第三方物流企業(yè)的運(yùn)輸需求分析模型研究與應(yīng)用.pdf

1、物流市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)是交通規(guī)劃與物流企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的重要前提。已有的相關(guān)文獻(xiàn)較多的是基于宏觀(guān)或者中觀(guān)視角展開(kāi)的集合型物流需求研究，從微觀(guān)層面對(duì)物流企業(yè)的業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)的文獻(xiàn)相對(duì)較少。目前我國(guó)第三方物流產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，業(yè)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)激烈。研究運(yùn)輸型第三方物流企業(yè)的主營(yíng)業(yè)務(wù)，即運(yùn)輸市場(chǎng)需求預(yù)測(cè)有利于提高物流企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策科學(xué)化水平。
　　根據(jù)第三方物流企業(yè)運(yùn)輸業(yè)務(wù)量呈現(xiàn)季節(jié)性波動(dòng)和趨勢(shì)變化的雙重特性，分別利用季節(jié)性時(shí)間序列的加法模型和乘法模型原理對(duì)運(yùn)輸需求

2、的時(shí)間序列進(jìn)行分析。利用GM(1，1)模型對(duì)運(yùn)輸需求的時(shí)間序列的趨勢(shì)成分進(jìn)行分析，然后利用周期外延模型對(duì)季節(jié)性波動(dòng)的周期進(jìn)行判斷，并劃分出最佳周期界限。在此基礎(chǔ)上，利用加法模型原理建立帶有殘差修正的GM(1，1)-周期外延組合模型。利用季節(jié)性差分算子和非季節(jié)性差分算子進(jìn)行平穩(wěn)化處理，根據(jù)乘法模型原理對(duì)運(yùn)輸需求的時(shí)間序列建立SARIMA模型，并利用殘差的自相關(guān)系數(shù)圖和偏自相關(guān)系數(shù)圖對(duì)模型精度進(jìn)行檢驗(yàn)。從實(shí)證研究出發(fā)，以X物流公司為背景對(duì)選

3、取的3個(gè)觀(guān)測(cè)樣本分別建立擬合模型，通過(guò)擬合結(jié)果的對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)，GM(1，1)-周期外延組合模型的擬合優(yōu)度要高于SARIMA模型。同時(shí)，利用上述擬合模型對(duì)3個(gè)樣本未來(lái)3個(gè)月的運(yùn)輸業(yè)務(wù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，分析發(fā)現(xiàn)SARIMA模型的預(yù)測(cè)值存在偏低的情形，而GM(1，1)-周期外延組合模型的預(yù)測(cè)值更加接近現(xiàn)實(shí)情況。
　　在運(yùn)輸需求影響因素研究方面，將第三方物流企業(yè)內(nèi)部的微觀(guān)因素考慮到整個(gè)影響因素體系中，利用灰關(guān)聯(lián)熵分析方法定量分析各影響因素與運(yùn)輸