李 博

（南京審計(jì)大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京 211815）

一、引言

（一）研究背景

根據(jù)《2019 年交通運(yùn)輸行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》，2019 年中國(guó)水上貨物運(yùn)輸量達(dá)74.7 億噸，占貨物運(yùn)輸總量的13.98%，對(duì)整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的運(yùn)營(yíng)和發(fā)展有著舉足輕重的作用。造船、運(yùn)價(jià)、買賣船和拆船這四大市場(chǎng)共同構(gòu)成航運(yùn)市場(chǎng)，在我國(guó)的大環(huán)境下相互促進(jìn)，相互影響，決定著整個(gè)航運(yùn)市場(chǎng)以及其他聯(lián)動(dòng)市場(chǎng)的發(fā)展。其中，運(yùn)價(jià)市場(chǎng)是最能捕捉整個(gè)航運(yùn)市場(chǎng)動(dòng)態(tài)的核心子市場(chǎng)，在很大程度上影響甚至決定著其他三個(gè)子市場(chǎng)的發(fā)展，因此成為業(yè)內(nèi)重點(diǎn)關(guān)注的對(duì)象，研究我國(guó)集裝箱運(yùn)輸中最具代表性的中國(guó)出口集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)是研究水上貨物運(yùn)輸價(jià)格的重中之重。

中國(guó)出口集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)（China Containerized Freight Index，簡(jiǎn)稱CCFI）是我國(guó)用于反映集裝箱運(yùn)價(jià)的指數(shù)，能夠定期、連續(xù)地反映我國(guó)市場(chǎng)價(jià)格水平的動(dòng)態(tài)變化，可以直觀反映市場(chǎng)行情的好壞。其變化不僅受到需求和供給的影響，還受到航運(yùn)市場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)狀況、消費(fèi)者預(yù)期、投資者心理、突發(fā)事件、國(guó)家之間的政策干預(yù)等不同因素的作用。在這些因素的綜合作用下，該指數(shù)序列呈現(xiàn)出上下起伏波動(dòng)的現(xiàn)象，其未來(lái)發(fā)展走向變得難以預(yù)判。是否能夠主動(dòng)掌握CCFI 指數(shù)的發(fā)展態(tài)勢(shì)，及時(shí)準(zhǔn)確地應(yīng)對(duì)CCFI 指數(shù)的波動(dòng)，是政府和企業(yè)在市場(chǎng)上做出正確決策的關(guān)鍵。

（二）研究框架

對(duì)CCFI 指數(shù)的編制的相關(guān)研究進(jìn)行綜述；重點(diǎn)闡述CCFI 指數(shù)波動(dòng)特性的研究；聚焦CCFI 指數(shù)的影響因素研究；對(duì)全文進(jìn)行回顧和總結(jié)，指出不足并提出未來(lái)的研究方向。在理論上，為學(xué)者們更深度地開(kāi)展中國(guó)出口集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)的研究提供借鑒。在實(shí)踐上，使航運(yùn)公司或政府有關(guān)部門更好地了解CCFI 指數(shù)的相關(guān)情況，有助于其進(jìn)行政策制定以及運(yùn)營(yíng)策略的決策。具體研究框架如圖1 所示。

圖1 中國(guó)出口集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)述評(píng)的研究框架

二、CCFI 指數(shù)的編制

（一）CCFI 指數(shù)的官方編制方法

CCFI 指數(shù)于1998 年4 月23 日由上海航運(yùn)交易所首次編制發(fā)布。該指數(shù)的編制是選取了從中國(guó)出發(fā)到世界各地的11 條典型集裝箱航線的運(yùn)價(jià)作為代表，分別是日本航線、歐洲航線、美西航線、美東航線、韓國(guó)航線、東南亞航線、地中海航線、澳新航線、南非南美航線、香港航線以及東西非航線，經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)計(jì)算公式進(jìn)行綜合計(jì)算，得出代表中國(guó)出口集裝箱運(yùn)輸市場(chǎng)價(jià)格的綜合性指標(biāo)。其作為運(yùn)價(jià)指數(shù)的一種，能夠反映我國(guó)港口出口集裝箱貨物運(yùn)輸價(jià)格的變動(dòng)趨勢(shì)和程度。

CCFI 指數(shù)選用“拉氏”公式作為計(jì)算公式，以運(yùn)輸額作為計(jì)算權(quán)數(shù)，即11 條航線各自的運(yùn)費(fèi)收入。以1998 年1 月1 日為基期，基期指數(shù)定為1000 點(diǎn)，是在各種影響因素影響下的綜合運(yùn)價(jià)。

（二）CCFI 指數(shù)的編制研究

有學(xué)者進(jìn)行了航運(yùn)運(yùn)價(jià)指數(shù)編制方面的相關(guān)研究，主要集中在兩個(gè)方面：數(shù)據(jù)源選取以及運(yùn)價(jià)指數(shù)的編制方法。但已有的文獻(xiàn)關(guān)于以上兩個(gè)方面的研究大多都是針對(duì)波羅的海運(yùn)價(jià)指數(shù)的，關(guān)于我國(guó)出口集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)在這兩個(gè)方面的相關(guān)研究相對(duì)較少。

在數(shù)據(jù)源選取方面，周甫賓(2006)[1]簡(jiǎn)單分析了運(yùn)價(jià)指數(shù)的生成原理，指出我國(guó)對(duì)運(yùn)價(jià)指數(shù)在數(shù)據(jù)源方面存在的抽樣信息不全面和干擾信息過(guò)多的缺陷，建議選用較為全面和精確的EDI 系統(tǒng)來(lái)提煉信息生成集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)。付東方(2015)[2]定性的分析了上海出口集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)(SCFI)在數(shù)據(jù)源的選取方面存在著兩方面的問(wèn)題，一是數(shù)據(jù)源的采集方面，運(yùn)價(jià)信息主要采自班輪公司，違背了編制價(jià)格指數(shù)要求市場(chǎng)結(jié)構(gòu)使自由競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)的基本條件，缺乏實(shí)際意義。二是數(shù)據(jù)采樣的周期長(zhǎng)，對(duì)于這種波動(dòng)較快且短期內(nèi)無(wú)明顯波動(dòng)規(guī)律的數(shù)據(jù)需要縮短采樣周期。目前該指數(shù)從基于周頻次發(fā)布已經(jīng)優(yōu)化為日頻次發(fā)布，能夠全面細(xì)致的反映運(yùn)價(jià)指數(shù)的變動(dòng)情況。

因此，后續(xù)的研究中應(yīng)當(dāng)借鑒研究BDI 指數(shù)的方法對(duì)CCFI 指數(shù)編制的數(shù)據(jù)源予以關(guān)注，從源頭予以分析，以確保后續(xù)關(guān)于CCFI 指數(shù)波動(dòng)性、CCFI 指數(shù)數(shù)值預(yù)測(cè)等問(wèn)題分析的準(zhǔn)確性。

在CCFI 指數(shù)編制方法方面，最Shi Xin[3]于2000年最早詳細(xì)介紹了其編制方法。孫永(2005)[4]從CCFI指數(shù)的起源開(kāi)始對(duì)CCFI 指數(shù)的編制方法和原理做了詳細(xì)的介紹，利用定量的方法對(duì)中國(guó)出口集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)與波羅的海運(yùn)價(jià)指數(shù)(BDI)的基本統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行比較。王春華(2007)[5]通過(guò)比較國(guó)外的航運(yùn)價(jià)格指數(shù)編制的狀況，解析了CCFI 指數(shù)的構(gòu)成體系和編制方法，并且指出了引入內(nèi)河水運(yùn)及港口裝卸價(jià)格指數(shù)來(lái)完備CCFI 指數(shù)體系。曹蓓蓓(2013)[6]運(yùn)用定量的方法，按照科學(xué)原理采用拉氏公式和Logit 模型對(duì)集裝箱綜合運(yùn)價(jià)指數(shù)(CFI)進(jìn)行構(gòu)建，并且驗(yàn)證了結(jié)果的實(shí)用性。

學(xué)者們都選用了定量的方法對(duì)CCFI 指數(shù)的編制進(jìn)行研究，部分學(xué)者重新構(gòu)建了CCFI 指數(shù)的編制體系，能夠更加切合實(shí)際的，使其具有實(shí)際意義。將來(lái)的研究方向可以從以下方面展開(kāi)：將已有的CCFI 指數(shù)編制體系與更多的現(xiàn)實(shí)案例結(jié)合起來(lái)以完善現(xiàn)存編制體系的構(gòu)建，使其與實(shí)際更加貼合，為以后的關(guān)于其它方面的研究做更好的鋪墊。

三、CCFI 指數(shù)的波動(dòng)特性研究

CCFI 指數(shù)的波動(dòng)特性規(guī)律是近幾年來(lái)大部分學(xué)者集中研究的問(wèn)題，挖掘其內(nèi)部的波動(dòng)規(guī)律，能夠更加準(zhǔn)確地對(duì)它的未來(lái)波動(dòng)趨勢(shì)做出預(yù)測(cè)。

大部分學(xué)者將CCFI 指數(shù)的波動(dòng)周期作為研究的主要目的，陳麗江(2005)[7]通過(guò)移動(dòng)平均法分析整個(gè)CCFI 曲線，發(fā)現(xiàn)呈現(xiàn)出四年的循環(huán)波動(dòng)周期。陳金海(2010)[8]運(yùn)用時(shí)間序列乘法模型分析CCFI 指數(shù)的波動(dòng)特性，也發(fā)現(xiàn)了呈現(xiàn)出四年的循環(huán)周期并且與世界經(jīng)濟(jì)周期有密切的相關(guān)性，且其季節(jié)周期呈現(xiàn)出夏季秋季較高、冬季春季較低的特點(diǎn)。李雅楠(2014)[9]首先運(yùn)用時(shí)間序列分析法對(duì)CCFI 指數(shù)的長(zhǎng)期趨勢(shì)、季節(jié)、周期三個(gè)方面的波動(dòng)規(guī)律進(jìn)行了分析，從結(jié)果可以看出CCFI指數(shù)受到季節(jié)因素的影響非常顯著以及呈現(xiàn)出三年周期的特點(diǎn)。

湯霞(2017)[10]選用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)算法處理CCFI 時(shí)間序列，發(fā)現(xiàn)CCFI 指數(shù)長(zhǎng)期呈緩慢下降的趨勢(shì)并且存在著四年大周期和一年小周期的波動(dòng)。武佩劍(2011)[11]將CCFI 指數(shù)從誕生開(kāi)始分四個(gè)階段進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)CCFI 指數(shù)長(zhǎng)期呈下降趨勢(shì)，具有周期性和季節(jié)性。邱芯竹(2019)[12]基于EMD 建立了CCFI 指數(shù)的波動(dòng)特征分析模型，對(duì)CCFI 指數(shù)的波動(dòng)特性分解為高頻、中頻、低頻和趨勢(shì)項(xiàng)四個(gè)部分進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)了其在高頻部分的波動(dòng)較無(wú)規(guī)律、在中頻部分平均周期為四個(gè)月能夠反映季節(jié)成分、低頻部分平均周期約為7.76年，趨勢(shì)項(xiàng)呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì)。

CCFI 指數(shù)波動(dòng)特性非常復(fù)雜，其變化包含著市場(chǎng)上方方面面的信息。經(jīng)過(guò)學(xué)者們的研究可以大致發(fā)現(xiàn)該指數(shù)具有三到四年的波動(dòng)周期，并且在季節(jié)周期方面呈現(xiàn)出秋季上升、春季下降的特點(diǎn)，長(zhǎng)期呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì)?？梢园l(fā)現(xiàn)這些研究主要存在以下不足：大部分學(xué)者所選用的方法及模型對(duì)時(shí)間序列要求過(guò)高，都需要進(jìn)行平穩(wěn)化處理，這就使得原始數(shù)據(jù)失去了一部分特性。極少數(shù)人使用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)方法來(lái)保留數(shù)據(jù)的自身特性。后續(xù)可以分階段的來(lái)探究CCFI 指數(shù)的特征，深入分析其局部波動(dòng)特性來(lái)提高研究結(jié)果的準(zhǔn)確度。

四、CCFI 指數(shù)波動(dòng)的相關(guān)影響因素研究

研究影響CCFI 指數(shù)產(chǎn)生變動(dòng)的因素以及影響機(jī)制，能夠提升對(duì)指數(shù)未來(lái)趨勢(shì)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度及時(shí)把握它的變化趨勢(shì)，提前對(duì)其產(chǎn)生的變化做好準(zhǔn)備。已有的文獻(xiàn)大都是從定性和定量?jī)蓚€(gè)方面去研究CCFI 指數(shù)的影響因素。

（一）定性研究

褚淑玉(2011)[13]從宏觀的角度詳細(xì)的定性分析了影響班輪運(yùn)價(jià)的因素，表明其變化受到市場(chǎng)供求情況影響的同時(shí)還受到了運(yùn)輸成本、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，世界經(jīng)濟(jì)尤其是國(guó)際貿(mào)易狀況及政府等因素的綜合作用，還創(chuàng)新性的提出了科技對(duì)CCFI 指數(shù)的影響作用。王述芬(2011)[14]對(duì)后金融危機(jī)時(shí)期該指數(shù)的波動(dòng)進(jìn)行了分析，主要從航運(yùn)市場(chǎng)供求關(guān)系、運(yùn)輸成本以及宏觀政策因素三個(gè)方面進(jìn)行闡述，并對(duì)我國(guó)航運(yùn)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)發(fā)展對(duì)策提供了建議。

（二）定量研究

還有學(xué)者采用了定量的研究方法，在理論與實(shí)際的參考下，將CCFI 指數(shù)與其他指數(shù)結(jié)合起來(lái)探求相關(guān)關(guān)系，分析其影響機(jī)制。

胡寧華(2010)[15]基于CCFI、進(jìn)出口貿(mào)易額和國(guó)際油價(jià)三個(gè)指標(biāo)建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，發(fā)現(xiàn)進(jìn)出口貿(mào)易額以及國(guó)際油價(jià)的歷史信息能夠改進(jìn)CCFI 的未來(lái)變化趨勢(shì)的預(yù)測(cè)結(jié)果。林鵬(2014)[16]從宏觀的角度選取了影響航運(yùn)市場(chǎng)中的價(jià)格類指數(shù)，如人民幣匯率、進(jìn)出口貿(mào)易情況、國(guó)內(nèi)消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)等指標(biāo)，并運(yùn)用脈沖響應(yīng)函數(shù)分析得出了國(guó)內(nèi)消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)(CPI)對(duì)CCFI 指數(shù)具有短期反向影響，但隨著沖擊作用的延長(zhǎng)，CCFI 指數(shù)與CPI 呈現(xiàn)同向波動(dòng)。夏凱亮(2017)[17]將CCFI 指數(shù)與上證指數(shù)的結(jié)合起來(lái)，構(gòu)建了GARCH 模型得出后者對(duì)前者的綜合影響為正向。Yao-Jen Hsiao[18]等應(yīng)用協(xié)整分析和Granger 因果檢驗(yàn)分析了波羅的海干散貨運(yùn)價(jià)指數(shù)(BDI)和CCFI 兩者間的領(lǐng)先滯后關(guān)系。

王英照(2010)[19]采用定性與定量相結(jié)合的辦法探索了CCFI 指數(shù)與宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)的關(guān)系，驗(yàn)證了兩者之間存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。葉善椿(2019)[20]首先對(duì)CCFI指數(shù)與PMI 指數(shù)之間的相關(guān)性進(jìn)行了理論與現(xiàn)實(shí)分析之后通過(guò)建立VAR 模型來(lái)探究，發(fā)現(xiàn)兩者之間具有長(zhǎng)期的協(xié)整關(guān)系，且PMI 對(duì)CCFI 變動(dòng)的貢獻(xiàn)率較大。

CCFI 指數(shù)的波動(dòng)受到多種因素的影響，以下主要從圖2 所示的四個(gè)方面分析這些因素對(duì)CCFI 指數(shù)的影響。

圖2 CCFI 指數(shù)影響因素

市場(chǎng)供給是影響CCFI 指數(shù)的根本因素，而航運(yùn)市場(chǎng)的供給情況主要取決于幾個(gè)方面：原油價(jià)格、運(yùn)費(fèi)協(xié)議、船舶運(yùn)力等。這些影響因素都與航運(yùn)市場(chǎng)的運(yùn)輸成本息息相關(guān)，當(dāng)航運(yùn)市場(chǎng)的運(yùn)輸成本升高時(shí)，CCFI 指數(shù)自然就會(huì)升高。航運(yùn)市場(chǎng)的需求是影響其價(jià)格變動(dòng)的決定性因素，進(jìn)出口貿(mào)易的需求主要受到消費(fèi)者收入水平、物價(jià)指數(shù)等的影響。突發(fā)事件的發(fā)生是造成CCFI指數(shù)波動(dòng)的極其重要的因素，一個(gè)是自然災(zāi)害，另一個(gè)是疫情爆發(fā)。每次出現(xiàn)突發(fā)事件，會(huì)極大的影響國(guó)際間的貿(mào)易往來(lái)，進(jìn)出口貿(mào)易受到限制需求就會(huì)下降，導(dǎo)致CCFI 指數(shù)出現(xiàn)劇烈震蕩。再者就是國(guó)家相關(guān)政策的變化。國(guó)家政策會(huì)通過(guò)對(duì)物價(jià)水平、居民消費(fèi)價(jià)格等途徑影響進(jìn)出口貿(mào)易。物價(jià)上漲、貨幣貶值，也加劇了CCFI 指數(shù)的波動(dòng)。

將來(lái)的研究可以更加廣泛的挖掘出與CCFI 指數(shù)有影響的其它領(lǐng)域的指數(shù)，如金融市場(chǎng)上的有關(guān)指數(shù)、民生方面的指數(shù)、也可針對(duì)分析中美貿(mào)易戰(zhàn)下的衍生出來(lái)與其相關(guān)的指數(shù)。將不同產(chǎn)業(yè)、不同市場(chǎng)與CCFI 指數(shù)結(jié)合起來(lái)，進(jìn)行聯(lián)動(dòng)分析。同時(shí)也有少數(shù)學(xué)者會(huì)選擇深入研究11 條航線中的某一條航線的具體影響因素，也可以將11 條航線展開(kāi)，著手研究每一條航線上CCFI 指數(shù)的影響因素，針對(duì)不同的情況具體分析，從而能夠更全面的考慮所存在的影響因素。

五、CCFI 指數(shù)的預(yù)測(cè)

關(guān)于CCFI 指數(shù)的具體數(shù)值預(yù)測(cè)方面，以往的學(xué)者們大都采用了定量的預(yù)測(cè)方法，可針對(duì)該預(yù)測(cè)方法大致分為三種類型：統(tǒng)計(jì)方法、組合模型方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法。

（一）統(tǒng)計(jì)方法

在統(tǒng)計(jì)方法中，陳麗江(2004)[21]基于CCFI 指數(shù)運(yùn)用Box-Jenkins 的建模方法先后建立了ARIMA 模型和將季節(jié)效應(yīng)考慮進(jìn)去的季節(jié)ARIMA 模型，在通過(guò)診斷檢驗(yàn)的前提下對(duì)兩模型進(jìn)行了比較優(yōu)選，最終選擇了與原CCFI 指數(shù)時(shí)間序列更為接近的、擬合效果更好的ARIMA 模型，通過(guò)樣本數(shù)據(jù)驗(yàn)證了其較好的擬合效果，利用該模型預(yù)測(cè)了月度CCFI 指數(shù)。Ming-Tao Chou(2016)[22]使用模糊時(shí)間序列預(yù)測(cè)CCFI 指數(shù)，模型的吻合度很好。

（二）組合模型方法

在組合模型方法方面，李萬(wàn)勇(2007)[23]構(gòu)建了一個(gè)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)模型和自回歸求積移動(dòng)平均(ARIMA)模型的組合預(yù)測(cè)模型來(lái)對(duì)CCFI 指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)結(jié)果較BP 網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果精度更高。單福生(2013)[24]將小波分析和ARIMA 模型組合起來(lái)，首先利用小波分析對(duì)CCFI 指數(shù)進(jìn)行了去噪處理，在此基礎(chǔ)上建立了ARIMA 模型，提升了對(duì)CCFI 指數(shù)時(shí)間序列的擬合效果和預(yù)測(cè)效果。

張志鵬(2016)[25]將ARIMA 模型和ARCH 模型組合起來(lái)建立了基于CCFI 指數(shù)的模型，有著較好的擬合效果提高了短期預(yù)測(cè)的精度。邱芯竹(2019)[12]基于CCFI指數(shù)分別建立了四種模型：BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、EMDBP 組合模型、ARIMA 模型和EMD-ARIMA 模型。將這四種模型對(duì)CCFI 指數(shù)的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)了與EMD 方法結(jié)合使用能夠提升模型的擬合預(yù)測(cè)性能。湯霞(2020)[26]構(gòu)建了基于變分模態(tài)分解(VMD)的組合預(yù)測(cè)模型，將CCFI 指數(shù)序列分解為多個(gè)模態(tài)分量進(jìn)行預(yù)測(cè)，相較于其他模型具有較好的預(yù)測(cè)效果。

（三）機(jī)器學(xué)習(xí)方法

在機(jī)器學(xué)習(xí)方面，李宗龍(2013)[27]選用了在訓(xùn)練速度、非線性映射能力以及預(yù)測(cè)能力等方面占有很大優(yōu)勢(shì)的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(GRNN)對(duì)CCFI 進(jìn)行了仿真并預(yù)測(cè)，得到了較好的擬合效果，但在長(zhǎng)期預(yù)測(cè)方面效果較差，僅在短期內(nèi)預(yù)測(cè)值較接近實(shí)際值。

大部分學(xué)者選用了時(shí)間序列模型來(lái)對(duì)CCFI 數(shù)值行預(yù)測(cè)，將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到CCFI 指數(shù)預(yù)測(cè)的研究較少。如今機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)逐漸進(jìn)入到大眾的視野，并且以速度、精確方面占據(jù)了巨大優(yōu)勢(shì)，可以將其應(yīng)用于該指數(shù)的具體預(yù)測(cè)當(dāng)中，并且可以進(jìn)行多尺度分解針對(duì)不同分量選取合適的組合模型預(yù)測(cè)方法，以期快速得到更加接近實(shí)際的結(jié)果。

六、結(jié)論與展望

通過(guò)對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的梳理可見(jiàn)，中國(guó)出口集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)的研究已經(jīng)引起學(xué)者的廣泛關(guān)注，成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。目前的研究主要具有以下特點(diǎn)及不足之處:

(一)在CCFI 指數(shù)波動(dòng)特性方面的研究，極少的學(xué)者對(duì)CCFI 指數(shù)波動(dòng)的動(dòng)態(tài)特征進(jìn)行研究，未來(lái)可以從集裝箱運(yùn)價(jià)市場(chǎng)進(jìn)行系統(tǒng)的研究CCFI 指數(shù)波動(dòng)的動(dòng)態(tài)特征，使得航運(yùn)企業(yè)能夠在CCFI 指數(shù)變化前及時(shí)調(diào)整市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)策略。

(二)在CCFI 指數(shù)相關(guān)影響因素方面的研究，較少的學(xué)者考慮了分航線運(yùn)價(jià)指數(shù)的影響因素，可以從分航線運(yùn)價(jià)指數(shù)的影響因素入手，從而去全面的考慮綜合航線運(yùn)價(jià)指數(shù)的影響因素。

(三)在CCFI 指數(shù)預(yù)測(cè)方面，少數(shù)學(xué)者將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到此方面，未來(lái)的研究可以多結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行研究從而提高預(yù)測(cè)速度與精度。除此之外，為克服單一模型和一般組合模型的不足，可嘗試引入多尺度分解方法來(lái)適應(yīng)航運(yùn)運(yùn)價(jià)序列的非線性、非平穩(wěn)性和多尺度特征。

通過(guò)文獻(xiàn)的查閱與分析，國(guó)外關(guān)于BDI 指數(shù)的研究成熟度顯著高于中國(guó)集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)的研究，但是運(yùn)價(jià)指數(shù)會(huì)受到情境因素的影響，國(guó)外已有的研究成果與方法在中國(guó)情境下不一定適用，在借鑒國(guó)外經(jīng)驗(yàn)時(shí)，需要結(jié)合中國(guó)實(shí)際國(guó)情，對(duì)國(guó)外已有研究成果深入探討，才能推進(jìn)國(guó)內(nèi)該領(lǐng)域的研究，有效促進(jìn)中國(guó)集裝箱運(yùn)價(jià)指數(shù)的進(jìn)一步完善。