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    基于有效度的區(qū)域物流需求量組合預(yù)測(cè)①

    2011-10-17 10:42:14淮陰師范學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院何逢標(biāo)
    中國(guó)商論 2011年28期
    關(guān)鍵詞:外推法周轉(zhuǎn)量需求量

    淮陰師范學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 何逢標(biāo)

    區(qū)域物流是指在區(qū)域范圍內(nèi)開展的物流活動(dòng),是區(qū)域經(jīng)濟(jì)的重要組成部分,對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展具有服務(wù)推動(dòng)作用。區(qū)域物流需求量的有效預(yù)測(cè)是區(qū)域物流科學(xué)規(guī)劃和決策的前提。區(qū)域物流需求預(yù)測(cè)包括對(duì)物流作業(yè)量、來源、流向和構(gòu)成比例等物流內(nèi)容的預(yù)測(cè),以及對(duì)影響物流需求的主要影響因素的預(yù)測(cè)和對(duì)物流需求規(guī)模的預(yù)測(cè)。由于物流環(huán)節(jié)的復(fù)雜性和作業(yè)的分散性,目前主要針對(duì)區(qū)域物流的需求規(guī)模進(jìn)行預(yù)測(cè),它從宏觀上反映了區(qū)域物流需求總量的大小和發(fā)展水平。衡量區(qū)域物流需求規(guī)模的指標(biāo)較多,既有實(shí)物量指標(biāo)和價(jià)值量指標(biāo),又有比例型指標(biāo),常用的是貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量等實(shí)物量指標(biāo)。

    1 常用預(yù)測(cè)方法

    常用的預(yù)測(cè)方法分為兩類:一類是利用歷史資料從數(shù)據(jù)自身出發(fā)挖掘內(nèi)在發(fā)展規(guī)律的時(shí)間序列方法,如趨勢(shì)外推法和灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)法;另一類是考慮因素之間相互聯(lián)系的因果分析方法,如回歸分析法。

    1.1 趨勢(shì)外推法

    趨勢(shì)外推法是根據(jù)預(yù)測(cè)目標(biāo)的時(shí)間序列數(shù)據(jù),揭示其發(fā)展變化規(guī)律,通過建立預(yù)測(cè)模型,推斷其未來變化的趨勢(shì)。根據(jù)預(yù)測(cè)目標(biāo)的發(fā)展軌跡,分為直線趨勢(shì)外推法和曲線趨勢(shì)外推法。實(shí)際運(yùn)用中,一般先繪制數(shù)據(jù)序列的散點(diǎn)圖,然后判斷其發(fā)展趨勢(shì),再確定是采用二次曲線、三次曲線、增長(zhǎng)曲線還是其他類型的合適曲線,相應(yīng)地做出擬合和預(yù)測(cè)。

    1.2 灰色預(yù)測(cè)法

    灰色系統(tǒng)理論以“部分信息已知,部分信息未知”的“小樣本”、“貧信息”不確定系統(tǒng)為研究對(duì)象,通過對(duì)部分已知信息的生成、開發(fā),提取有價(jià)值的信息,實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行行為、演化規(guī)律的正確描述和有效監(jiān)控,典型的為 預(yù)測(cè)模型。

    1.3 回歸分析法

    區(qū)域物流需求量的變化,除了自身的變動(dòng)之外,還與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等因素相關(guān)。與時(shí)間序列分析方法僅考慮序列自身發(fā)展變化的規(guī)律不同,回歸分析法通過對(duì)與被解釋變量具有因果聯(lián)系的解釋變量的相關(guān)性分析,來推測(cè)被解釋變量的變化規(guī)律。當(dāng)被解釋變量與解釋變量之間具有因果關(guān)系且具有較高的相關(guān)度時(shí),回歸分析法能做出較為準(zhǔn)確的估計(jì)。

    2 組合預(yù)測(cè)法

    不同的預(yù)測(cè)方法運(yùn)用不同的預(yù)測(cè)原理,從某個(gè)側(cè)面反映了預(yù)測(cè)對(duì)象的變化趨勢(shì)。對(duì)于區(qū)域物流需求量,趨勢(shì)外推法基于區(qū)域物流穩(wěn)步發(fā)展的假設(shè),外推區(qū)域物流需求量的發(fā)展趨勢(shì);灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)法以歷史物流統(tǒng)計(jì)序列為基礎(chǔ),通過序列生成與開發(fā),挖掘數(shù)據(jù)序列內(nèi)在的規(guī)律,預(yù)測(cè)未來的物流需求變化;回歸分析法以因果關(guān)系為出發(fā)點(diǎn),通過對(duì)影響物流需求的因素與物流需求量之間關(guān)系的分析,得出物流需求量的變化規(guī)律,各具合理性。組合預(yù)測(cè)法試圖綜合利用不同方法的優(yōu)點(diǎn),得到更為合理的結(jié)果。組合預(yù)測(cè)的思路是將各種單項(xiàng)預(yù)測(cè)方法的結(jié)果有機(jī)組合到一起,關(guān)鍵是確定各方法的權(quán)重。

    3 基于有效度的權(quán)重確定

    預(yù)測(cè)有效度法是基于單項(xiàng)預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)精度提出的確定權(quán)重的方法。設(shè)有 期時(shí)間序列數(shù)據(jù),期數(shù)據(jù)采用第方法的預(yù)測(cè)結(jié)果為原始數(shù)據(jù)序列,令表示第種預(yù)測(cè)方法得到的預(yù)測(cè)精度序列,記

    4 江蘇省物流需求量預(yù)測(cè)

    4.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

    在衡量區(qū)域物流需求和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)中,貨物周轉(zhuǎn)量綜合體現(xiàn)了物流流量和流程,能較為全面地反映物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平;區(qū)域GDP是衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的合適指標(biāo)[6]。作為預(yù)測(cè)分析的基礎(chǔ),本文選擇了1998~2010年江蘇省貨物周轉(zhuǎn)量和GDP序列資料,見表1。

    4.2 需求量單項(xiàng)預(yù)測(cè)

    4.2.1 趨勢(shì)外推法

    繪制江蘇省貨物周轉(zhuǎn)量的散點(diǎn)圖,判斷其形態(tài)為二次曲線,用MATLAB擬合得二次曲線預(yù)測(cè)模型為其中,對(duì)應(yīng)于1998年,對(duì)應(yīng)于1999年,依此類推對(duì)應(yīng)于2010年。預(yù)測(cè)結(jié)果見表2第3列。

    4.2.2 灰色預(yù)測(cè)法

    對(duì)于貨物周轉(zhuǎn)量序列,通過準(zhǔn)光滑性檢驗(yàn)和準(zhǔn)指數(shù)規(guī)律檢驗(yàn),可以對(duì)其建立 模型。編寫MATLAB程序,計(jì)算得發(fā)展系數(shù)為0.1503,灰色作用量為886.9643,預(yù)測(cè)結(jié)果列于表2第4列。

    表1 1998~2010年江蘇省GDP和貨物周轉(zhuǎn)量序列資料

    4.2.3 回歸預(yù)測(cè)法

    4.3 基于有效度的組合預(yù)測(cè)

    根據(jù)式(1)~式(5),編寫MATLAB代碼,計(jì)算得趨勢(shì)外推法權(quán)重灰色預(yù)測(cè)法權(quán)重回歸分析法權(quán)重組合預(yù)測(cè)結(jié)果見表2第6列。

    表2 不同方法預(yù)測(cè)結(jié)果匯總表

    4.4 “十二五”期間江蘇物流預(yù)測(cè)

    在《中共江蘇省委關(guān)于制定江蘇省國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十二個(gè)五年規(guī)劃的建議》里,提出“十二五”期間全省經(jīng)濟(jì)年均增長(zhǎng)10%左右。按照年均增長(zhǎng)10%計(jì)算,預(yù)計(jì)2011年~2015年江蘇省GDP分別為44993.63億元、49492.99億元、54442.29億元、59886.52億元和65875.17億元。運(yùn)用前述的單項(xiàng)預(yù)測(cè)法和組合預(yù)測(cè)法,得到“十二五”期間江蘇省物流需求量見表3。

    表3 “十二五”期間江蘇省貨物周轉(zhuǎn)量預(yù)測(cè)結(jié)果

    5 結(jié)論與建議

    (1)趨勢(shì)外推預(yù)測(cè)、灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)和回歸分析預(yù)測(cè)三種預(yù)測(cè)方法分別利用不同的原理進(jìn)行預(yù)測(cè),各有特色。組合預(yù)測(cè)法將單項(xiàng)預(yù)測(cè)法綜合起來,充分利用了各種預(yù)測(cè)法提供的信息。

    (2)有效度法是一種基于單項(xiàng)預(yù)測(cè)方法的精度提出的確定權(quán)重的方法。單項(xiàng)預(yù)測(cè)方法的精度越高,在組合預(yù)測(cè)中就被賦予越大的權(quán)重,具有較強(qiáng)的科學(xué)性。

    (3)MATLAB軟件的應(yīng)用可以提高預(yù)測(cè)實(shí)施的效率。以矩陣作為分析的基本單位,適合于處理與矩陣或向量相關(guān)的預(yù)測(cè)問題,集成于軟件中的統(tǒng)計(jì)分析工具箱、時(shí)間序列工具箱及其他工具箱的函數(shù)可以提高編程效率,為預(yù)測(cè)的實(shí)施提供軟件支持。

    (4)對(duì)江蘇物流量的組合預(yù)測(cè)表明,至“十二五”期末,貨物周轉(zhuǎn)量將達(dá)到11341.99億噸公里,意味著比2010年增長(zhǎng)約83.8%。為了滿足社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)物流的需求,在制定江蘇省“十二五”物流發(fā)展規(guī)劃時(shí),需充分考慮物流的供給能力,逐步完善基礎(chǔ)設(shè)施,做好分年度的物流發(fā)展規(guī)劃。

    [1]何國(guó)華.區(qū)域物流需求預(yù)測(cè)及灰色預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用[J].北京交通大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版), 2008.

    [2]李華,胡奇英.預(yù)測(cè)與決策[M].西安:西安電子科技大學(xué)出版社,2005.

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