物流系统的多目标预测，本文主要内容关键词为：物流系统论文,目标论文，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。
中图法分类号：F272 文献标识码：A 文章编号：1009-0614(2001)03-0243-03
物流企业规划与管理的主要困难是面对未来的不确定性。因为物流系统是一个开放的复杂性系统，在制定现代物流企业的战略规划时，决策者首先想知道的是该企业未来的发展空间如何、市场有多大潜力，以便作出正确的决策，使企业能有计划、按比例地发展，而预测就是为人们提供未来的信息，科学的预测能够正确地向人们展现未来，使决策过程更具有目的性，为决策提供科学的依据。随着科学技术的进步，预测技术也得到了不断的发展，预测在实际应用中的成功事例举不胜举。但是，由于经济问题错综复杂，影响一个经济变量发生变化的因素很多，所以还存在不少难以解决的问题。因此，预测不准的现象时有发生。特别是对于新型的复杂系统的预测方法的研究，是预测工作者非常关注的问题。一个物流系统所涉及的领域非常广泛，它是交通运输、代理服务、仓储管理、加工、配送、信息网络、营销策划等多行业的综合性产业，那么在进行现代物流系统的战略规划时，物流系统的市场预测显得尤其重要。本文力求从物流系统的特点出发，分析、寻找适合于物流系统的多目标预测方法。
一、物流系统多目标预测思路
物流系统所肩负的使命是实现物资的时间和空间的位移，创造物资的时间和空间价值。物流系统的优劣是用总成本和物流表现来衡量的。物流表现的衡量涉及到存货的可得性、作业能力和工作质量等等。物流成本直接关系到所期望的物流表现水平。一般来说，对物流表现的期望越大，物流总成本也就越高。有效的物流表现的关键是要在服务表现和总成本开支之间形成一种均衡力。那么在进行物流系统规划时，必须考虑一组目标之间的平衡即比例关系。由于这些目标常常是相互联系、相互制约的，牵一发而动全身，因此必须要用多目标预测技术，对一组目标同时进行预测和分析。物流企业在进行战略规划时，希望多个目标都达到理想的水平，而各个目标之间往往互相联系又相互制约，因此，决策者如果希望了解未来的诸多目标的发展情况，就要进行多目标的预测。如：预测目标y[,1]，y[,2]，…，y[,g]与可控因素x[,1]，x[,2]，…，x[,k]之间的关系为：
用相应的预测技术建立预测目标为y[,1]，y[,2]，…，y[,g]与可控因素x[,1]，x[,2]，…，x[,k]之间的数学模型，然后根据预测期内可控因素x[,1]，x[,2]，…，x[,k]的值进行多个目标y[,1]，y[,2]，…，y[,g]的预测。
二、物流系统多目标预测方法的选择
多目标预测方法一般分为三类：经济计量模型、交叉影响模型、投入产出模型。计量经济模型是根据某种经济理论和某些假设条件，建立一组联立方程模型，用以描述各经济变量之间的关系，并用数理统计的方法加以估计、检验与推测。交叉影响模型是综合定性分析与定量分析两方面的技术，应用模拟的方法，可以确定一组目标之间的相互影响程度及事件未来发生的概率。投入产出模型是在国民经济各部门之间的数量联系比较稳定的情况下，利用投入产出分析法建立国民经济各部门之间的投入产出的数学模型，或企业内部各种原材料、中间产品及最终产品之间的数学关系模型。对于物流系统的预测应根据具体情况选择相应的方法。
当历史资料较完整，则可根据经济分析找出影响该因素发展的其它相关的主、次要因素及随机因素，以及各因素的因果关系，建立计量经济学的结构模型，这种定量预测的结果是以经济结构趋势较稳定为前提的。其模型形式为（假设，每一个结构方程都已转化为线性方程）：
式中：控制变量（外生变量）X[,1i]，X[,2i]，…，X[,ki]它们是模型的输入部分；内生变量Y[,1i]，Y[,2i]，…，Y[,gi]是所要研究和预测的目标。例如：对某航空物流园区的市场预测中，预测目标可为各类产品的总运量、市场商品量、市场价格、消费需求变化、市场需求、飞机起降架次等。其控制变量为影响预测目标的各因素及提供的物流服务项目。
若模型确定以后进行预测，这时外生变量也需要预测。因此此模型也属于条件预测模型。当历史资料缺乏，不肯定因素很多，例如：要研究一组经济目标或科技政策的未来趋势时，必须考虑各项目标之间存在的相互作用和潜在影响时，很难建立一个较为满意的定量分析模型。但是，专家预测法及其它定性预测技术的一个明显缺点是很难清晰地揭示未来诸事件之间的相互作用和定量关系。这时可以选择交叉影响预测法，即用定量分析与定性分析相结合的方法，确定一组目标之间的相互影响程度及事件未来发生的概率。其具体步骤如下：
某物流系统的一组目标事件为A[,1]，A[,2]，…，A[,n],n为事件的个数，
第一步：确定每一个事件的初始发生的概率P[,1]，P[,2]，…，P[,n]。
第二步：确定初始概率和交叉影响矩阵P=(Pij)n×n。
第三步：从n个事件中随机选择一个事件开始进行模拟计算（可采用随机数的方法选择事件）。
第四步：进行交叉模拟（按蒙特卡罗模拟法则，若模拟结果表明该事件未发生，则其余事件的概率不必加以调整；若模拟结果表明该事件发生了，则须依据交叉影响矩阵和概率调整公式以便对其余各事件的发生概率进行调整）。概率调整公式为：
式中：
P[,j]为事件A[,i]发生前，事件A[,j]发生的概率
P[',j]为事件A[,i]发生后，事件A[,j]发生的概率
KS[,ij]为A[,i]事件对事件A[,j]的影响方向和影响程度。｜KS[,ij]｜≤1；i,j=1,2,…,n
若A[,i]对A[,j]影响为正，KS取负号；若A[,i]对A[,j]影响为负，KS取正号。
第五步：从剩余下来的未进行模拟的事件中随机选择一个事件，运用同上的随机模拟方法，将抽样结果与该事件的发生概率Pi相比较（如果该事件初始概率已被调整过，则与P[',j]相比较），重复第四步，同样，若表明该事件发生了，则对其它事件进行调整计算。
第六步：继续上述模拟过程，直至n个事件都模拟一次为止。称此为一轮模拟。
第七步：将每一事件的发生概率返回到初始状态，从第三步开始再进行下一轮模拟。经过许多轮（1000轮以上）的模拟后，统计每一事件发生的频率，所得结果就是在交叉影响作用下对各事件发生的最终概率的估计。
在用此方法进行物流系统的多目标预测时，其初始概率和KS值用定性的方法来求得。例如：在深圳机场物流园区的市场预测中，可考虑利用珠江三角地区的总货源及该机场所占货源份额来预测该机场的货源，其思路是：珠江三角洲地区各机场目前货流量作为事件A[,i](i=1,2,…)，各自所占的份额为P[,i](i=1,2,…)。显然，目前各机场所占的份额在未来预测期很有可能发生变化，这变化的量就可以用交叉影响预测法进行预测。
投入产出既可以用于物流企业内部的经济分析又可以用于预测，对于物流企业的多目标预测，可根据需要解决的问题建立不同的投入产出结构模型。例如：研究某机场的物流服务的投入与各类产品的货运量之间的关系及预测。
三、结束语
预测思路及方法的选择要根据具体情况来确定。对于复杂的物流系统来说，应将多种预测方法结合应用。例如：我们在进行深圳机场航空物流园区的市场预测时，用计量经济学的方法对该园区所属的经济区的市场需求进行预测，即：y[,1]，y[,2]，…，y[,g]为多个目标在该经济区内的预测值。用交叉影响模型及定性分析对市场占有率进行预测，即：该园区各目标相对于y[,1]，y[,2]，…，y[,g]所占比率，根据该园区在经济区的市场占有率的预测值及该经济区的市场需求预测值来确定该物流园区的市场需求预测值。
值得注意的是，物流系统的预测的结果不是静态的，而应该是动态的。因为物流系统的表现直接影响其市场占有率。宏、微观经济环境的变化直接影响市场需求。市场现象和各种影响因素都会随时间、地点、条件的变化而变化，企业也会随着市场的变化而调整战略。所以预测值和预测方法不是一成不变的。预测者必须根据市场现实情况的变化，适当地对预测值加以必要的修正，使之更符合市场发展变化的实际（即给出条件预测值）。当市场现象和各种影响因素发生较大的变化时，有时可能必须改变预测方法，重新建立合适的预测模型，才能提高预测精度。
收稿日期：2001-03-20