摘" 要：武漢港作為我國中部地區(qū)最重要的交通樞紐之一，對我國港口物流發(fā)展具有極其重要的影響，而對武漢港的貨物吞吐量進行物流需求預(yù)測是其物流發(fā)展規(guī)劃的重要組成部分。文章以單項預(yù)測模型為基礎(chǔ)，將ARIMA模型、二次指數(shù)平滑法以及灰色預(yù)測模型組合起來，建立了變權(quán)組合預(yù)測模型進行物流需求預(yù)測。經(jīng)過分析比較后，發(fā)現(xiàn)變權(quán)組合預(yù)測模型的合理性和預(yù)測準確度比單項預(yù)測模型更好。同時觀察到武漢港未來的貨物吞吐量將會穩(wěn)中向好增長，并對武漢港物流發(fā)展提出相應(yīng)的建議。

關(guān)鍵詞：港口物流預(yù)測；變權(quán)組合預(yù)測；ARIMA模型；灰色預(yù)測；二次指數(shù)平滑法

中圖分類號：U691" " 文獻標志碼：A" " DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.17.018

Abstract： As one of the most important transportation hubs in the central region of China， Wuhan Port has an important impact on the development of port logistics in China， and logistics demand forecasting for the cargo throughput of Wuhan Port is an important part of its logistics development planning. Based on a single forecasting model， the article combines ARIMA model， quadratic exponential smoothing method and gray forecasting model， and establishes a variable-weight combination forecasting model for logistics demand forecasting. After analyzing and comparing， it is found that the rationality and prediction accuracy of the variable-weight combination prediction model is better than the single-item prediction model. Meanwhile， it is observed that the cargo throughput of Wuhan Port will grow steadily in the future， and corresponding suggestions are put forward for the logistics development of Wuhan Port.

Key words： port logistics forecasting; variable weight combination forecasting; ARIMA model; gray forecasting; quadratic exponential smoothing method

0" 引" 言

武漢市作為華中地區(qū)的最大城市之一，承擔著交通樞紐的重要作用，其中武漢港作為長江黃金水道的核心尤為關(guān)鍵。在習(xí)近平總書記上任之初，總書記曾在湖北進行港口和水路航運的考察視察工作，且自第十八次全國代表大會以來，我國以更加廣闊和具有深度的視角上對港口進行規(guī)劃和設(shè)計，以謀求航運強國的建設(shè)，證明港口在我國的現(xiàn)代化強國進程中發(fā)揮著重要的作用。在港口的現(xiàn)代化發(fā)展中，物流是其中關(guān)鍵的一部分，研究物流的發(fā)展規(guī)律能為港口發(fā)展提供指導(dǎo)方向，而物流需求預(yù)測就是其中最重要的方法之一?；谝陨系目紤]，本文對武漢港的港口貨物吞吐量進行物流需求預(yù)測，以盡可能避免港口現(xiàn)代化發(fā)展所出現(xiàn)的問題，促進我國港口物流穩(wěn)中向好發(fā)展，從而達到可持續(xù)發(fā)展的目的。

有關(guān)物流需求預(yù)測的研究中，學(xué)者們大多運用定量方法進行研究。其中部分學(xué)者運用單項預(yù)測方法進行研究：孫楊等[1]運用灰色預(yù)測模型對寧夏居民健康素養(yǎng)水平現(xiàn)狀進行預(yù)測；楊麒等[2]和王勝源等[3]分別用指數(shù)平滑法對珠海市和上海市的物流需求開展預(yù)測分析；Yang[4]通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對數(shù)個中國海港進行吞吐量預(yù)測；王慧[5]運用ARIMA模型對新疆建筑業(yè)人力資源開展了預(yù)測研究；馮大衛(wèi)[6]對海南省物流業(yè)與第一產(chǎn)業(yè)以多元回歸模型進行分析。單項預(yù)測模型具有諸多局限性，因此亦有許多學(xué)者在不同領(lǐng)域運用組合預(yù)測模型開展研究工作：武亞鵬等[7]、田珂[8]、呂欣曼等[9]、郭宇辰等[10]以及王瓏迪等[11]分別在物流、軍事、環(huán)境等不同領(lǐng)域以組合預(yù)測的方法對各自領(lǐng)域中的問題展開預(yù)測研究，這足以說明組合預(yù)測模型的普適性。

本文將在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，將ARIMA模型、二次指數(shù)平滑法以及灰色預(yù)測模型結(jié)合，構(gòu)建變權(quán)組合預(yù)測模型，對武漢港2023—2027年的年度貨物吞吐量進行物流需求預(yù)測，為武漢港未來的物流發(fā)展提供參考和建議。

1" 單項預(yù)測模型分析

1.1" 武漢港貨物吞吐量數(shù)據(jù)統(tǒng)計

根據(jù)中國第三產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)庫的實際數(shù)據(jù)，本文選取2013—2022年武漢港年度貨物吞吐量作為物流需求預(yù)測指標，具體實際數(shù)據(jù)如圖1所示。

1.2" 二次指數(shù)平滑法預(yù)測模型分析

二次指數(shù)平滑法是時間序列平滑預(yù)測法的其中一種方法。二次指數(shù)平滑法是一種非常有效且易用的短期預(yù)測方法，其最大的特點就是只需要很少的數(shù)據(jù)就可以連續(xù)的進行預(yù)測工作。根據(jù)二次指數(shù)平滑法的計算原則，本文選取0.8作為指數(shù)平滑系數(shù)α的值，對2013—2022年武漢港年度貨物吞吐量進行預(yù)測。具體模型建立步驟如下：

經(jīng)過上述步驟的計算，武漢港貨物吞吐量的實際值、預(yù)測值和絕對誤差如表1所示。當α=0.8時，MSE（均誤方差）為960 321.57，由于選取0.8作為指數(shù)平滑系數(shù)具有一定的主觀性，因此需要對不同的指數(shù)平滑系數(shù)α進行運算，以尋求最優(yōu)α值。經(jīng)過計算，發(fā)現(xiàn)α=0.5時，MSE（均誤方差）為862 261.61，其值最小，為最優(yōu)預(yù)測結(jié)果。因此，運用最優(yōu)指數(shù)平滑系數(shù)α=0.5再次進行運算，所得結(jié)果如表2所示。

因此，選用0.5作為指數(shù)平滑系數(shù)α的值誤差最小，以二次指數(shù)平滑法預(yù)測后5期，即2023—2027年的武漢港貨物吞吐量，具體數(shù)據(jù)如表3所示。

1.3" 灰色預(yù)測模型分析

灰色預(yù)測模型是指一種對灰色信息系統(tǒng)進行預(yù)測工作的一類模型。目前最令人熟知的灰色預(yù)測模型就是GM1，1模型，本文正是運用GM1，1灰色預(yù)測模型對2013—2022年的武漢港進行物流需求預(yù)測。具體模型建立步驟如下：

1.4" ARIMA預(yù)測模型分析

ARIMA模型的全稱為自回歸差分移動平均模型，是一種在時間序列法中較為常見的模型，因此本文亦采用ARIMA模型對武漢港2013年至2022年的貨物吞吐量進行預(yù)測。ARIMA模型的基本表達式如下：

ARIMA（p，d，q）=AR（p）+I（d）+MA（q）

式中：ARIMA模型可看作是AR模型ARp和MA模型MAq的直接結(jié)合，并且考慮到時間序列是非平穩(wěn)的，從而進行差分處理，也就是Id部分。ARIMA模型通常運用ADF檢驗、自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖來確定模型中的的p，d，q取值。本文以2013年至2022年的武漢港貨物吞吐量作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，運用SPSS和Eviews軟件對ARIMA模型進行運算，具體過程如下。

（1）為保證模型擬合度，需進行ADF檢驗分析，即單位根檢驗來確定檢驗平穩(wěn)性。經(jīng)過計算，檢驗結(jié)果為：ADF檢驗的T統(tǒng)計量為-1.930，P值為0.318，1%、5%、10%臨界值分別為-5.354、-3.646、-2.901。P

=0.318gt;0.1，不能拒絕原假設(shè)，序列不平穩(wěn)。對序列進行一階差分再進行ADF檢驗。一階差分后數(shù)據(jù)ADF檢驗結(jié)果顯示P=0.069lt;0.1，有高于90%的把握拒絕原假設(shè)，此時序列平穩(wěn)。因此，ARIMAp，d，q模型中d=1，詳細數(shù)據(jù)如表6所示。

（2）在ARIMAp，d，q模型中，確定為平穩(wěn)時間序列后，需對平穩(wěn)時間序列分別求得其自相關(guān)系數(shù)ACF和偏自相關(guān)系數(shù)PACF，通過對自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖的分析，得到最佳的階層p和階數(shù)q。利用SPSS軟件進行計算，得出自回歸階數(shù)p值為0，移動平均階數(shù)q值為0。即可確定ARIMA模型類別為ARIMA0，1，0。

（3）確定為ARIMA0，1，0模型后，需要進行殘差檢驗，若檢驗?zāi)Ｐ蜌埐钍前自肼曅蛄?，則檢驗通過，可以通過該模型進行預(yù)測。通過Eviews軟件對

ARIMA0，1，0模型進行分析可知，Q6的P值為0.879遠大于0.1，則在0.1的顯著性水平下不能拒絕原假設(shè)，該ARIMA0，1，0模型的殘差是白噪聲序列，符合模型建立的要求。根據(jù)模型預(yù)測2013年至2022年的貨物吞吐量，并向后預(yù)測5期，結(jié)果如表7所示。

1.5" 單項預(yù)測模型結(jié)果對比

通過對二次指數(shù)平滑法、灰色預(yù)測模型和ARIMA模型的計算，以2013—2022年武漢港年度貨物吞吐量作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，分析比較2023—2027年武漢港貨物吞吐量的預(yù)測值，結(jié)果如表8所示。

觀察表8可知，盡管三種單項預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果較為接近，但是仍有不小的誤差，例如2025年和2026年的預(yù)測值誤差就較為明顯。因此，為了保證預(yù)測的精度，本文采用構(gòu)建變權(quán)組合預(yù)測模型對武漢港貨物吞吐量進行物流需求預(yù)測。

2" 變權(quán)組合預(yù)測模型分析

2.1" 變權(quán)組合預(yù)測模型建立

單項預(yù)測模型在不同的情況下會有各自的局限性，因此本文構(gòu)建由二次指數(shù)平滑法、灰色預(yù)測模型和ARIMA模型組成的變權(quán)組合預(yù)測模型，以期更準確進行物流需求預(yù)測。變權(quán)組合預(yù)測模型是通過賦予不同的權(quán)重來計算需求預(yù)測的組合模型，本文采用方差倒數(shù)加權(quán)法對各個單項預(yù)測模型進行賦權(quán)，基本過程如下。

2.2" 單項和變權(quán)組合預(yù)測結(jié)果對比

以2013—2022年的武漢港的貨物吞吐量作為數(shù)據(jù)分析對象，計算上述變權(quán)組合預(yù)測模型，并且與前文二次指數(shù)平滑法、灰色預(yù)測模型和ARIMA模型這三個單項預(yù)測模型進行對比，結(jié)果如表9所示。

觀察表9可知，變權(quán)組合預(yù)測預(yù)測模型的年平均誤差率3.61%顯著低于單項預(yù)測模型的8.7%、4.14%和5.57%，由此可見，變權(quán)組合預(yù)測模型相比于單項預(yù)測模型更具有準確度。因此運用變權(quán)組合預(yù)測模型計算可得，向后預(yù)測5期即預(yù)測2023

—2027年武漢港貨物吞吐量，所得結(jié)果如表10所示。同時，將三種單項預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果與變權(quán)組合預(yù)測模型進行對比，分析變權(quán)組合預(yù)測模型的穩(wěn)健性和可行性，如圖2所示。

由表10和圖2可知，四種模型下2023—2027年武漢港貨物吞吐量均呈上升趨勢，并且變權(quán)組合預(yù)測模型融合了三種單項預(yù)測模型的優(yōu)點，增長趨勢更為科學(xué)且符合實際。由此可知，未來5年武漢港的港口物流將會平穩(wěn)增長，順應(yīng)港口物流現(xiàn)代化的潮流穩(wěn)步前行。

3" 武漢港物流發(fā)展建議

雖然武漢港的物流系統(tǒng)已經(jīng)較為完善，但是仍有一定的改進空間：（1）發(fā)揮中部地區(qū)的優(yōu)勢，加強對周邊地區(qū)的輻射。武漢作為華中地區(qū)的新一線城市，具有很大的物流業(yè)發(fā)展?jié)摿?。所以武漢市應(yīng)該加強港口與城市內(nèi)其他部分的聯(lián)系與合作，同時也應(yīng)該與周邊的沿河城市進行物流業(yè)務(wù)上的分工和合作，充分發(fā)揮長江黃金水道的中心優(yōu)勢，從而令各個中部城市協(xié)調(diào)、協(xié)同發(fā)展。（2）進一步優(yōu)化物流成本并提升物流效率。武漢港的管理人員應(yīng)該通過一系列方案和計劃來降低成本提高效率。例如：通過引入高科技人才和高新設(shè)備來推進港口的數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型；降低港口船只的集裝箱收費標準，以達到犧牲少量利益換取長遠發(fā)展的作用；在流通環(huán)節(jié)、中轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)和裝卸環(huán)節(jié)進行人員和行動的優(yōu)化，提升效率。

4" 結(jié)束語

在物流現(xiàn)代化和港口物流高速發(fā)展的時代背景下，本文利用單項預(yù)測模型和變權(quán)預(yù)測模型對武漢港貨物吞吐量進行物流需求預(yù)測，發(fā)現(xiàn)變權(quán)組合預(yù)測更為精準，武漢港的貨物吞吐量逐年提升，經(jīng)濟逐步發(fā)展。在武漢港未來的發(fā)展中，政府及統(tǒng)計部門需要更加深入的進行調(diào)查和研究，以確保數(shù)據(jù)的真實可信，從而為定量預(yù)測分析提供精準的數(shù)據(jù)保證，理論結(jié)合實際，促進武漢港的港口物流順應(yīng)現(xiàn)代化潮流迅速發(fā)展。

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