摘 要：文章首先分析云南快遞行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，總結(jié)云南快遞業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀的特點(diǎn)。其次，根據(jù)快遞業(yè)務(wù)量數(shù)據(jù)序列特點(diǎn)，為提高計(jì)算精度，運(yùn)用DGM（2，1）預(yù)測(cè)模型，利用2012-2016年間各個(gè)季度的云南快遞業(yè)務(wù)量數(shù)據(jù)，對(duì)未來5年間各季度的快遞業(yè)務(wù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析。最后，對(duì)DGM（2，1）模型預(yù)測(cè)結(jié)果與GM（1，1）模型計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。

關(guān)鍵詞：快遞業(yè)務(wù)量；DGM（2，1）模型；預(yù)測(cè)分析及比較

一、引言

當(dāng)下是一個(gè)電商時(shí)代，電商行業(yè)的迅猛發(fā)展，帶動(dòng)了相關(guān)服務(wù)業(yè)的發(fā)展，例如快遞行業(yè)今年的發(fā)展可謂蒸蒸日上，發(fā)展前景一片向好，為國家?guī)硇乱惠喌慕?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)，2015年12月《國務(wù)院關(guān)于促進(jìn)快遞行業(yè)發(fā)展的若干意見》中強(qiáng)調(diào)快遞行業(yè)的重要性，并要求未來五年內(nèi)實(shí)現(xiàn)各種指標(biāo)翻一番的目標(biāo)。

由于快遞行業(yè)本身的特殊性，導(dǎo)致各年各月的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)不同的波動(dòng)，但具體分析來看，都呈單調(diào)遞增趨勢(shì)，快遞業(yè)務(wù)量擺動(dòng)發(fā)展序列為飽和的S形序列，因此可用DGM（2，1）模型進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析。

1.數(shù)據(jù)來源

根據(jù)云南省郵政管理局公布統(tǒng)計(jì)信息可得到云南省快遞季度業(yè)務(wù)量數(shù)據(jù)，見表1

2.數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)量較少，不適用統(tǒng)計(jì)方法，但分析來看，快遞業(yè)務(wù)量增長(zhǎng)趨勢(shì)又是有規(guī)律的，符合預(yù)測(cè)模型分析的要求，因此，可用預(yù)測(cè)模型對(duì)其進(jìn)行分析和預(yù)測(cè)，本文主要采用DGM（2，1）模型對(duì)云南省各季度的快遞業(yè)務(wù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。

3.云南省快遞季度業(yè)務(wù)量走勢(shì)分析

從圖可知，2012年-2016年第一季度至第四季度快遞業(yè)務(wù)量均成遞增的趨勢(shì)，且2014年以后發(fā)展陡增，第四季度從2013年后增長(zhǎng)較快，業(yè)務(wù)量發(fā)展迅速，顯而易見，第四季是快遞業(yè)發(fā)展的大好時(shí)機(jī)。

二、DGM（2，1）預(yù)測(cè)模型的建立

2.模型的檢驗(yàn)

任何預(yù)測(cè)模型都需經(jīng)過檢驗(yàn)才能判定其是否科學(xué)可行，只有檢驗(yàn)合理的模型才能用來進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)測(cè)研究。

一般來說，我們可以用平均相對(duì)誤差來刻畫模型的精度：平均相對(duì)誤差小于等于1%、5%、10%、20%的精度等級(jí)分別為一、二、三、四級(jí)。等級(jí)越小，精度越高。

三、模型的求解與檢驗(yàn)

從以上結(jié)果可以看出，兩個(gè)模型的模擬精度都在三級(jí)之內(nèi)，DGM（2，1）模型對(duì)于第四季度的模擬精度達(dá)到二級(jí)?？傮w看來，DGM（2，1）模型比GM（1，1）模型的精度略高，且漸進(jìn)性能較好，比較適合用于此類問題的預(yù)測(cè)。但是，對(duì)于第二季度模擬結(jié)果，DGM（2，1）模型的精度反而不如GM（1，1）模型。這是因?yàn)橄鄬?duì)來說，第二季度的數(shù)據(jù)變化比較平緩的緣故。DGM（2，1）模型特別適合模擬數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化比較劇烈的情況。對(duì)于數(shù)據(jù)嚴(yán)格按照指數(shù)規(guī)律平緩增長(zhǎng)的情形，DGM（2，1）模型并不比GM（1，1）模型更優(yōu)。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，因優(yōu)先使用GM（1，1）模型進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)，對(duì)GM（1，1）模型表現(xiàn)不好的數(shù)據(jù)再用DGM（2，1）模型進(jìn)行模擬和預(yù)測(cè)。

運(yùn)用DGM（2，1）模型，我們通過計(jì)算可得到2017-2021年的快遞業(yè)務(wù)量的預(yù)測(cè)值，見下表：

四、結(jié)果比較及分析

由表6可知，GM（1，1）及DGM（2，1）模型的預(yù)測(cè)值可以看到，兩個(gè)預(yù)測(cè)值非常接近，可見這樣的預(yù)測(cè)有一定的可行性及科學(xué)性合理性；其中，2017年第一季度的業(yè)務(wù)量達(dá)到4187.88萬件，已超過了2012年全年總業(yè)務(wù)量，特別是在第四季度業(yè)務(wù)量出現(xiàn)猛增的趨勢(shì)依然存在。

參考文獻(xiàn)：

[1]劉思峰，黨耀國.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用[M].北京：科學(xué)出版社，2005.

[2]劉琳.新能源風(fēng)電發(fā)展預(yù)測(cè)與評(píng)價(jià)模型研究[D].華北電力大學(xué)，2013.

[3]謝建華，崔新維，等.運(yùn)用灰色理論預(yù)測(cè)我國風(fēng)電裝機(jī)容量.新疆農(nóng)機(jī)化，2005（03）：28-29.

[4]路正南，張志娟.我國風(fēng)電產(chǎn)業(yè)裝機(jī)容量預(yù)測(cè)分析[J].科技與管理，2011（01）：77-80.

[5]余曉鐘，高慶欣，等.絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶建設(shè)背景下的中國--中亞能源合作戰(zhàn)略研究[J].經(jīng)濟(jì)問題探索，2016（01）：149-154.

[6]陳志龍.中國與東盟合作前景及發(fā)展趨勢(shì)的思考--“21世紀(jì)海上絲綢之路”視野下[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)，2015（28）：6-7.

[7]李正嬌.云南省快遞行業(yè)季度業(yè)務(wù)收入預(yù)測(cè)模型及分析[期刊論文]-中國商論，2017（01）.