朱志鋒 肖詩(shī)雨

摘 要：本文通過(guò)Eviews8.0軟件采用時(shí)間序列分析方法，對(duì)我國(guó)快遞業(yè)務(wù)量的月度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立ARIMA模型并進(jìn)行參數(shù)估計(jì)及檢驗(yàn)，對(duì)比Holt-Winters季節(jié)乘法模型預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際值進(jìn)行誤差分析，選擇ARIMA季節(jié)乘積模型，對(duì)未來(lái)我國(guó)的快遞業(yè)務(wù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

關(guān)鍵詞：時(shí)間序列;快遞業(yè)務(wù)量;預(yù)測(cè);ARIMA模型

一、引言

我國(guó)快遞行業(yè)與其他國(guó)家相比，雖然發(fā)展較晚，但近十年來(lái)發(fā)展十分迅速，自2011年以后，快遞業(yè)務(wù)量的同比增速達(dá)到了40%以上，發(fā)展速度非常迅猛;自2014年以后，中國(guó)的快遞業(yè)務(wù)量已經(jīng)連續(xù)五年穩(wěn)居世界第一。但是具體發(fā)展程度還很低，現(xiàn)在的快遞業(yè)務(wù)量還不到GDP的0.3%，與發(fā)達(dá)國(guó)家達(dá)到GDP的1%左右相比差距依然明顯。而且我國(guó)幾乎沒有研究快遞行業(yè)發(fā)展特點(diǎn)和規(guī)律的文獻(xiàn)，在國(guó)內(nèi)是一個(gè)空白。因此，研究我國(guó)的快遞行業(yè)的發(fā)展特點(diǎn)，并尋求其發(fā)展規(guī)律，對(duì)正在發(fā)展中的中國(guó)快遞業(yè)是十分必要的。本文就我國(guó)快遞業(yè)的發(fā)展進(jìn)行了相關(guān)研究，以期研究結(jié)果有一定的參考意義。

本文以2010年1月-2018年12月的快遞業(yè)務(wù)量月度數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源（數(shù)據(jù)源自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站），用求和自回歸移動(dòng)平均模型（ARIMA模型）建立預(yù)測(cè)模型，對(duì)比Holt-Winters季節(jié)乘法模型預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際值進(jìn)行誤差分析，選擇ARIMA季節(jié)乘積模型，對(duì)未來(lái)我國(guó)的快遞業(yè)務(wù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，所得結(jié)果符合其發(fā)展規(guī)律。

二、基于ARIMA的快遞業(yè)務(wù)量月度數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型

本文通過(guò)訪問(wèn)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站（http：//www.stats.gov.cn），獲得了2010年1月到2018年12月我國(guó)快遞業(yè)務(wù)量的月度數(shù)據(jù)，具體數(shù)據(jù)見表1所示（單位：萬(wàn)件）。

2.模型的建立

（1）模型的識(shí)別

（2）模型的定階

從表2中可以發(fā)現(xiàn)，模型3號(hào)的模型擬合程度最優(yōu)。并結(jié)合自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)圖，選擇3號(hào)模型，即■，確定模型階數(shù)。

（3）模型的參數(shù)估計(jì)

從圖1可以看出，可知模型最終可以表示為：

從圖10可以看出，所有系數(shù)均通過(guò)了t檢驗(yàn)，擬合情況如下：

從圖3可以看出，用靜態(tài)預(yù)測(cè)擬合效果良好，得到2018年1月到12月的預(yù)測(cè)值與真實(shí)值差距很小，所以選擇該模型。

（4）模型的檢驗(yàn)

從圖4可以看出，該殘差序列的Q統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的p值高于的顯著性水平0.05，因此應(yīng)該接受原假設(shè)，殘差序列為白噪聲序列，模型總體顯著。

3.模型的誤差分析

由于數(shù)據(jù)既有趨勢(shì)項(xiàng)又有季節(jié)項(xiàng)，建立Holt-Winters季節(jié)乘積模型對(duì)我國(guó)2018年12個(gè)月的快遞業(yè)務(wù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，對(duì)比實(shí)際值和ARIMA模型的預(yù)測(cè)值，算出相對(duì)誤差，如表3所示。

從表3和圖5可以看出，ARIMA（1，2，1）（0，1，1）模型預(yù)測(cè)的相對(duì)誤差比Holt-Winters季節(jié)乘法模型預(yù)測(cè)的相對(duì)誤差小。

由此可見，ARIMA（1，2，1）（0，1，1）模型擬合效果較好，預(yù)測(cè)精度更高，短期預(yù)測(cè)效果較好。故選擇ARIMA（1，2，1）（0，1，1）模型，對(duì)未來(lái)我國(guó)快遞業(yè)務(wù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。

4.模型的預(yù)測(cè)

擴(kuò)大ARIMA模型的樣本范圍，預(yù)測(cè)2019年1月至12月我國(guó)快遞業(yè)務(wù)量的數(shù)據(jù)。如表4所示。

5.結(jié)果分析

從表3可以看出，2018年我國(guó)快遞業(yè)務(wù)量的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值相差不大，相對(duì)誤差基本都很小，說(shuō)明模型的預(yù)測(cè)效果較好。但大多數(shù)的預(yù)測(cè)值比實(shí)際值偏高，這是由于模型沒有考慮到其他相關(guān)因素的影響，僅僅只對(duì)快遞業(yè)務(wù)量進(jìn)行了分析。

從表4可以看出，2019年1月至12月的預(yù)測(cè)值基本符合我國(guó)全年快遞業(yè)務(wù)量的變化規(guī)律：快遞業(yè)務(wù)量呈現(xiàn)出明顯的周期性，月度高峰值出現(xiàn)在11月，而低谷值則出現(xiàn)在1月或者2月。這是由于各大電商都會(huì)在11月推出聲勢(shì)浩大的“雙11購(gòu)物節(jié)”，全民狂歡式網(wǎng)購(gòu)使得快遞業(yè)務(wù)量達(dá)到頂峰;而到了年初，快遞公司由于春節(jié)到來(lái)紛紛停運(yùn)，導(dǎo)致業(yè)務(wù)低谷的出現(xiàn)。

三、總結(jié)

我國(guó)快遞業(yè)務(wù)總量近十年來(lái)一直在持續(xù)不斷地高速增長(zhǎng)，但從2017年開始增長(zhǎng)速度開始有所放緩，而全年月度高峰值和低谷值的差距越來(lái)越大。所以，我們要研究快遞行業(yè)的發(fā)展規(guī)律，對(duì)其進(jìn)行客觀、準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，為相關(guān)政策的制定提供參考，使得我國(guó)快遞業(yè)能夠健康發(fā)展。

本文通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，我國(guó)快遞業(yè)務(wù)量月度數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是既有增長(zhǎng)趨勢(shì)又有季節(jié)波動(dòng)，采取時(shí)間序列分析中的ARIMA季節(jié)乘積模型分析方法，建立ARIMA模型并進(jìn)行參數(shù)估計(jì)及檢驗(yàn)，對(duì)比Holt-Winters季節(jié)乘法模型預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比較分析，選擇ARIMA季節(jié)乘積模型，對(duì)未來(lái)我國(guó)的快遞業(yè)務(wù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。從預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)看，預(yù)測(cè)效果較好，所得結(jié)果也具有一定的參考價(jià)值。

本文對(duì)快遞行業(yè)的研究只分析了快遞業(yè)務(wù)量的月度數(shù)據(jù)，還可以考慮研究快遞業(yè)務(wù)收入以及年度數(shù)據(jù)，同時(shí)也可以采取不同的軟件對(duì)我國(guó)快遞行業(yè)發(fā)展的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè)，考慮多種不同的影響因素，減少誤差，擬合效果更好，預(yù)測(cè)精度更高。

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作者簡(jiǎn)介：朱志鋒（1979- ），男，湖北孝昌人，博士，湖北工程學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院教師;肖詩(shī)雨（1997- ），女，貴州盤州人，湖北工程學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院學(xué)生