我国区域物流发展预测，本文主要内容关键词为：区域论文,物流论文,我国论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
1 物流需求量预测方法选择
预测方法迄今为止已有300多种，归纳起来可以分为定性、定量两大类。前者主要用于对预测对象的发展趋势和发展转折点进行预测，后者主要是依据必要的统计资料，对预测对象的未来状态和性质进行定量测算，常有指数平滑、回归分析、灰色模型、趋势外推等方法。
根据数据的可得性、预测方法的准确性、预测方法的适用条件这三个条件可选择回归分析、灰色模型、组合预测等三种方法。分析如下。
多元回归预测模型。由于要预测的物流量与社会经济有着极其密切的联系，因此可以选取n个关系密切的社会经济指标作为自变量，研究它们和物流量的关系，而这种关系符合最小二乘法则，由此可以建立回归分析模型。只要预测出这些社会经济指标，就能预测出物流量。
灰色系统预测模型。灰色模型的理论思想是将离散变量连续化，用微分方程代替差分方程，用生成数序列代替原始时间序列，弱化原始时间序列的随机性，再通过一定的步骤生成数的数学模型。灰色模型预测是微分方程的时间连续函数模型，可以对事物的发展变化作出长期预测，对原始数据要求不高，更不像数理统计的方法要以大量数据为基础，并可直接预测数据。在物流业发展不成熟，因素复杂，统计标准缺乏，有关物流的资料很难满足一般预测方法的要求的情况下，灰色预测是一种比较简捷而又对资料要求较宽的预测方法，在物流需求预测中，具有较好的应用前景。
组合预测模型。由于不同的预测方法提供不同的有用信息，并且预测精度、侧重点往往也不同。因此可以将不同的预测方法采用一定的结构和参数进行适当的组合，从而求得更精确的预测结果。
2 区域物流需求量预测模型构建
构建区域物流需求量预测模型对我国物流业的发展具有十分重要意义。通过模型预测未来年份物流需求量的大小，以便为制定宏观物流发展政策、确定物流基础设施建设规模、分析物流市场供需状况提供定量依据。
物流量是物流需求的历史发生量，是物流需求者在一定价格水平下，已实现的有支付能力的需要，它是反映物流规模的一个重要指标，是预测未来物流需求量的历史依据。这是大家所公认的物流量的经济学含义。对物流量的定量描述，我们可以从几个方面进行。第一，利用物流需求同经济发展水平的关系定量描述物流量；第二，从物流作业内容角度定量描述物流量；第三，通过物流本源需求的规模大小定量描述物流量。
第一，由于物流需求是一定价格水平条件下，有支付能力的物流需要，它的实现必然受到现实的经济发展水平的影响，而且这种影响在短期内是稳定的，在长期内其发展变化符合一定规律，因此物流量与经济发展水平之间必然存在着一定的函数关系。本文表现为多项式回归方程，我们可以表达如下：
WI=f(Q)(1)
式中：Q—经济发展水平
第二，物流作业内容包括运输、仓储、流通加工、包装、搬运装卸、信息服务六个方面，这一点是大家所公认的物流活动。可以通过各种作业内容的业务量规模定量描述物流量。其关系表达如下。
WZ=f(H,C,LJ,BZ,BY,X)(2)
式中：H一货运量C一仓储量LJ一流通加工量
BZ一包装量BY一搬运装卸量X一信息服务量。
建议采用货币作为统一单位进行计量。即以某固定年份作为基期计算的单位业务量货币指数与计算期的业务量相比，从而得到相当于按不变货币指数计算的物流量。
第三，物流需求的发生源于这几个方面，一方面是工农业产品从原产地向需求地的移动，另一方面是社会消费品向最终消费者手中的配送，因此，物流量的大小与工农业生产总值、社会消费品零售总额有着直接的关系。第三是社会新增投资推动，主要是固定投资方面.其关系表达如下：
W3=f(GN,SP,FI)(3)
式中：GN一工农业生产总值SP一社会消费品零售总额FI-社会固定资产投资。
式中工农业生产总值，社会固定资产投资对物流需求量的影响，主要表现为农业、制造业、建筑业等产业中的生产资料、成品和半成品的位移、存储和流通加工等。社会消费品零售总额对物流需求量的影响，主要表现在消费品市场最终消费的配送。此公式计算的关键是要按照不同区域的经济结构特点，即是生产输出型还是消费输入型，来确定工农业生产总值和社会消费品零售总额对物流需求量的影响程度。
总的来看，公式(1)主要是利用物流规模与社会经济发展水平的关系确定物流量，其优点在于能够从总体上反映物流量的大小，其缺点在于社会经济发展水平与很多因素有关，其发展变化可能会受到一些不可预料因素的影响。公式(2)是根据物流作业内容的构成确定物流量，其优点在于能够比较全面、准确的确定物流量，其缺点在于不同计量单位表示的作业业务量规模，难于实现统一。公式(3)是从直接产生物流需求的行业出发，利用该行业发展水平与物流规模大小的关系，用反映该行业水平的指标确定物流量，其优点在于这种方法确定的物流量针对性强，发生的可能性较大，能更客观的反映实际物流量，其缺点在于不能全面体现物流量。
综合来看，由于我国物流业刚刚兴起，其统计指标体系还没有建立起来，各作业业务量的统计也不健全，加之物流活动涉及的行业、部门广泛等原因，使得以上三个公式都不能全面、准确、客观反映物流量的全部。因此，一方面，要对以上三个公式得到的物流量数值进行综合，或用定性的方法对三个公式得到的物流量数值进行修正。
因为各种预测方法使用条件、前提假设各不相同，使得对同一预测对象的预测结果存在差异，都只能部分地反映预测对象未来发展的变化规律。本文采取组合预测的思路，即通过多种预测方法建立预测模型、预测未来值，并赋予每种预测模型一定的权重，最终得到一个组合预测模型使最终的预测结果收敛于一个较窄的区间内。
按照以上调整方案，区域物流量需求预测模型的数学表达如下：
其中：y一综合预测值，即经组合预测处理后的最终预测值；
wi一第i种预测方法预测模型或中间预测值的权重系数；
yi一第i种预测方法预测模型或中间预测值；
在此预测模型中关键是以标准差法确定各种预测模型或中间预测值的权重
Si是第i种预测模型的标准差，这种方法使拟合度好的预测模型被赋予较高的权重。
3 具体预测实证
数据准备：表1为湖北省1998- 2004各项目统计值。其中物流业增加指标值定义为运输仓储和邮电和批发零售贸易之和。社会消费品零售总额，社会固定资产投资，工农业生产总值为影响物流业增加值的主要因素。
计算方法：首先，利用三种模型对物流业增加值进行预测。一是多元回归模型（社会消费品零售总额、固定资产投资、工农业生产总值为自变量）二是多项式回归模型（湖北省GDP为自变量）三是灰色系统。并得出各种方法下的预测结果标准差。然后，利用标准差加权模型计算出物流业增加值最终调整预测结果。
(1)基于MATLAB构造物流业增加值多元回归模型
物流业增加值为因变量y，社会消费品零售总额、固定资产投资、工农业生产总值为自变量x1、x2x3。在Matlab中输入历年社会消费晶零售总额、固定资产投资、工农业生产总值数据运算得到回归方程：
y=-69.8476+0.353x1-0.1391x2+ 0.1177x3
通过此方程得到物流业增加值回归计算值
表3
年份19981999 2000
20012002
2003 2004
物流业增加值年鉴值 568.6 619.51
699.76 765.8 816.96 893.11
1018.01
物流业增加值多项式值
577.7 610.4 695767.5
822.3
891.3
1017.5
绝对误差 9.1 -9.11 -4.761.75.34
-1.81-0.51
表4
年份 1998
19992000
2001200220032004
物流业增加值年鉴值 568.6 619.51 699.76 765.8 816.96 893.11 1018.01
物流业增加值灰色预测值 568.6 624.99 686.76 754.6 829.19 911.13 1001.17
绝对误差 0 5.48-13
-11.2
12.23
18.02
-16.84
表5
年份 1998
199920002001200220032004
物流业增加值年鉴值
568.6 619.51 699.76
765.8 816.96 893.11 1018.01
物流业增加值组合预测值 574.95 616.19 691.73 763.68 821.86 898.68 1013.41
绝对误差6.3465 -3.324 -8.027
-2.12 4.9037 5.5698 -4.6022
多元回归模型标准差S1=5.2049
(2)基于MATLAB构造物流业增加值多项式回归模型
物流业增加值设为因变量y，湖北省GDP设为x构造物流业增加值多项式回归模型
当取二次多项式，在Matlab中输入历年湖北省GDP数据运算得到试算得方程为：
y=-0.000018069
+0.3493x- 468.0986
通过此方程得到物流业增加值多项式回归计算值
多项式回归模型标准差S2=6.1080
(3)基于MATLAB构造物流业增加值灰色模型
通过灰色GM(1,1)模型，用1998- 2004年7年的物流业增加值年鉴值数据对湖北省的物流业增加值进行预测.在Matlab中编程计算得到预测模型：
灰色模型标准差S3=13.4051
(4)基于组合预测法构造物流业增加值模型
将多元回归模型标准差S1=5.2049，多项式回归计算标准差S2=6.1080，灰色模型计算标准差S3=13.4051
得到1998-2004组合预测法模型物流业增加值如表5：
组合预测法模型标准差S=5.7196
模型评价：以上构建物流需求量组合预测模型是建立在对历史物流量进行处理的基础上，采用多种预测方法进行预测，并对建立的预测模型进行加权组合处理，使最终的预测结果收敛于一个较窄的区间内，故这种预测模型较完全反映物流需求量的变化规律。用本文方法，在已预测出未来湖北省GDP、社会消费品零售总额、固定资产投资、工农业生产总值等增长率情况下，即可利用本计算步骤预测未来湖北省物流业增加值。这套方法可用软件实现计算过程“傻瓜化”，任何人只需输入以上影响因素数据，即可得到预测结果，从而有着广泛的应用价值。
这种模型得到的物流需求量可能与未来实际发生的物流需求量存在着一定的差距，但是通过这种模型预测得到的结果可以定量反映其发展变化的趋势，能够为物流业发展提供依据。从长远来看，为保证预测模型尽量接近物流需求量发展变化规律，第一、在进行物流需求量预测方面需要统计部门、研究机构和物流企业应对物流需求进行全面调查、统计，以获得第一手数据资料，以便于更加准确地反映我国物流业的发展趋势。第二、对以上影响因素进行聚类分析，剥离出关键性因素，建立更为严密的预测模型。第三、重视定性预测方法对预测模型进行修正。