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    我國(guó)物流景氣指數(shù)(LPI)預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建及分析

    2019-02-25 03:35:56
    物流技術(shù) 2019年1期
    關(guān)鍵詞:原始數(shù)據(jù)景氣差分

    (福州大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,福建 福州 350000)

    1 引言

    作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)新增長(zhǎng)點(diǎn),物流業(yè)被稱作經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的“加速器”,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶動(dòng)物流業(yè)的發(fā)展,同時(shí)物流業(yè)對(duì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有不可磨滅的作用,物流業(yè)通過(guò)整合資源、優(yōu)化配置、創(chuàng)造價(jià)值為各大企業(yè)帶來(lái)高額利潤(rùn),被稱作“企業(yè)腳下的金礦”[1]。由圖1可知,2003到2017年中國(guó)社會(huì)物流總額從19.54萬(wàn)億元上升到252.8萬(wàn)億元。其中,2016年我國(guó)社會(huì)物流總額229.7萬(wàn)億元[2],同比增長(zhǎng)6.1%。2017年我國(guó)社會(huì)物流總額252.8萬(wàn)億元,同比增長(zhǎng)6.7%,社會(huì)物流總額呈現(xiàn)逐年上升趨勢(shì)??梢钥闯?,我國(guó)物流業(yè)將近20年來(lái)一直快速發(fā)展且物流需求在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的帶動(dòng)下規(guī)模逐漸擴(kuò)大,物流業(yè)的未來(lái)發(fā)展存在著較大提升空間。然而物流業(yè)的發(fā)展一直以來(lái)都處在一個(gè)動(dòng)態(tài)變化過(guò)程,通常人們采用物流景氣指數(shù)(LPI)來(lái)衡量一國(guó)物流業(yè)整體的發(fā)展?fàn)顩r,物流景氣指數(shù)(LPI)綜合考慮社會(huì)物流總額、社會(huì)物流總費(fèi)用、訂單交易量及貨運(yùn)量等不同指標(biāo),加以計(jì)算分析以求得物流景氣指數(shù)(LPI)數(shù)值,本文通過(guò)中國(guó)指數(shù)網(wǎng)每月發(fā)布的物流景氣指數(shù)(LPI)數(shù)據(jù),對(duì)這一指標(biāo)進(jìn)行建模分析,擬合原始序列,找到最佳的預(yù)測(cè)模型,以此分析未來(lái)物流景氣指數(shù)的數(shù)值波動(dòng)變化,有助于衡量我國(guó)物流業(yè)未來(lái)的發(fā)展態(tài)勢(shì),對(duì)國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)政策的制定有著重要參考價(jià)值。

    圖1 2003-2017年中國(guó)社會(huì)物流總額變化趨勢(shì)圖

    2 預(yù)測(cè)模型及數(shù)據(jù)選取

    2.1 灰色GM(1,1)預(yù)測(cè)模型

    2.1.1 事前檢驗(yàn)。為了保證合理建模和模擬實(shí)驗(yàn)的成功,需要對(duì)原始序列進(jìn)行事前檢驗(yàn)[3],即:

    若計(jì)算數(shù)據(jù)級(jí)比λ(t)滿足可容范圍,則可進(jìn)行灰色GM(1,1)預(yù)測(cè),反之則需對(duì)原始數(shù)據(jù)做變換處理,確保選取的數(shù)據(jù)全部落入可容范圍內(nèi)。

    2.1.2 模型建立

    (1)記原序列X(0):

    (2)生成X(1)的緊鄰均值序列:

    (3)對(duì)生成序列X(1)建立如下白化微分方程并求解:

    其中,-a稱之為發(fā)展系數(shù),反映出擬合值的發(fā)展態(tài)勢(shì),b稱之為灰色作用量,反映出數(shù)據(jù)的變化關(guān)系。

    (4)求解白化微分方程,得到時(shí)間響應(yīng)序列為:

    2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它由輸入層、隱含層和輸出層組成,其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖2所示。

    BP算法主要分為前向傳遞和反向傳遞兩個(gè)過(guò)程[4]:在前向傳遞中,信號(hào)經(jīng)輸入層、隱含層、輸出層逐層處理并傳遞,檢查預(yù)測(cè)輸出與給定輸出之間的誤差,若沒(méi)有達(dá)到精度要求,則轉(zhuǎn)入反向傳播。在反向傳遞中,根據(jù)檢測(cè)到的誤差來(lái)調(diào)整輸入層與隱含層之間的權(quán)值和閾值,從而使預(yù)測(cè)輸出不斷逼近期望輸出。

    基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過(guò)程如圖3所示。

    圖2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MATLAB算法流程圖

    2.3 ARIMA預(yù)測(cè)模型

    ARIMA模型即綜合自回歸移動(dòng)平均模型,簡(jiǎn)記為ARIMA(p,d,q)模型,其中AR是自回歸,p為自回歸階數(shù),MA為移動(dòng)平均,q為移動(dòng)平均階數(shù);d為時(shí)間序列成為平穩(wěn)時(shí)間序列時(shí)所做的差分次數(shù)。ARIMA(p,d,q)模型的實(shí)質(zhì)就是差分運(yùn)算與ARMA(p,q)模型的組合,即ARMA(p,q)模型經(jīng)d次差分后,便為ARI-MA(p,d,q),模型建立[5]如下:

    其中,νt為白噪聲序列,p,q是滯后階數(shù),引入滯后算子,記為S,進(jìn)一步得到表達(dá)式為:

    建立ARIMA模型的步驟:

    (1)對(duì)被觀測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行繪圖,判斷是否為穩(wěn)定時(shí)間序列;

    (2)對(duì)非平穩(wěn)序列進(jìn)行D階差分轉(zhuǎn)換使其成為平穩(wěn)序列;

    (3)對(duì)處理后的平穩(wěn)序列進(jìn)行ACF和PACF計(jì)算,通過(guò)自相關(guān)和偏相關(guān)圖對(duì)模型進(jìn)行定階;

    (4)對(duì)所建立的模型進(jìn)行分析評(píng)價(jià)。

    2.4 原始數(shù)據(jù)的選取

    本文通過(guò)中國(guó)物流與采購(gòu)聯(lián)合會(huì)網(wǎng)站和中國(guó)指數(shù)網(wǎng)每月5日發(fā)布的LPI往來(lái)數(shù)據(jù),整理統(tǒng)計(jì)從2013年8月到2018年7月以來(lái)的物流景氣指數(shù)變化數(shù)據(jù),每月數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。

    表1 2013年8月-2018年7月LPI統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)表

    3 數(shù)據(jù)建模分析

    3.1 灰色GM(1,1)預(yù)測(cè)模型

    3.1.1 事前檢驗(yàn)。為了順利建模,并保證模型的可行性,需通過(guò)級(jí)比檢驗(yàn)法做預(yù)測(cè)事前處理[2]。

    經(jīng)計(jì)算,原始數(shù)據(jù)的可容量范圍為:λ(t)∈(0.95,1.07),檢驗(yàn)數(shù)據(jù)可進(jìn)行均值灰色GM(1,1)模型預(yù)測(cè)。

    3.1.2 模型計(jì)算。根據(jù)灰色預(yù)測(cè)模型的方程,利用MATLAB進(jìn)行矩陣計(jì)算,求得灰色GM(1,1)預(yù)測(cè)的發(fā)展系數(shù)-a為0.000 34,灰色作用量b為54.708,平均相對(duì)誤差3.39%,計(jì)算得知2013年8月到2018年7月以來(lái)的真實(shí)值和預(yù)測(cè)值擬合趨勢(shì)見(jiàn)表2和圖4。

    表2 灰色GM(1,1)預(yù)測(cè)的真實(shí)值與預(yù)測(cè)值比較分析

    圖4 灰色GM(1,1)模型下數(shù)據(jù)擬合圖

    由圖4可知,通過(guò)灰色GM(1,1)模型預(yù)測(cè)2013年8月到2018年7月這60個(gè)月以來(lái)的預(yù)測(cè)值和真實(shí)值偏差過(guò)大,原始序列呈不穩(wěn)定的波動(dòng)而預(yù)測(cè)模型得到的擬合數(shù)據(jù)呈現(xiàn)穩(wěn)定趨勢(shì),其中在2018年2月LPI的預(yù)測(cè)值和真實(shí)值的誤差高達(dá)7.99%。說(shuō)明灰色GM(1,1)預(yù)測(cè)趨于持續(xù)穩(wěn)定的數(shù)據(jù)變化,這也進(jìn)一步看出灰色GM(1,1)預(yù)測(cè)對(duì)于時(shí)間序列跨距較長(zhǎng)和多個(gè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的不合理性,它的預(yù)測(cè)優(yōu)點(diǎn)就是對(duì)原始序列要求不高,對(duì)相對(duì)穩(wěn)定的原始數(shù)據(jù)擬合較為準(zhǔn)確,當(dāng)原始序列不穩(wěn)定,時(shí)間序列較長(zhǎng)時(shí),數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果精準(zhǔn)度反而會(huì)降低,預(yù)測(cè)誤差變大,所以需要進(jìn)一步探討其他預(yù)測(cè)模型。

    3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型

    3.2.1 對(duì)原始數(shù)據(jù)的預(yù)處理。為了使原始數(shù)據(jù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型中能夠合理運(yùn)行,需要將收集來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。

    Matlab程序主要代碼如下:

    3.2.2 對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練

    3.2.3 用訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)[4]

    3.2.4 預(yù)測(cè)結(jié)果。由圖5可知,通過(guò)MATLAB進(jìn)行原始LPI的模擬得到擬合誤差為2.87%,圖中原始數(shù)值和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)得到的數(shù)值存在一定的誤差,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)得到的數(shù)據(jù)呈縮短間隔期的線性趨勢(shì),預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)波動(dòng)較大,對(duì)于時(shí)間序列周期很近的預(yù)測(cè)存在較大的偏差,由預(yù)測(cè)結(jié)果可以看出,在2014年2月到2015年3月幾乎呈線性上升狀態(tài),而在2015年4月到2016年1月又出現(xiàn)持續(xù)下降狀態(tài),之后又逐步上升,其中在2016年11月出現(xiàn)峰值為60.73,顯然與真實(shí)值存在很大偏差,由MATLAB進(jìn)行訓(xùn)練后得到未來(lái)數(shù)值的預(yù)測(cè)結(jié)果,如圖6所示。

    由圖6可知,通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)未來(lái)幾期的物流景氣指數(shù)趨勢(shì),在2018年8月后物流景氣指數(shù)將出現(xiàn)一定回升的趨勢(shì),預(yù)測(cè)未來(lái)五期結(jié)果顯示為51.46、53.14、56.44、56.70、54.68,從預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)可以看出,在2018年10月到11月將出現(xiàn)2018年末幾個(gè)月的極大值,但預(yù)測(cè)存在很大的殘差,需要對(duì)建模進(jìn)一步探索。

    圖5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的擬合趨勢(shì)圖

    圖6 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)圖

    3.3 ARIMA預(yù)測(cè)模型

    3.3.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)及模型定階。由圖7分布的散點(diǎn)圖可知,物流景氣指數(shù)(LPI)的值并沒(méi)有隨著時(shí)間序列呈現(xiàn)持續(xù)遞減或遞增變化,且沒(méi)有固定常數(shù)截距和穩(wěn)定的周期性波動(dòng),所以需要對(duì)原始序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)[1]。

    圖7 LPI的散點(diǎn)圖

    通過(guò)ADF單位根檢驗(yàn)方法來(lái)界定原始數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性,檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),原始序列LnLPI的ADF值為-2.932,大于置信水平5%的臨界值,P值為0.779,判斷原始序列存在單位根,即所選的LPI為非平穩(wěn)性時(shí)間序列,對(duì)一次差分結(jié)果進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),輸出的自相關(guān)如圖8所示。

    圖8 一次差分后的自相關(guān)圖

    圖9 二次差分后的自相關(guān)圖

    由此得到prob的值出現(xiàn)大于置信水平0.05,分別在第9階、第14階、15階、16階和第17階,所以對(duì)原始序列進(jìn)行二次差分后得到的白噪聲序列屬于穩(wěn)定序列[7],由圖10的二次差分后的序列圖也可以看出,除了在2014年5月、2018年1月和4月有明顯突出外,其余均處于較穩(wěn)定波動(dòng)。與原始序列圖比較可以看出,經(jīng)過(guò)差分處理后的數(shù)據(jù)穩(wěn)定性大大提高,因此界定參數(shù)d的值為2,接著對(duì)模型進(jìn)行定階及參數(shù)估計(jì)。

    圖10 二次差分后的序列圖

    由圖9可以得出,自相關(guān)AC在第一階的值為0.418,在第二階時(shí)變?yōu)?.009,因此自相關(guān)函數(shù)在滯后第一階變小,界定參數(shù)q的值為1,偏相關(guān)PAC在延遲第一階時(shí)數(shù)值為0.418,第二階變?yōu)?.201,在第四階又變?yōu)?.445,因此定自回歸階數(shù)P的值為1或者3。對(duì)模型ARIMA(1,2,1)和ARIMA(3,2,1)進(jìn)行擬合度的比較結(jié)果見(jiàn)表3。

    表3 兩種模型下的擬合數(shù)據(jù)比較

    由表3可以得出,ARIMA(3,2,1)模型和ARIMA(1,2,1)模型下的均方根誤差RMSE的值比較為2.106>1.866,平均百分比誤差MAPE的值比較為2.874>2.413,通過(guò)BIC判斷準(zhǔn)則,由表3中的正態(tài)化BIC的值比較為1.766>1.662,通過(guò)比較得知,ARIMA(1,2,1)模型擬合度要優(yōu)于ARIMA(3,2,1)模型。

    3.3.2 利用ARIMA(1,2,1)模型擬合原始數(shù)據(jù)。通過(guò)

    3.3.1檢驗(yàn)穩(wěn)定性和模型定階后,利用ARIMA(1,2,1)模型進(jìn)行原始數(shù)據(jù)的擬合估計(jì),如圖11所示。

    圖11 通過(guò)ARIMA(1,2,1)模型擬合數(shù)據(jù)圖

    由圖11可知,利用ARIMA(1,2,1)模型進(jìn)行原始序列的擬合幾乎一致波動(dòng),擬合精確度比灰色GM(1,1)預(yù)測(cè)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)要高很多,預(yù)測(cè)誤差大大縮小。

    通過(guò)ARIMA(1,2,1)模型預(yù)測(cè)2018年8月到2018年12月的物流景氣指數(shù),見(jiàn)表4。

    表4 未來(lái)五期LPI預(yù)測(cè)值

    3.3.3 預(yù)測(cè)結(jié)果分析。通過(guò)ARIMA(1,2,1)模型預(yù)測(cè)結(jié)果可以看出,物流景氣指數(shù)將會(huì)走出先前小波回落期,2018年未來(lái)幾期物流景氣指數(shù)將呈現(xiàn)上升趨勢(shì),物流活動(dòng)將繼續(xù)呈現(xiàn)活躍狀態(tài),且物流景氣指數(shù)預(yù)測(cè)值將會(huì)在2018年11月份出現(xiàn)全年峰值。從誤差分析也可進(jìn)一步看出,由ARIMA模型預(yù)測(cè)物流景氣指數(shù)精度最高,預(yù)測(cè)值和真實(shí)值擬合度也比之前兩種預(yù)測(cè)要好。

    4 結(jié)論分析

    伴隨著云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術(shù)的成熟以及“一帶一路戰(zhàn)略”、“互聯(lián)網(wǎng)+物流”、“十三五計(jì)劃”等政策實(shí)施,將會(huì)加速物流業(yè)的發(fā)展,物流活動(dòng)逐漸成為社會(huì)各項(xiàng)活動(dòng)的重要基礎(chǔ),在社會(huì)活動(dòng)中扮演著重要角色?,F(xiàn)代物流業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè),融入了運(yùn)輸業(yè)、倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)和信息業(yè)等多個(gè)產(chǎn)業(yè),它的發(fā)展不僅與各個(gè)企業(yè)運(yùn)營(yíng)緊密聯(lián)系,而且牽動(dòng)著一國(guó)經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行和發(fā)展。通過(guò)物流景氣指數(shù)(LPI)呈現(xiàn)我國(guó)物流發(fā)展趨勢(shì)的同時(shí)反映出我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況,是我國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行趨勢(shì)的晴雨表,對(duì)指導(dǎo)企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)和投資等活動(dòng)具有一定的參考價(jià)值。物流景氣指數(shù)的上升,清晰地反映出我國(guó)物流需求回升,市場(chǎng)規(guī)模擴(kuò)大,經(jīng)濟(jì)向好的態(tài)勢(shì),而物流景氣指數(shù)下降,在一定程度上預(yù)示著市場(chǎng)需求下滑,經(jīng)濟(jì)趨向低迷。

    本文通過(guò)統(tǒng)計(jì)2013年8月到2018年7月的物流景氣指數(shù)(LPI)數(shù)據(jù),利用灰色GM(1,1)預(yù)測(cè)模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ARIMA模型對(duì)原始數(shù)據(jù)的擬合,通過(guò)誤差和分布圖分析得到最佳預(yù)測(cè)模型,對(duì)于原始數(shù)據(jù)波動(dòng)很大且無(wú)周期性存在時(shí),使用ARIMA模型將縮小誤差提高預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度[8],通過(guò)差分轉(zhuǎn)換將波動(dòng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為穩(wěn)定數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合得到與原始序列擬合度最高的差分階數(shù)d,最后進(jìn)行參數(shù)估計(jì),采用最佳的定階模型對(duì)未來(lái)幾期物流景氣指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)結(jié)果表明,2018年8月之后物流景氣指數(shù)將出現(xiàn)回升狀態(tài),物流活動(dòng)將持續(xù)活躍,且預(yù)測(cè)結(jié)果顯示在2018年10月到11月將出現(xiàn)年末峰值,物流景氣將呈連續(xù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。

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