曾永強(qiáng)

基于組合預(yù)測(cè)模型的瀘州港吞吐量預(yù)測(cè)

曾永強(qiáng)

瀘州港是中國(guó)28個(gè)主要內(nèi)河港口之一，現(xiàn)有龍江港區(qū)、納溪港區(qū)、合江港區(qū)、瀘縣港區(qū)和古藺港區(qū)。近十年來(lái)，隨著瀘州城市經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，瀘州港口吞吐量增長(zhǎng)迅速，2014年全港完成貨物吞吐量達(dá)3134萬(wàn)t，為四川第一大港。該文通過(guò)運(yùn)用組合預(yù)測(cè)模型，對(duì)瀘州港2020年和2030年的吞吐量進(jìn)行預(yù)測(cè)，為相關(guān)決策提供理論依據(jù)和支撐。

瀘州港；吞吐量；組合預(yù)測(cè)

一、背景

近年來(lái)，瀘州市大力實(shí)施“以港興城”發(fā)展戰(zhàn)略，港口建設(shè)受到高度重視，港口基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)取得重大階段性進(jìn)展，集疏運(yùn)體系不斷完善，服務(wù)腹地延伸至川滇黔廣闊區(qū)域。隨著長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展戰(zhàn)略和“一帶一路”發(fā)展戰(zhàn)略的深入實(shí)施，川滇黔經(jīng)濟(jì)社會(huì)快速發(fā)展，帶動(dòng)港口貨物吞吐量持續(xù)快速增長(zhǎng)，2014年全港完成貨物吞吐量達(dá)3134萬(wàn)t，集裝箱吞吐量達(dá)32萬(wàn)TEU。瀘州港已成為川滇黔地區(qū)實(shí)力領(lǐng)先的樞紐港，在完善區(qū)域綜合運(yùn)輸體系，帶動(dòng)腹地資源開(kāi)發(fā)，支撐沿江產(chǎn)業(yè)布局，促進(jìn)內(nèi)陸開(kāi)放型經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮了重要作用。

瀘州港的經(jīng)濟(jì)腹地以四川省、云貴北部、甘陜青藏部分地區(qū)為主。其中直接腹地包括瀘州市所轄的四縣三區(qū)；間接腹地包括成都經(jīng)濟(jì)區(qū)、川南經(jīng)濟(jì)區(qū)、滇北、黔北以及陜、甘、藏、青等幾個(gè)西部省區(qū)的部分地區(qū)。成都經(jīng)濟(jì)區(qū)是瀘州港重要的間接腹地，也是四川省經(jīng)濟(jì)實(shí)力最強(qiáng)的地區(qū)，2013年經(jīng)濟(jì)總量達(dá)1.6萬(wàn)億元，經(jīng)濟(jì)區(qū)以成都為核心，已形成了裝備制造、電子信息、化工等主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，經(jīng)濟(jì)外向度高，成都市2013年進(jìn)出口總額達(dá)到506億美元，以汽車零部件、整車為代表的高附加值貨種為瀘州港集裝箱、商品汽車運(yùn)輸帶來(lái)了旺盛需求。

川滇黔礦產(chǎn)資源十分豐富。四川省鐵、鈦、釩、硫鐵礦、芒硝、巖鹽、玻璃用石英、石棉、石墨等32種礦產(chǎn)資源的保有儲(chǔ)量居全國(guó)前5位，釩、鈦磁鐵礦已查明儲(chǔ)量和遠(yuǎn)景資源總量約90億噸，居全國(guó)首位，川東北和川東南地區(qū)是重要的煤炭產(chǎn)區(qū)。滇北、黔北的習(xí)水、仁懷、畢節(jié)、昭通等地?zé)o煙煤儲(chǔ)量豐富，品質(zhì)優(yōu)良，鐵、磷、鉛鋅、硅石等均屬大型礦床，具有較高開(kāi)發(fā)價(jià)值，區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)作物也較為發(fā)達(dá)?？傮w上，川滇黔地區(qū)以大宗散貨為主的資源外運(yùn)需求十分旺盛，為瀘州港提供了穩(wěn)定的貨源保障。

二、組合預(yù)測(cè)基本原理

組合預(yù)測(cè)法是對(duì)同一個(gè)問(wèn)題，采用兩種以上不同預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)。它既可是幾種定量方法的組合，也可是幾種定性的方法的組合，但實(shí)踐中更多的則是利用定性方法與定量方法的組合。組合的主要目的是綜合利用各種方法所提供的信息，盡可能地提高預(yù)測(cè)精度。

在進(jìn)行港口預(yù)測(cè)時(shí)，目前常采用的方法有時(shí)間序列法、回歸預(yù)測(cè)法、灰色預(yù)測(cè)法以及產(chǎn)運(yùn)銷平衡法等方法。本次我們采用三次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法和回歸分析法對(duì)瀘州港吞吐量進(jìn)行組合預(yù)測(cè)。由于2014年部分?jǐn)?shù)據(jù)還未公布，本次預(yù)測(cè)以2013年為基礎(chǔ)年，預(yù)測(cè)水平年為2020年和2030年。

三、三次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)

指數(shù)平滑法是根據(jù)歷史資料的上期實(shí)際數(shù)和預(yù)測(cè)值，用指數(shù)加權(quán)法進(jìn)行預(yù)測(cè)的一種方法，此法實(shí)質(zhì)上是由加權(quán)移動(dòng)平均法演變而來(lái)的。其優(yōu)點(diǎn)是只要有上期實(shí)際數(shù)和上期預(yù)測(cè)值，就可計(jì)算下期的預(yù)測(cè)值。這樣可以節(jié)省很多數(shù)據(jù)和處理數(shù)據(jù)的時(shí)間，減少數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)量，是一種實(shí)用的中、短期預(yù)測(cè)方法。

三次指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)出的結(jié)果更精確。，它認(rèn)為數(shù)據(jù)的重要程度按時(shí)間上的近遠(yuǎn)呈非線性遞減。即近期數(shù)據(jù)影響價(jià)值大，權(quán)數(shù)亦大；遠(yuǎn)期數(shù)據(jù)影響價(jià)值小，權(quán)數(shù)亦小。腹地經(jīng)濟(jì)在“十二五”期間飛速發(fā)展，瀘州港貨物吞吐量在“十二五”以來(lái)也保持了15.32%的年平均增長(zhǎng)率，呈現(xiàn)高速上升趨勢(shì)。設(shè)時(shí)間序列為X1，X2，X3，……，Xn,記St(1),St(2),St(3)分別為第t期一次指數(shù)平滑值，二次指數(shù)平滑值和三次指數(shù)平滑值。

指數(shù)平滑值計(jì)算公式為：

平滑系數(shù)a的確定：模型中的平滑系數(shù)a?。?～1）之間的一個(gè)數(shù)值，若原數(shù)列波動(dòng)不大，a取小值(0.1～0.3)，若原數(shù)列波動(dòng)較大，a宜取大值(0.6～0.8)?？紤]到瀘州港貨物吞吐量在”十二五”期間持續(xù)穩(wěn)步上升、波動(dòng)不大，因此平滑系數(shù)取值0.3

三次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)過(guò)程表

表1

三次指數(shù)平滑數(shù)學(xué)模型為：

其中式中：

t為目前的周期序號(hào)；

T為預(yù)測(cè)超前周期數(shù)；

Yt+T為第(t+T)周期的預(yù)測(cè)值。

為了更加精確地預(yù)測(cè)2020和2030年本航段內(nèi)的水路貨物運(yùn)輸量，本文采用的方法是：從2011年開(kāi)始到2013年每年作一個(gè)預(yù)測(cè)，最后將這3個(gè)值求平均得出最終預(yù)測(cè)結(jié)果，即預(yù)測(cè)2020年和2030年的水路貨物運(yùn)輸量為6021萬(wàn)t和13210萬(wàn)t，詳見(jiàn)表2。

三次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)結(jié)果

表2 單位：萬(wàn)t

四、回歸預(yù)測(cè)

回歸預(yù)測(cè)法是指通過(guò)確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系，來(lái)對(duì)因變量進(jìn)行預(yù)測(cè)的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。在本項(xiàng)目中，我們將腹地范圍內(nèi)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值經(jīng)過(guò)匯總計(jì)算后設(shè)為自變量x，將瀘州港的貨物吞吐量設(shè)為因變量y，具體數(shù)據(jù)見(jiàn)表3。

表3

對(duì)自變量x和因變量y進(jìn)行回歸分析，得出回歸方程如下：

通過(guò)分析，腹地經(jīng)濟(jì)除四川省外，在近幾年均保持15%左右的年平均增長(zhǎng)率，同時(shí)結(jié)合腹地各地區(qū)的”十二五”國(guó)民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展規(guī)劃提出的經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)，預(yù)測(cè)2020年自變量x的值為55000億元。但考慮到我國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)發(fā)展期，轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、加快轉(zhuǎn)型升級(jí)的壓力日益增大，經(jīng)濟(jì)增速將由兩位數(shù)高速增長(zhǎng)逐漸轉(zhuǎn)向一位數(shù)中快速增長(zhǎng)，預(yù)測(cè)2030年自變量x的值為100000億元。據(jù)此，通過(guò)回歸模型預(yù)測(cè)出2020年和2030年的水路貨物運(yùn)輸量為4793.78萬(wàn)t和8723.86萬(wàn)t。

五、預(yù)測(cè)結(jié)果

組合預(yù)測(cè)法是指建立一個(gè)模型，把兩個(gè)或兩個(gè)以上不同預(yù)測(cè)方法得出的不同預(yù)測(cè)值通過(guò)適當(dāng)?shù)募訖?quán)平均，最后取其加權(quán)平均值作為最終預(yù)測(cè)結(jié)果的一種預(yù)測(cè)方法。在本項(xiàng)目中，我們將三次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法和回歸預(yù)測(cè)法得到的2020年和2030年得到的預(yù)測(cè)值按照“估計(jì)誤差的方差極小”作為組合預(yù)測(cè)的最優(yōu)權(quán)重確定準(zhǔn)則，以此求出最終預(yù)測(cè)值。即，設(shè)Y為預(yù)測(cè)對(duì)象，三次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法得出的預(yù)測(cè)值為Y1,回歸預(yù)測(cè)法得出的預(yù)測(cè)值為Y2，Y1和Y2均為Y的無(wú)偏估計(jì)，三次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)模型和回歸預(yù)測(cè)模型的相關(guān)性較弱，那么Y1和Y2的組合預(yù)測(cè)模型為：

其中系數(shù)k=，e1為回歸預(yù)測(cè)模型的估計(jì)誤差；e2為三次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)模型的估計(jì)誤差；cov為協(xié)方差；var為方差;Y*為組合預(yù)測(cè)的估計(jì)值。Y*是Y的無(wú)偏估計(jì)，而且組合預(yù)測(cè)值的估計(jì)誤差e0的方差var(e0)是比組合的單一預(yù)測(cè)值的估計(jì)誤差的方差var(e1)、var(e2)要小。按照此種方法求出的系數(shù)k為0.104，組合預(yù)測(cè)模型為：

三次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法依據(jù)水路貨物運(yùn)輸量自身變化規(guī)律進(jìn)行預(yù)測(cè)，在短期預(yù)測(cè)時(shí)結(jié)果可信度較高，但由于水路貨物運(yùn)輸量增長(zhǎng)的歷史規(guī)律特點(diǎn)，將導(dǎo)致中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)結(jié)果偏高?；貧w預(yù)測(cè)法根據(jù)水路貨物運(yùn)輸量和腹地國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的歷史變動(dòng)規(guī)律進(jìn)行預(yù)測(cè)，對(duì)預(yù)測(cè)期內(nèi)腹地經(jīng)濟(jì)發(fā)展、集疏運(yùn)條件改善等有利因素均無(wú)法反映，導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果偏低。組合預(yù)測(cè)法按照“估計(jì)誤差的方差極小”的最優(yōu)權(quán)重確定準(zhǔn)則，確定出了三次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)結(jié)果和回歸預(yù)測(cè)結(jié)果在最終預(yù)測(cè)結(jié)果中的理論最優(yōu)權(quán)重，預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確度較高，即2020年和2030年最終預(yù)測(cè)結(jié)果為4921萬(wàn)t和9190萬(wàn)t。

[1]鄒俊善.現(xiàn)代港口經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].人民交通出版社.

[2]張欣.組合預(yù)測(cè)模型在上海內(nèi)河港口吞吐量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[M].水運(yùn)工程，2007，（04）.

[3]黃榮富，真虹.三次指數(shù)平滑法在港口吞吐量預(yù)測(cè)中的作用[J].港口管理，2003，（02）.

[4]馬武彪，朱霞，汪春輝.重慶市港口水路貨運(yùn)量預(yù)測(cè)與發(fā)展研究[J].物流科技,2007，(01).

曾永強(qiáng)，上海海事大學(xué)。

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A

1008-4428（2015）03-36-02