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        基于GM—Markov模型的閩贛粵三省物流需求量預(yù)測

        2017-11-07 17:17:42席元凱
        商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 2017年19期

        席元凱

        內(nèi)容摘要:本文利用2008-2013年閩贛粵三省貨運(yùn)量,通過灰色預(yù)測模型中的GM(1,1)預(yù)測模型對閩贛粵三省2014-2016年貨運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測,經(jīng)過后驗(yàn)差比值和小誤差概率檢驗(yàn),得出模型預(yù)測精度為優(yōu)。同時(shí),利用Markov模型對灰色模型予以改進(jìn),構(gòu)建新的GM-Markov模型,對三省2014-2016年貨運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測,并將前后模型預(yù)測結(jié)果與實(shí)際值對比,指出GM-Markov模型比單純的GM(1,1)預(yù)測模型預(yù)測更為精確。最后,以GM-Markov模型對閩贛粵三省2017-2021年物流需求量進(jìn)行預(yù)測,得出未來這些地區(qū)物流需求總量呈現(xiàn)緩慢增長態(tài)勢,并指出閩贛粵三省物流業(yè)的發(fā)展應(yīng)重點(diǎn)做好產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,做好基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和人才的引進(jìn)培養(yǎng)等。

        關(guān)鍵詞:貨運(yùn)量 GM-Markov模型 物流需求量

        相關(guān)文獻(xiàn)綜述

        國外學(xué)者很早就開始運(yùn)用各種方法對物流需求進(jìn)行預(yù)測。早在20世紀(jì)70年代末,美國學(xué)者Bill就Minnesota州的最大城市Minneapolis與該州州府Saint Paul之間的水上貨運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測;20世紀(jì)80年代初,學(xué)者Wilson對Saint Lawrence的糧食運(yùn)輸進(jìn)行預(yù)測;2006年,學(xué)者A·Andreoni和M·N Postorino構(gòu)建基于時(shí)間序列的單因素和多因素ARIMA模型,估計(jì)卡拉布里亞地區(qū)機(jī)場(意大利南部)的航空運(yùn)輸需求水平。2010年,學(xué)者Kazemi等人提出了一種利用社會和經(jīng)濟(jì)方面的指標(biāo),如GDP、人口、車輛總數(shù)等進(jìn)行能源運(yùn)輸年度需求量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測算法。最后以伊朗1968-2007年的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,論證了該模型預(yù)測與傳統(tǒng)的回歸預(yù)測模型相比較顯示出其優(yōu)越性。此外,還對伊朗2008-2020年的能源運(yùn)輸能源需求進(jìn)行預(yù)測。

        近年來,國內(nèi)許多學(xué)者也開展了對物流需求量的預(yù)測。如楊波等人(2015)以重慶港物流園為例,組合運(yùn)用了直線(Linear)、對數(shù)曲線(Logarithmic)、二次曲線(Quadratic)及指數(shù)曲線(Exponential)等方法,對重慶空港未來六年貨運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測。陳寶國等人(2010)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對海西經(jīng)濟(jì)區(qū)的物流需求進(jìn)行預(yù)測。徐廣姝等人(2015)論述了社區(qū)農(nóng)產(chǎn)品物流的特點(diǎn)及社區(qū)農(nóng)產(chǎn)品物流需求預(yù)測的難點(diǎn)。趙鋼(2011)利用灰色預(yù)測模型對淮安-連云港間的物流配送總量進(jìn)行首次預(yù)測,然后通過Markov模型進(jìn)行二次擬合,彌補(bǔ)了灰色模型對不規(guī)律數(shù)據(jù)擬合度較差的缺陷,新模型擬合效果更優(yōu)。由于閩贛粵三省貨運(yùn)量并不是規(guī)律性的逐年穩(wěn)定增長,因此,本文擬借鑒趙鋼(2011)的方法,構(gòu)建GM-Markov模型對閩贛粵三省未來五年物流需求量進(jìn)行預(yù)測。

        實(shí)證分析

        (一)GM(1,1)模型

        盡管受供求關(guān)系影響,物流運(yùn)輸量大小并不等同于物流量需求大小,但由于物流服務(wù)各個環(huán)節(jié)都與運(yùn)輸息息相關(guān),運(yùn)用貨物運(yùn)輸量能夠較好的反映物流需求量。因此,本文選取福建、江西、廣東三省2008-2016年全年貨運(yùn)量(見表2)為依據(jù),測算2017-2021年閩贛粵三省物流需求量。

        根據(jù)GM(1,1)原理,對閩贛粵三省2008-2013年貨運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測(見表3),其中后驗(yàn)差為C=0.12<0.35,小誤差概率為P=1,可知GM(1,1)模型預(yù)測精度為優(yōu)。

        (二)Markov模型修正

        將(實(shí)際值/預(yù)測值)劃分為四種狀態(tài):(96%,98%)、(98%,100%)、(100%,102%)、(102%,104%),得狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣為:

        因2013年的狀態(tài)為第四種狀態(tài),即初始狀態(tài)向量V0=(0,0,0,1),則根據(jù)Markov修正后:V1=V0×P=(0,0,1,0),則2014年預(yù)測值為565019×1/2(100%+102%)=570669萬噸,同理可得2015年、2016年的預(yù)測值為570669萬噸、559369萬噸。由表4可以看出,灰色模型預(yù)測的相對誤差分別是9%、33%、42%,而GM-Markov模型預(yù)測后相對誤差僅為6%、2%、12%,大大小于未修正前,說明GM(1,1)模型經(jīng)過Markov修正后預(yù)測精度更為優(yōu)秀。

        (三)GM-Markov模型計(jì)算及結(jié)果分析

        以2008-2015年閩贛粵三省貨運(yùn)量實(shí)際值,利用GM-Markov模型分別對閩贛粵三省2017-2021年的貨運(yùn)量進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果如表5所示。計(jì)算2009-2021年閩贛粵三省貨運(yùn)量增幅(見圖1)可知,從2008-2016年間,沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)快速增長,物流量需求較大。從2017年開始,未來物流需求總量雖然仍在逐年增長,但增幅緩慢,且增幅趨勢下降,未來可能會出現(xiàn)不增長或者負(fù)增長。

        結(jié)論

        本文的模型預(yù)測結(jié)果符合當(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級,沿海發(fā)達(dá)省份的生產(chǎn)制造業(yè)逐步向中西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)轉(zhuǎn)移的宏觀經(jīng)濟(jì)形勢。沿海更多的是發(fā)展高科技、高附加值、低耗、綠色環(huán)保的特色產(chǎn)業(yè),自然對物流需求量逐漸減少。閩贛粵三省中的原中央蘇區(qū)所在地經(jīng)濟(jì)相比本省其他地區(qū)欠發(fā)達(dá),為響應(yīng)國家“振興原中央蘇區(qū)”的發(fā)展戰(zhàn)略,閩贛粵三省應(yīng)在國家政策支持下,把握機(jī)遇,緊跟沿海地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級步伐,做好產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,尤其是在經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中承擔(dān)著重要任務(wù)的物流產(chǎn)業(yè),需要當(dāng)?shù)卣c企業(yè)共同努力,做好基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)劃、設(shè)計(jì),相關(guān)設(shè)備的更新,優(yōu)秀物流人才的引進(jìn)和培養(yǎng)教育。

        參考文獻(xiàn):

        1.張璐,木仁.物流需求預(yù)測方法概述[J].物流科技,2015(7)

        2.楊波,吳涵.基于組合預(yù)測模型的物流園區(qū)物流需求預(yù)測—以重慶空港物流園為例[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識,2015(20)

        3.趙鋼.基于灰色馬爾科夫模型的物流配送需求量預(yù)測研究[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識,2011(21)

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