基于ARIMA模型的武漢市鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量預(yù)測(cè)研究

(湖北大學(xué) 商學(xué)院 湖北 武漢 430062)

基于ARIMA模型的武漢市鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量預(yù)測(cè)研究

李力胡嘯云

(湖北大學(xué)商學(xué)院湖北武漢430062)

本文基于ARIMA模型對(duì)武漢市鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量預(yù)測(cè)進(jìn)行了研究，模型的回歸和擬合效果良好，預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的誤差較小，最后針對(duì)武漢市鐵路貨運(yùn)發(fā)展提出了相關(guān)對(duì)策和建議。

貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量；ARIMA模型；預(yù)測(cè)；武漢市

一、引言

近年來(lái)，中國(guó)現(xiàn)代化物流運(yùn)輸市場(chǎng)需求增長(zhǎng)迅速，與此同時(shí)貨物運(yùn)輸方式之間的競(jìng)爭(zhēng)也日趨激烈，陸運(yùn)、空運(yùn)以及水運(yùn)等貨物運(yùn)輸方式均取得了快速發(fā)展。而鐵路運(yùn)輸作為一種重要的現(xiàn)代化貨物運(yùn)輸方式，在整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展中發(fā)揮了巨大作用。衡量鐵路貨物運(yùn)輸水平的指標(biāo)通常有鐵路貨運(yùn)量和鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量，鐵路貨運(yùn)量是指一定時(shí)間內(nèi)運(yùn)送貨物的總噸數(shù)，但是鐵路運(yùn)輸能力的大小不僅取決于運(yùn)送貨物的噸數(shù)，還與運(yùn)送的里程有關(guān)，因此鐵路貨物周轉(zhuǎn)量這個(gè)指標(biāo)能夠更加有效的反映鐵路運(yùn)輸工作量。及時(shí)對(duì)鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，深入、準(zhǔn)確的把握發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)分析鐵路貨運(yùn)的供求關(guān)系以及制定未來(lái)鐵路運(yùn)輸發(fā)展策略都有著重要的意義。

武漢市是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的中心城市，天然的區(qū)位優(yōu)勢(shì)為物流業(yè)的發(fā)展提供了便利條件。武漢市政府于2016年發(fā)布了《武漢市現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展“十三五”規(guī)劃》，其中明確提出到2020年末，武漢市要基本建成帶動(dòng)城市圈、引領(lǐng)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中游地區(qū)、聯(lián)通東西部、對(duì)接全國(guó)乃至全球市場(chǎng)的現(xiàn)代物流體系，成為國(guó)際知名、國(guó)內(nèi)領(lǐng)先、區(qū)域龍頭的國(guó)家物流中心。數(shù)據(jù)顯示，鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量長(zhǎng)期占武漢市整個(gè)現(xiàn)代化運(yùn)輸方式貨物周轉(zhuǎn)量的50%以上，雖然近年來(lái)由于水路運(yùn)輸以及公路運(yùn)輸?shù)目焖侔l(fā)展而略有下降，但仍占有較大比例，因此可以預(yù)見(jiàn)，鐵路運(yùn)輸在“十三五”期間武漢市的物流業(yè)發(fā)展中仍將占據(jù)重要的地位。在本文中，筆者建立適當(dāng)?shù)腁RIMA模型對(duì)武漢市1990年到2015年鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并用模型對(duì)未來(lái)兩年武漢市鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，最后提出相關(guān)政策建議，以期為鐵路部門(mén)在制定相關(guān)政策時(shí)提供參考。

二、對(duì)ARIMA模型簡(jiǎn)介

ARIMA模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model)是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出的，全稱是差分自回歸移動(dòng)平均模型。在了解ARIMA模型之前首先簡(jiǎn)單介紹一下ARMA模型，ARMA又稱為自回歸移動(dòng)平均過(guò)程，ARMA模型包括了一個(gè)自回歸模型AR(p)和一個(gè)移動(dòng)平均模型MA(q)，其中p為自回歸模型AR(p)的階數(shù),q為移動(dòng)平均模型MA(q)的系數(shù)。而ARIMA模型實(shí)際上是自回歸移動(dòng)平均模型(ARMA)的擴(kuò)展：當(dāng)建模過(guò)程針對(duì)的是非平穩(wěn)的時(shí)間序列時(shí)，需要差分之后才能平穩(wěn)，此時(shí)則需要建立ARIMA(p，d，q)模型，其中d為差分次數(shù)。通過(guò)建立適當(dāng)?shù)腁RIMA模型，可以有效的對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行描述，進(jìn)而對(duì)未來(lái)值進(jìn)行預(yù)測(cè)。

建立ARIMA預(yù)測(cè)模型：

yt=φ1yt-1+φ2yt-2+...+φpyt-p+ut-θ1ut-1-θ2ut-2-...-θqut-q

(1)

(1)式就是一個(gè)自回歸移動(dòng)平均的過(guò)程，其中t為序號(hào)，Φ1，Φ2，…，Φp為自回歸系數(shù)，θ1，θ2，…，θq為移動(dòng)平均系數(shù)，都是模型的待估參數(shù)。若原始序列需要經(jīng)過(guò)若干次差分之后才能平穩(wěn)，則原序列可以表示為ARIMA(p,d,q)模型。

ARIMA模型預(yù)測(cè)的基本流程：

(1)首先判斷序列是否平穩(wěn)。做出時(shí)間序列圖，從圖中可以觀察數(shù)據(jù)的基本趨勢(shì)，如果數(shù)據(jù)呈明顯的上升或下降趨勢(shì)，或者顯示出季節(jié)性，則可以初步判斷序列為非平穩(wěn)的。接下來(lái)可以運(yùn)用計(jì)量軟件對(duì)序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，通常采用ADF單位根檢驗(yàn)法，進(jìn)一步確定數(shù)據(jù)是否為非平穩(wěn)。

(2)非平穩(wěn)序列的平穩(wěn)化處理。當(dāng)數(shù)據(jù)序列是非平穩(wěn)時(shí)間序列時(shí)，需要先通過(guò)相應(yīng)的變化將其變?yōu)槠椒€(wěn)序列。如果是存在線性趨勢(shì)，則需要進(jìn)行若干次差分使序列平穩(wěn)；如果是指數(shù)趨勢(shì)，則先取對(duì)數(shù)再進(jìn)行差分；如果是季節(jié)趨勢(shì)，則需要建立季節(jié)模型。對(duì)非平穩(wěn)序列進(jìn)行上述差分處理之后，再對(duì)序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，若仍然非平穩(wěn)，則考慮增加差分次數(shù)，直到序列平穩(wěn)，此步驟即可確定差分階數(shù)d。

(3)對(duì)平穩(wěn)的時(shí)間序列選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ?，并確定p和q。根據(jù)序列的偏自相關(guān)圖判斷模型的類型，具體選擇方法如下表2-1。然后通過(guò)AIC準(zhǔn)則、SC準(zhǔn)則以及DW統(tǒng)計(jì)量綜合判斷確定p和q。

表2-1 模型選擇標(biāo)準(zhǔn)

(4)通過(guò)計(jì)量軟件對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，觀察參數(shù)的顯著性，檢驗(yàn)是否具有統(tǒng)計(jì)意義。

(5)對(duì)殘差序列進(jìn)行檢驗(yàn)，若殘差序列為白噪聲序列，證明可以用模型來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

(6)利用模型對(duì)未來(lái)值進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，通過(guò)誤差率判斷預(yù)測(cè)結(jié)果的好壞。

三、基于ARIMA模型的武漢市鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量預(yù)測(cè)

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取1990年至2015年武漢市鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)均來(lái)源于《武漢市統(tǒng)計(jì)年鑒》，其中數(shù)據(jù)單位為億噸公里，其原始及處理后的數(shù)據(jù)見(jiàn)表3-1。

表3-1 武漢市鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

注：數(shù)據(jù)來(lái)源于武漢市統(tǒng)計(jì)局

(二)序列的平穩(wěn)化處理

做出1990—2015年武漢市鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量的時(shí)間序列圖(折線圖3-1)，從圖中可以看出鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量帶有明顯的趨勢(shì)，數(shù)據(jù)變動(dòng)波動(dòng)幅度前后不一致。因此可以初步判斷該鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)的，需要經(jīng)過(guò)差分處理。

圖3-1 1990—2015年武漢市鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量時(shí)間序列圖

運(yùn)用Eviews6.0軟件對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF(Augument Dickey-Fuller)單位根檢驗(yàn)。單位根檢驗(yàn)的結(jié)果如表3-2所示，即在90%的顯著性水平上不能拒絕原假設(shè)，也證實(shí)了原始序列的非平穩(wěn)性。由于數(shù)據(jù)存在明顯的異方差(變動(dòng)幅度不一致)，通過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)取自然對(duì)數(shù)的方式減小異方差的影響，再對(duì)一階差分后的數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3-2所示。檢驗(yàn)結(jié)果表明新序列在99%的顯著性水平上是平穩(wěn)的，因此，新序列滿足ARIMA模型的條件。

表3-2 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

(三)模型定階與參數(shù)估計(jì)

繪制武漢市鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量自然對(duì)數(shù)序列的相關(guān)圖，見(jiàn)圖3-2。從圖中可以看出，樣本的自相關(guān)圖是拖尾，偏自相關(guān)圖也是拖尾，因此可以選取ARIMA(p，d，q)模型，其中差分次數(shù)d=1。為使p和q的選擇更加精確，運(yùn)用AIC和SC準(zhǔn)則對(duì)模型進(jìn)行比較，即選取使兩者統(tǒng)計(jì)量達(dá)到最小的那一組。經(jīng)多次擬合，取p=4，q=3的效果較為理想，故最終選定ARIMA(4，1，3)模型為預(yù)測(cè)模型。

圖3-2 武漢市鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量的ACF和PACF圖

用Eviews6.0軟件對(duì)上述模型進(jìn)行回歸，回歸的結(jié)果見(jiàn)表3-4。從參數(shù)報(bào)告結(jié)果來(lái)看，各參數(shù)都是以高概率通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。AIC和SC的值較小，并且調(diào)整后的=0.8645，說(shuō)明模型擬合較好。

表3-4 參數(shù)估計(jì)結(jié)果

(四)模型檢驗(yàn)及預(yù)測(cè)

模型檢驗(yàn)是指對(duì)模型的殘差序列是否為白噪聲過(guò)程的檢驗(yàn)，如果殘差序列是白噪聲過(guò)程，證明模型通過(guò)檢驗(yàn)，可以進(jìn)行預(yù)測(cè)，非白噪聲過(guò)程則不能進(jìn)行預(yù)測(cè)。做出殘差序列的相關(guān)圖，見(jiàn)圖3-3，結(jié)果表明，殘差序列的自相關(guān)系數(shù)以及偏自相關(guān)系數(shù)基本都在置信區(qū)間內(nèi)，說(shuō)明ARIMA(4，1，3)模型的殘差序列通過(guò)了白噪聲檢驗(yàn)，滿足獨(dú)立性假設(shè)。

圖3-3 殘差序列的自相關(guān)和偏相關(guān)圖

用Eviews6.0軟件中的預(yù)測(cè)功能對(duì)上述模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到2013年到2017年的武漢市鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量的預(yù)測(cè)值，結(jié)果如表3-5所示。2013年到2015年的貨物周轉(zhuǎn)實(shí)際量是已知的，因此可以將預(yù)測(cè)值跟實(shí)際值比對(duì)，得到近三年預(yù)測(cè)的誤差率?？梢钥闯鐾ㄟ^(guò)模型得到的近三年預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的誤差率是很小，說(shuō)明該模型比較可靠，適合用來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。同時(shí)得到2016年和2017年的預(yù)測(cè)值，分別為958.06和872.59。

表3-5 2013—2017年武漢市鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量預(yù)測(cè)值

四、結(jié)論及政策建議

2011年以來(lái)武漢市鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量下降明顯，預(yù)計(jì)未來(lái)兩年還會(huì)持續(xù)下降。造成武漢市近幾年鐵路貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量下降的原因除了宏觀經(jīng)濟(jì)增速放緩之外，鋼鐵、煤炭、石油等主要工業(yè)品產(chǎn)量的下降也是重要原因之一，還有近年來(lái)武漢市其他交通網(wǎng)絡(luò)(高速公路、空運(yùn)、水運(yùn))的快速發(fā)展也分流了部分鐵路貨運(yùn)量，除此之外鐵路運(yùn)輸自身存在著諸多限制，例如運(yùn)輸結(jié)構(gòu)的僵化和程序執(zhí)行上的繁雜也是造成鐵路貨運(yùn)量下降的重要原因。

根據(jù)上述分析以及預(yù)測(cè)結(jié)果，本文對(duì)未來(lái)武漢市鐵路運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展提出了以下幾點(diǎn)策略建議，旨在為武漢市擴(kuò)大鐵路在貨運(yùn)市場(chǎng)所占份額，實(shí)現(xiàn)鐵路貨運(yùn)的快速發(fā)展提供參考。

(一)大力發(fā)展“互聯(lián)網(wǎng)+”模式下的鐵路運(yùn)輸

當(dāng)前，經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)出新常態(tài)，對(duì)于鐵路運(yùn)輸業(yè)而言，傳統(tǒng)的貨運(yùn)模式無(wú)法適應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新要求，鐵路運(yùn)輸在交通運(yùn)輸中所占的比重也有所下降。鐵路運(yùn)輸必須要做出相應(yīng)的改變，才能在中國(guó)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下發(fā)揮更大作用。而隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，鐵路要想與時(shí)俱進(jìn)，就必須重視信息化的建設(shè)，提升電子化和網(wǎng)絡(luò)化水平。因此將鐵路貨物運(yùn)輸業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合，不僅是順勢(shì)而為，同時(shí)也是逆境求生。

鐵路瞄準(zhǔn)“互聯(lián)網(wǎng)+”，自然能夠給鐵路貨運(yùn)的發(fā)展帶來(lái)極大的好處：其一，可以為客戶提供更便捷的服務(wù)。以鐵路運(yùn)輸貨物為例，過(guò)去貨主們不僅需要考慮貨品具體在哪個(gè)車站上貨，還要考慮采取什么樣的包裝以及在什么地方卸貨，這樣使得程序變得繁瑣。而隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”思維的運(yùn)用，使得鐵路能夠更好的整合資源、提升效率，借助網(wǎng)上服務(wù)平臺(tái)，為貨主提供更便捷的服務(wù)；其二，實(shí)現(xiàn)鐵路與快遞企業(yè)的互利共贏。鐵路在融入電子商務(wù)市場(chǎng)后，可以嘗試與快遞企業(yè)合作，這樣使得鐵路能夠更加快速、高效的攬貨和聚貨，構(gòu)建一個(gè)低成本、高效率的物流體系。同時(shí)，借助互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，能夠?qū)ω浳锏倪\(yùn)輸全程監(jiān)控、追蹤以及統(tǒng)計(jì)管理，做到運(yùn)輸過(guò)程全程透明化。

(二)盡力穩(wěn)定大宗貨源，爭(zhēng)取零散貨源

近年來(lái)鐵路貨運(yùn)量呈明顯的下降趨勢(shì)，過(guò)去鐵路主要集中在對(duì)鋼鐵、煤炭、石油等大宗商品的運(yùn)輸。從2014年武漢鐵路貨運(yùn)品類分析看，運(yùn)量占比較大的依次為：鋼鐵(34.3%)、非金礦(13.7%)、礦建(11.7%)、石油(8.7%)、煤(5.4%)、焦炭(3.55%)、化工品(3.67%)，而隨著近幾年經(jīng)濟(jì)下行的趨勢(shì)以及受國(guó)家政策的影響，大宗商品需求預(yù)計(jì)將持續(xù)下降，這也使得鐵路運(yùn)輸受到極大沖擊。因此鐵路運(yùn)輸貨運(yùn)量要想止住下降的趨勢(shì)，必須要加強(qiáng)貨源組織，及時(shí)了解企業(yè)的生產(chǎn)狀況，盡力穩(wěn)定大宗貨源；同時(shí)盡力爭(zhēng)取零散貨源，找到新的貨運(yùn)量增長(zhǎng)點(diǎn)。近年來(lái)電子商務(wù)市場(chǎng)的迅猛發(fā)展帶來(lái)了散貨快運(yùn)業(yè)務(wù)的快速增長(zhǎng)，根據(jù)中國(guó)快遞協(xié)會(huì)發(fā)布的數(shù)據(jù)，2015年全國(guó)快遞業(yè)完成業(yè)務(wù)量206億件，同比增長(zhǎng)48%。因此鐵路可以與電商、快遞企業(yè)建立長(zhǎng)期合作關(guān)系，借助鐵路自身價(jià)格低、運(yùn)量大、時(shí)間準(zhǔn)的特點(diǎn)，利用電子商務(wù)平臺(tái)大力發(fā)展鐵路散貨快運(yùn)業(yè)務(wù)，此舉不僅可以使鐵路運(yùn)輸有更高的效能，同時(shí)也可以讓鐵路貨物運(yùn)輸結(jié)構(gòu)更好的適應(yīng)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整，促使鐵路貨運(yùn)向現(xiàn)代物流轉(zhuǎn)型升級(jí)，取得長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。

(三)構(gòu)建一體化綜合交通體系，提升鐵路樞紐集散能力

各種運(yùn)輸方式都有其利弊，但不同運(yùn)輸方式之間可以取長(zhǎng)補(bǔ)短、互相結(jié)合，有效的整合起來(lái)，形成利益的共同體。通過(guò)打造一體化的綜合交通體系，實(shí)現(xiàn)物流銜接“無(wú)縫化”，可以有效提升鐵路樞紐集散能力。2016年國(guó)務(wù)院頒布的《中長(zhǎng)期鐵路網(wǎng)規(guī)劃》也指出，要完善貨運(yùn)樞紐多式聯(lián)運(yùn)，要使鐵路與其他交通方式高效銜接，形成系統(tǒng)配套、一體便捷的鐵路樞紐。

為此，可以圍繞鐵路站點(diǎn)周邊建設(shè)，完善配套設(shè)施，合理的建造倉(cāng)庫(kù)、轉(zhuǎn)運(yùn)站點(diǎn)，發(fā)揮鐵路貨運(yùn)快速便捷、質(zhì)量損失少、長(zhǎng)途遠(yuǎn)程等優(yōu)勢(shì)，聯(lián)合空運(yùn)、水運(yùn)等多種運(yùn)輸方式，形成“無(wú)縫”對(duì)接，盡力實(shí)現(xiàn)貨物運(yùn)輸點(diǎn)對(duì)點(diǎn)、門(mén)到門(mén)的優(yōu)質(zhì)服務(wù)。此外，還可以組織交通、鐵路、民航等部門(mén)定期召開(kāi)聯(lián)席會(huì)議，部門(mén)之間共同探討并解決物流發(fā)展中遇到的問(wèn)題，此舉可以強(qiáng)化部門(mén)之間的溝通協(xié)調(diào)，有利于開(kāi)展鋼鐵、煤炭、石油等大宗物資的多式聯(lián)運(yùn)，使得物流運(yùn)輸途中的轉(zhuǎn)運(yùn)問(wèn)題通過(guò)部門(mén)間的協(xié)調(diào)，得到順利解決。

(四)不斷優(yōu)化服務(wù)質(zhì)量，提高鐵路運(yùn)輸效率

為提升鐵路運(yùn)輸?shù)母?jìng)爭(zhēng)力，需要不斷優(yōu)化鐵路運(yùn)輸服務(wù)質(zhì)量、提高鐵路運(yùn)輸效率。鐵路運(yùn)輸要細(xì)化服務(wù)，完善流程標(biāo)準(zhǔn)，做到以最簡(jiǎn)單的工作程序，最優(yōu)質(zhì)的服務(wù)質(zhì)量，最方便客戶的方案以及最安全的運(yùn)輸，來(lái)建立客戶對(duì)鐵路貨運(yùn)的信任；在受理鐵路貨運(yùn)承運(yùn)業(yè)務(wù)的時(shí)候，盡力做到在任何地點(diǎn)、任意時(shí)間都能簽訂有效的運(yùn)輸合同，簡(jiǎn)化貨運(yùn)手續(xù)，提升手續(xù)的辦理速度；要確保24小時(shí)內(nèi)服務(wù)電話暢通，能夠及時(shí)處理貨運(yùn)業(yè)務(wù)的承接、咨詢和投訴等，同時(shí)要強(qiáng)化作業(yè)中的監(jiān)督考核，切實(shí)提高裝卸質(zhì)量，嚴(yán)格要求執(zhí)行貨運(yùn)裝卸作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，決不允許出現(xiàn)野蠻裝卸行為，損害托運(yùn)人的利益；要科學(xué)合理的運(yùn)用站場(chǎng)服務(wù)資源，準(zhǔn)確掌握貨物線、裝卸能力等貨運(yùn)資源狀況，實(shí)現(xiàn)高效管理、科學(xué)運(yùn)用，同時(shí)要不斷改善貨運(yùn)服務(wù)條件，及時(shí)更新設(shè)備設(shè)施，做到環(huán)境整潔、服務(wù)優(yōu)質(zhì)、設(shè)施一流。

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李力(1976-)，男，湖北人，湖北大學(xué)商學(xué)院副教授，武漢理工大學(xué)博士，研究方向物流與供應(yīng)鏈管理；胡嘯云(1992-)，男，湖北人，湖北大學(xué)商學(xué)院企業(yè)管理研究生，研究方向物流與供應(yīng)鏈管理。

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