譚家萬等

【摘 要】 選取2005―2013年瀾滄江流域客運量及云南省相關統計數據為樣本數據，建立瀾滄江-湄公河客運量多元線性回歸預測模型，對模型精度進行檢驗。根據瀾滄江水路客運量預測結果，歷史實際值與擬合值貼合較好，表明所建立的模型具有較高的實用性和可靠性，對瀾滄江-湄公河水路客運及相關行業(yè)的發(fā)展具有一定的導向作用。

【關鍵詞】 瀾滄江；水路客運量；多元線性回歸預測模型

0 背 景

水路客貨運量預測分析工作是航運生產經營活動的重要環(huán)節(jié)，是航運規(guī)劃、統計工作的重要組成部分。加強水路客運量預測分析工作，及時掌握水路運輸市場發(fā)展動態(tài)和需求，是水路運輸業(yè)積極適應市場環(huán)境、在競爭中找準發(fā)展方向的有效途徑，也是實現跨越式發(fā)展、制定相應措施、使有限的水上運輸資源發(fā)揮更大作用的基礎和重要環(huán)節(jié)。

瀾滄江-湄公河作為一條流經東南亞6個國家的重要國際河流，不僅是我國通向中南半島乃至東南亞的中軸線，而且是連接東盟與我國的重要水路通道，又是發(fā)展?jié)摿ψ畲蟆⑦\輸成本最低的黃金水道。瀾滄江-湄公河區(qū)域各國之間的經濟、文化合作如火如荼地開展，水上運輸發(fā)展迅速，加快該水運大通道建設對促進沿岸各國深化合作、鞏固長久的睦鄰友好關系具有重大而深遠的意義。因此，為了滿足該區(qū)域經濟社會發(fā)展對水上交通運輸的需求，科學、準確地預測客運量成為一項重要的研究課題，可以作為我國加快瀾滄江航運開發(fā)建設決策、綜合交通運輸布局的重要依據，可以為區(qū)域水運交通規(guī)劃和管理提供必要的依據。

本文通過建立瀾滄江-湄公河客運量多元線性回歸模型，利用模型進行預測，并對模型精度進行檢驗。

1 瀾滄江-湄公河客運量多元線性 回歸預測模型的構建

目前，預測水運客運量的方法有很多種，如回歸分析法、指數平滑法、灰色預測法等。多元線性回歸預測模型因具有模型簡潔、預測精度較高等優(yōu)點而最為常用，本文將利用多元線性回歸模型預測瀾滄江-湄公河客貨運量。

1.1 自變量選取

某一區(qū)域水上客貨運輸需求常常與該區(qū)域社會、經濟、環(huán)境等多種因素相關。瀾滄江-湄公河航道與印度洋連接，形成內河與海洋互聯的水運大網絡，將我國與太平洋、印度洋國家連通，對大湄公河次區(qū)域經濟發(fā)展產生深遠的影響，且具有重要的戰(zhàn)略地位。區(qū)域經濟總量的增長將帶動航運需求的增長，同時航運發(fā)展速度與國內生產總值（GDP）的發(fā)展速度成正比，尤其是與第二、第三產業(yè)GDP關系密切。因此，本文選取云南省GDP、第一產業(yè)總值、第二產業(yè)總值、第三產業(yè)總值、固定資產投資、社會消費品零售總額為自變量。

1.2 樣本數據

瀾滄江-湄公河航運資源的開發(fā)帶動了當地旅游業(yè)的發(fā)展，2005―2013年瀾滄江流域客運量逐年增長（見表1）。

通過對瀾滄江流域的實地調研，獲取了云南省航務管理局、統計局、商務局、海關等部門的相關數據（見表2）。

1.3 相關性分析

為了保證線性模型的合理性，首先需要分析自變量和因變量之間的相關性，皮爾森相關系數（Pearson correlation coefficient）可以較為準確地反映變量之間的線性相關程度。用r表示相關系數，r的絕對值越大，表明相關性越強。

1.4 瀾滄江-湄公河客運量多元回歸預測模型的建立

現假設用于建立多元線性回歸預測模型的自變量為x1，x2，x3，x4，x5，x6；因變量為y。采用2005―2013年瀾滄江客運量歷史統計數據，建立客運量多元線性回歸預測模型

1.5 模型檢驗

通過運用數理統計的理論和方法，對所建立的預測模型進行檢驗，相關參數取值的可靠性檢驗主要包括擬合優(yōu)度、方程顯著性、變量顯著性等。利用MATLAB軟件對上述指標進行分析，統計結果見表4。

通過表4可以看出，當9組自變量自由度為7且顯著度為0.05時，R2>99%，因此，可以認為多元線性方程擬合優(yōu)度很好，具備合理性。通過分析近9年客運量實際值、擬合值和殘差值關系發(fā)現，實際值與擬合值貼合較好（見圖1）。

2 瀾滄江-湄公河客運量的預測

2020年客運量的預測可通過自變量在本時間段內的預測值計算得到。預測云南省 2014―2020年間GDP年均增長率為12%，2020年GDP年均增長率為8%，利用指數曲線回歸擬合方法得到自變量x1，x2，x3，x4，x5，x6的預測值（見表5）。

根據式（2）得到瀾滄江-湄公河客運量預測值，預計到2020年客運量達150萬人次。

3 結 語

本文通過建立瀾滄江-湄公河客運量多元線性回歸預測模型，對該水域客運量進行短期預測，并對模型進行精度檢驗。從對瀾滄江-湄公河水路客運量預測的結果來看，實際值與擬合值貼合較好，表明所建立的模型具有較高的實用性和可靠性。