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        基于多元線性回歸模型的物流需求預(yù)測及實證分析

        2020-12-05 05:49:12文/李
        時代經(jīng)貿(mào) 2020年29期
        關(guān)鍵詞:物流方法模型

        文/李 寧

        一、研究背景

        物流是指物品從供應(yīng)地向接受地轉(zhuǎn)移的實體流動過程。在這個過程中,為了滿足客戶的需求,以最低的成本,通過運輸、儲存、包裝、裝卸搬運、配送等方式,實現(xiàn)原材料、半成品、成品或相關(guān)信息進行由商品的產(chǎn)地到商品的消費地的計劃、實施和管理的全過程。現(xiàn)代物流是推動經(jīng)濟發(fā)展的重要服務(wù)業(yè),我國物流業(yè)已經(jīng)成為推動GDP增長和提高經(jīng)濟發(fā)展水平的關(guān)鍵產(chǎn)業(yè)。在此背景下,為了持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展地區(qū)經(jīng)濟,優(yōu)化地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),提升地區(qū)經(jīng)濟內(nèi)涵,為政府和企業(yè)進行科學(xué)的目標和戰(zhàn)略規(guī)劃提供參考,很有必要對區(qū)域物流需求進行預(yù)測和分析。

        大連作為東北亞的物流中心,現(xiàn)代物流業(yè)的發(fā)展挑戰(zhàn)與機遇并存。運用合理的方法對物流需求進行預(yù)測,對于大連市合理地規(guī)劃物流產(chǎn)業(yè)和物流企業(yè)的發(fā)展,提高地區(qū)經(jīng)濟水平和減少不合理的投入,有著重要的作用和意義。因此,物流預(yù)測已成為物流領(lǐng)域的重要研究內(nèi)容之一,關(guān)于物流預(yù)測方法的研究也越來越顯示出其重要性。

        二、物流需求預(yù)測方法選取

        物流需求預(yù)測是根據(jù)物流市場過去和現(xiàn)在的需求狀況,并綜合考慮影響物流市場需求變化的因素之間的關(guān)系,結(jié)合一定的技術(shù)方法和預(yù)測模型,對有關(guān)反映市場需求指標的變化以及發(fā)展的趨勢進行預(yù)測。物流市場是個復(fù)雜開放的系統(tǒng),受到國內(nèi)外諸多因素的影響,如政治、經(jīng)濟、社會、環(huán)境等多方面綜合因素。國內(nèi)外很多學(xué)者在此領(lǐng)域進行了多年的研究,將其它領(lǐng)域運用成熟的預(yù)測方法實踐在物流需求預(yù)測上,并開發(fā)出多種模型和方法。

        表1 2007-2018年大連市部分統(tǒng)計數(shù)據(jù)表

        物流需求預(yù)測方法可分為定量預(yù)測、定性預(yù)測以及組合預(yù)測三種方法。定量預(yù)測指的是使用專家判斷法、市場研究法等,依賴人的主觀判斷進而對需求進行預(yù)測;定性預(yù)測包括傳統(tǒng)的時間序列預(yù)測法、回歸分析法、灰色預(yù)測法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進形式,如支持向量機等;組合預(yù)測法是考慮到單一定量預(yù)測方法的假設(shè)條件和適用范圍的局限性,將多個單一定量預(yù)測方法進行適當?shù)慕M合,以達到提高物流需求預(yù)測精度的目的。組合預(yù)測方法是近年來國內(nèi)專家研究的熱點,但是如何選取合理的單一模型,以及如何確定組合模型的最優(yōu)權(quán)重,使其達到提高預(yù)測精度的效果,目前尚未有成熟的理論和方法。因此,本文使用相對成熟、運用較廣泛的多元線性回歸模型對大連市的物流需求進行預(yù)測。

        三、多元線性回歸模型構(gòu)建

        在市場的經(jīng)濟活動中,市場現(xiàn)象的發(fā)展和變化往往取決于幾個影響因素;也就是說,一個因變量和幾個自變量有依存關(guān)系的情況。而且,有時幾個影響因素主次難以區(qū)分,或者有的因素雖屬次要,但也不能略去其作用,這時需要采用多元回歸分析預(yù)測法。

        表2 各變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣

        多元回歸分析預(yù)測法是指通過對兩個或兩個以上的自變量與一個因變量的相關(guān)分析,建立預(yù)測模型進行預(yù)測的方法。當自變量與因變量之間存在線性關(guān)系時,稱為多元線性回歸分析。

        表3 逐步回歸后的回歸方程結(jié)果

        設(shè)y為因變量,x1,x2...xk為自變量,并且自變量與因變量之間為線性關(guān)系時,則多元線性回歸模型為:

        其中,b0為常數(shù)項,b1,b2,...bk為回歸系數(shù)。

        多元性回歸模型的參數(shù)估計,要求誤差平方和∑e2為最小的前提下,用最小二乘法求解參數(shù)。以二元線性回歸模型為例,求解回歸參數(shù)的標準方程組為:

        解此方程,可求得b0、b1和b2的數(shù)值。亦可用下列矩陣法求得:

        b==(x`x)-1.(x`y)

        即:

        四、實證分析

        物流需求在一定時期內(nèi)社會經(jīng)濟活動對生產(chǎn)、流通、消費領(lǐng)域的原材料、成品和半成品、商品以及廢舊物品和廢舊材料等的配置作用而產(chǎn)生的對物品在空間、時間和費用方面的要求,涉及運輸、儲存、包裝、裝卸搬運、配送、流通加工以及與之相關(guān)的信息需求等內(nèi)容。本文選取2007-2018年大連市統(tǒng)計年鑒上的數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù),選取物流貨運量(萬噸)為物流需求指標Y,選取全社會固定資產(chǎn)投資總額為X1、進出口總額為X2、居民消費水平為X3、地區(qū)生產(chǎn)總值為X4、第一產(chǎn)業(yè)總值為X5、第二產(chǎn)業(yè)總值為X6、第三產(chǎn)業(yè)總值為X7、社會消費品零售總額X8等8個因素作為物流需求預(yù)測的經(jīng)濟指標。

        假設(shè)多元線性回歸模型為:

        Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+b6X6+b7X7+b8X8+μ

        原始數(shù)據(jù)表如表1所示。

        (一)多重共線性檢驗

        在多元線性回歸模型中,解釋變量之間由于存在相關(guān)關(guān)系而使模型估計失真或難以估計準確,因此要進行多重共線性檢驗。本文使用Eviews10.0軟件進行多重共線性檢驗,各變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣如表2所示。

        表2中,有部分相關(guān)系數(shù)大于0.8,可見解釋變量之間存在著較嚴重的多重共線性。因此,采用逐步回歸的方法對解釋變量進行篩選,以確定最后的解釋變量。

        (二)變量的確定

        如前所述,本文選取貨運量作為被解釋變量,解釋變量分別為全社會固定資產(chǎn)投資額、進出口總額、居民消費水平、地區(qū)生產(chǎn)總值、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和社會消費品零售總額。

        本文選擇逐步回歸法來剔除解釋變量。首先,將全部解釋變量引入回歸方程,對回歸方程做顯著性檢驗;其次,在回歸顯著性檢驗為不顯著的一個或多個變量中,剔除最不顯著的變量,接著重新建立回歸方程;最后,再次進行檢驗。重復(fù)以上步驟,直到回歸方程中所有解釋變量的回歸系數(shù)都通過顯著性檢驗,最終建立回歸方程。

        通過以上逐步回歸法,依次剔除了X7,X6,X3,X8,X5,X1,得到表3的回歸結(jié)果。

        觀察表3中的輸出結(jié)果,R2=0.941367,說明模型對樣本擬合度較好。由F=112.3867可知,在顯著水平5%的條件下,F(xiàn)>Fα (n,m-n-1)=F0.05(2,14)=2.73,即模型中解釋變量與被解釋變量之間的線性關(guān)系是顯著的。同樣,顯著水平α=0.05時,tα/2(m-n-1)=t0.025(14)=2.145。由表3可知,X2和X4均通過了t檢驗。

        此時,回歸方程為:Y=17122.29+20.63394X2+1.824796X4。

        (三)結(jié)果分析

        由Eviews輸出結(jié)果分析,多元線性回歸方程為:Y=17122.29+20.63394X2+1.824796X4;即大連市貨運量(Y)與進出口總額(X2)和地區(qū)生產(chǎn)總值(X4)密切相關(guān)。隨著進出口總額增加1億美元,貨運量增加20.63394萬噸;隨著地區(qū)生產(chǎn)總值增加1億元,貨運量增加1.824796萬噸。

        五、結(jié)論

        本文在查閱了大連市2002-2018年貨運量和相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,結(jié)合Eviews軟件建立了物流需求的多元線性回歸方程,即Y=17122.29+20.63394X2+1.8 24796X4。由回歸方程進行分析,大連市進出口貿(mào)易總額對貨運量的影響最大,其次是地區(qū)生產(chǎn)總值。模型通過了統(tǒng)計學(xué)和計量經(jīng)濟學(xué)的檢驗,并且模型的擬合度達到94.13%以上,說明模型較好地反映了大連市整體的物流需求發(fā)展水平。

        因此,大連市在發(fā)展現(xiàn)代物流產(chǎn)業(yè)時,應(yīng)結(jié)合這些需求特點,大力發(fā)展外向型產(chǎn)業(yè),重點支持國際貿(mào)易,提升進出口貿(mào)易總額,通過以上措施帶動大連市整體物流需求的增長。同時,地區(qū)整體經(jīng)濟水平對于物流業(yè)的提升作用也非常明顯,大連市應(yīng)繼續(xù)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),提升地區(qū)競爭力,通過地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展來促進物流行業(yè)的進一步發(fā)展和壯大。

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