測中的應(yīng)用[J].江西農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào),2011(2)

    3.周巧.湖北省GDP總量的時間序列預(yù)測模型的比較分析[J].中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)研究生學(xué)報(bào),2009(8)

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