集裝箱海運(yùn)需求預(yù)測(cè)及超訂管理研究.pdf

1、集裝箱海運(yùn)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈,需求變動(dòng)隨著近年世界經(jīng)濟(jì)的變動(dòng)波動(dòng)很大,由于產(chǎn)品生命周期縮短,退訂情況發(fā)生比率越來(lái)越高。集裝箱海運(yùn)是資金密集型行業(yè),在此惡劣的環(huán)境下,更好利用收益管理思想避免虧損并提高資產(chǎn)的回報(bào)率成了必須緊急采取的措施。大多船公司的收益管理還停留在基本的根據(jù)收益選貨階段,還有很大的提升空間。目前針對(duì)集裝箱海運(yùn)的收益管理研究還很缺乏,尤其是結(jié)合運(yùn)作實(shí)踐的研究并不多見(jiàn),另外現(xiàn)有研究成果給出的數(shù)學(xué)模型非常復(fù)雜,不易應(yīng)用和推廣。需

2、求預(yù)測(cè)是多種決策的基礎(chǔ),隨著退訂情況嚴(yán)重,超訂管理顯得更加重要,本文針對(duì)這兩個(gè)方面進(jìn)行了研究。
　　 對(duì)于需求預(yù)測(cè),中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)可以采用定性方法；對(duì)于短期航線需求預(yù)測(cè)可以采用定量分析方法；基于時(shí)間序列的滑動(dòng)預(yù)測(cè)算法適合集裝箱海運(yùn)短期需求預(yù)測(cè)。本文對(duì)三種時(shí)間平滑預(yù)測(cè)算法進(jìn)行了比較分析,比較內(nèi)容是三種預(yù)測(cè)算法的預(yù)測(cè)結(jié)果,分析數(shù)據(jù)為基于起運(yùn)港和卸貨港每月貨運(yùn)量1313個(gè)真實(shí)數(shù)據(jù)樣本,分析工具為SPSS,分析方法為成對(duì)T檢驗(yàn)和重復(fù)測(cè)驗(yàn)方差

3、分析。目標(biāo)是檢驗(yàn)三種時(shí)間平滑預(yù)測(cè)方法的預(yù)測(cè)效果,還有地區(qū)和貨運(yùn)量對(duì)于預(yù)測(cè)結(jié)果的影響。得出結(jié)論為:第一,對(duì)于小貨運(yùn)量航線,一次指數(shù)平滑算法總體較好,加權(quán)平滑算法預(yù)測(cè)效果較差,簡(jiǎn)單平滑預(yù)測(cè)稍好于加權(quán)平滑,對(duì)于大貨運(yùn)量航線三種預(yù)測(cè)算法沒(méi)有顯著性差異；第二,對(duì)于三種時(shí)間滑動(dòng)預(yù)測(cè)算法,小貨運(yùn)量航線時(shí)間平滑預(yù)測(cè)傾向于偏低,大貨運(yùn)量航線預(yù)測(cè)傾向于偏高；第三,三種時(shí)間平滑定量預(yù)測(cè)算法不存在航線或者地區(qū)差異。
　　 對(duì)于超訂管理,本文提出了結(jié)合啟

4、發(fā)式算法和滑動(dòng)預(yù)測(cè)方法的預(yù)訂限額計(jì)算方法,具體算法為:首先根據(jù)歷史實(shí)際訂單到達(dá)率按時(shí)間順序排序,采用基于時(shí)間平滑的預(yù)測(cè)方法,計(jì)算下一時(shí)間段的到達(dá)比率；然后,根據(jù)第一步根據(jù)預(yù)測(cè)算法計(jì)算的到達(dá)率,加上實(shí)際艙位容量,采用啟發(fā)式算法計(jì)算預(yù)訂限額。另外本文對(duì)于現(xiàn)有預(yù)訂限額計(jì)算方法,以上提供預(yù)測(cè)結(jié)合啟發(fā)式算法以及啟發(fā)式算法的效果進(jìn)行了分析。分析對(duì)象為224組真實(shí)訂艙數(shù)據(jù),使用SPSS分析工具,采用重復(fù)測(cè)驗(yàn)方差分析方法和配對(duì)T檢驗(yàn)方法,使用的預(yù)測(cè)算法

5、是一次指數(shù)。目標(biāo)是對(duì)比3種算法的有效性,以及地區(qū)因素的影響。結(jié)論為:本文所提供預(yù)測(cè)結(jié)合啟發(fā)式算法設(shè)定預(yù)訂限額方法顯著好于現(xiàn)有方法和啟發(fā)式算法；同時(shí)分析結(jié)果也表明從改善效果上來(lái)看,亞洲線最好,其次是北美線,再次是澳洲線,較差是歐洲線。
　　 本文的研究是獨(dú)特的,對(duì)于集裝箱海運(yùn)行業(yè)更具有參考價(jià)值。首先,該研究基于對(duì)于船公司真實(shí)數(shù)據(jù)的分析之上,這是目前所有研究中所未見(jiàn)得；其次,本文的需求分析,考慮了貨運(yùn)量和地區(qū)因素,發(fā)現(xiàn)了貨運(yùn)量和時(shí)間