基于有效度的区域物流需求量组合预测①

2011-10-17淮阴师范学院经济与管理学院何逢标

中国商论 2011年28期

淮阴师范学院经济与管理学院何逢标

区域物流是指在区域范围内开展的物流活动，是区域经济的重要组成部分，对区域经济的发展具有服务推动作用。区域物流需求量的有效预测是区域物流科学规划和决策的前提。区域物流需求预测包括对物流作业量、来源、流向和构成比例等物流内容的预测，以及对影响物流需求的主要影响因素的预测和对物流需求规模的预测。由于物流环节的复杂性和作业的分散性，目前主要针对区域物流的需求规模进行预测，它从宏观上反映了区域物流需求总量的大小和发展水平。衡量区域物流需求规模的指标较多，既有实物量指标和价值量指标，又有比例型指标，常用的是货运量和货物周转量等实物量指标。

1 常用预测方法

常用的预测方法分为两类：一类是利用历史资料从数据自身出发挖掘内在发展规律的时间序列方法，如趋势外推法和灰色系统预测法；另一类是考虑因素之间相互联系的因果分析方法，如回归分析法。

1.1 趋势外推法

趋势外推法是根据预测目标的时间序列数据，揭示其发展变化规律，通过建立预测模型，推断其未来变化的趋势。根据预测目标的发展轨迹，分为直线趋势外推法和曲线趋势外推法。实际运用中，一般先绘制数据序列的散点图，然后判断其发展趋势，再确定是采用二次曲线、三次曲线、增长曲线还是其他类型的合适曲线，相应地做出拟合和预测。

1.2 灰色预测法

灰色系统理论以“部分信息已知，部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定系统为研究对象，通过对部分已知信息的生成、开发，提取有价值的信息，实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控，典型的为预测模型。

1.3 回归分析法

区域物流需求量的变化，除了自身的变动之外，还与区域经济发展水平等因素相关。与时间序列分析方法仅考虑序列自身发展变化的规律不同，回归分析法通过对与被解释变量具有因果联系的解释变量的相关性分析，来推测被解释变量的变化规律。当被解释变量与解释变量之间具有因果关系且具有较高的相关度时，回归分析法能做出较为准确的估计。

2 组合预测法

不同的预测方法运用不同的预测原理，从某个侧面反映了预测对象的变化趋势。对于区域物流需求量，趋势外推法基于区域物流稳步发展的假设，外推区域物流需求量的发展趋势；灰色系统预测法以历史物流统计序列为基础，通过序列生成与开发，挖掘数据序列内在的规律，预测未来的物流需求变化；回归分析法以因果关系为出发点，通过对影响物流需求的因素与物流需求量之间关系的分析，得出物流需求量的变化规律，各具合理性。组合预测法试图综合利用不同方法的优点，得到更为合理的结果。组合预测的思路是将各种单项预测方法的结果有机组合到一起，关键是确定各方法的权重。

3 基于有效度的权重确定

预测有效度法是基于单项预测方法的预测精度提出的确定权重的方法。设有期时间序列数据，期数据采用第方法的预测结果为原始数据序列，令表示第种预测方法得到的预测精度序列，记

4 江苏省物流需求量预测

4.1 数据准备

在衡量区域物流需求和区域经济发展水平的指标中，货物周转量综合体现了物流流量和流程，能较为全面地反映物流产业的发展水平；区域GDP是衡量区域经济发展水平的合适指标[6]。作为预测分析的基础，本文选择了1998～2010年江苏省货物周转量和GDP序列资料，见表1。

4.2 需求量单项预测

4.2.1 趋势外推法

绘制江苏省货物周转量的散点图，判断其形态为二次曲线，用MATLAB拟合得二次曲线预测模型为其中，对应于1998年，对应于1999年，依此类推对应于2010年。预测结果见表2第3列。

4.2.2 灰色预测法

对于货物周转量序列，通过准光滑性检验和准指数规律检验，可以对其建立模型。编写MATLAB程序，计算得发展系数为0.1503，灰色作用量为886.9643，预测结果列于表2第4列。

表1 1998～2010年江苏省GDP和货物周转量序列资料

4.2.3 回归预测法

4.3 基于有效度的组合预测

根据式(1)～式(5)，编写MATLAB代码，计算得趋势外推法权重灰色预测法权重回归分析法权重组合预测结果见表2第6列。

表2 不同方法预测结果汇总表

4.4 “十二五”期间江苏物流预测

在《中共江苏省委关于制定江苏省国民经济和社会发展第十二个五年规划的建议》里，提出“十二五”期间全省经济年均增长10%左右。按照年均增长10%计算，预计2011年～2015年江苏省GDP分别为44993.63亿元、49492.99亿元、54442.29亿元、59886.52亿元和65875.17亿元。运用前述的单项预测法和组合预测法，得到“十二五”期间江苏省物流需求量见表3。