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基于GM(1,1)模型的江西工業(yè)物流需求預測

2013-11-23 02:34:46席元凱江西經(jīng)濟管理干部學院南昌330088
商業(yè)經(jīng)濟研究 2013年35期
關鍵詞:物流模型

■ 周 微 席元凱(江西經(jīng)濟管理干部學院 南昌 330088)

引言

任何產(chǎn)業(yè)的發(fā)展都是基于實物的基礎之上的,而有實物的交易就必然涉及到物流,與該產(chǎn)業(yè)相關的物流業(yè)發(fā)展狀況可以折射出該產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況,尤其像工業(yè),包括原材料物流、半成品物流、成品物流、廢棄物回收物流等。物流需求量是在開展運輸、倉儲、配送、流通加工等各種物流服務過程中所產(chǎn)生的有支付能力的需求,如貨運量、貨運周轉量、物流成本、物流收入等。物流需求量是工業(yè)物流業(yè)發(fā)展分析的重要指標。

近年來,江西省工業(yè)面臨產(chǎn)業(yè)轉型,隨著產(chǎn)業(yè)的轉型,江西省的物流業(yè)也在快速發(fā)展,不斷擴大。2006-2010年,物流業(yè)增加值由296億元增加到612億元,占江西全省GDP的比重保持在6.25%左右。貨運量從3.32億元增至8.84億元,貨運周轉量從881.6億噸公里增至1847.33億噸公里,年均增長分別位21.6%和16.3%(數(shù)據(jù)來源《江西省物流業(yè)調整和振興規(guī)劃》)。至2012年,全省物流業(yè)增加值達到891億元,同比增長17.4%,占全省GDP的6.9%(數(shù)據(jù)來源《江西省現(xiàn)代物流業(yè)“十二五”發(fā)展規(guī)劃》)。

無論是要對區(qū)域內的物流產(chǎn)業(yè)還是具體的物流基礎設施進行合理規(guī)劃,都需要對該區(qū)域相關產(chǎn)業(yè)的物流需求進行合理的預測(楊晶晶,2013和楊海光、夏國恩,2011)。在以往的研究成果中,定性分析的較多,從而導致在下定論時主觀性較強,決策結果就失去其客觀性(如劉思峰等,2010)。

綜上所述,本文擬利用近五年江西省鐵路、公路、水路貨運量面板數(shù)據(jù)來進行分析,利用GM(1,1)模型對未來三年江西省工業(yè)物流需求進行預測期,并且得出相關的結論,望為政府在制定物流產(chǎn)業(yè)政策及工業(yè)產(chǎn)業(yè)結構調整政策時提供必要的決策依據(jù)。

灰色預測模型

灰色系統(tǒng)理論是上世紀80年代由鄧聚龍教授提出的一種基于研究對象的“小樣本”、“貧信息”情形下的研究方法。它通過對部分已知信息進行生成、開發(fā),提取其中有價值的信息,從而對研究對象的行為、演化規(guī)律進行合理的描述,灰色系統(tǒng)理論對“小樣本”、“貧信息”的分析能力決定了其具有廣泛的應用領域,灰色預測即是其中的應用之一。灰色預測不像其他數(shù)理統(tǒng)計方法需要依據(jù)大量樣本數(shù)據(jù),灰色預測模型是時間連續(xù)函數(shù)模型,相對而言,需要的數(shù)據(jù)更少,預測更為簡捷方便且精度更高。

對于“物流需求”,目前還沒有官方或正式出版文獻專門對此進行明確界定,本文擬采用常用的“貨運量”來表示物流需求。由于物流需求變化所受影響因素具有不確定性和復雜性的特點,所以本文擬采用灰色預測中最常用的GM(1,1)模型來進行預測:

設原始時間序列x(0)為:

則x(1)為x(0)的1-AGO序列:

其中:

Z(1)為X(1)的緊鄰均值生成序列,其中:

圖1 2013-2015年江西物流預測值

解該方程得到時間響應函數(shù):

得x(0)的估計值:

其中,k=1,2,…, n

基于GM(1,1)模型的江西工業(yè)物流需求預測

從統(tǒng)計數(shù)據(jù)來看,2010-2012年江西省工業(yè)增加值分別為4359.2億元、5611.9億元、5854.6億元,分別占地區(qū)生產(chǎn)總值的46.2%、48.5%、45.2%,可見江西省工業(yè)在地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展中占有非常大的比重。前文已闡述物流需求量主要通過貨運量來體現(xiàn),而貨運量包括鐵路、公路、水路、航空和管道貨運量,由于航空和管道貨運量較小,因此,鐵路、公路和水路是本研究的物流需求預測的重點。

(一)模型的選擇

第一,灰序列的生成:

把江西2008-2012年的鐵路貨運量作為原始數(shù)列,將它記為:

對原始序列作1-AGO得:

第二,對原始數(shù)列作準光滑性檢驗:

當k>3時,ρ(k)<0.5,由此可知原始序列為準光滑序列,滿足準光滑條件。

第三,檢驗X(1)是否具有準指數(shù)規(guī)律:

當k>3時,σ(1)(k)<0.5,故X(1)具有準指數(shù)規(guī)律,即準指數(shù)規(guī)律滿足。

由上可知,原始數(shù)據(jù)為準光滑序列且滿足準指數(shù)規(guī)律,則滿足GM(1,1)模型的條件,即可建立GM(1,1)模型。

(二)模型的建立

第一,GM(1,1)模型:GM(1,1)模型的灰色微分方程:

GM(1,1)模型的白化方程為:

GM(1,1)模型時間響應式:

其中,X(0)為非負序列,X(1)為X(0)的1-AGO序列,Z(1)為X(1)的緊鄰均值生成序列,a、b為待估參數(shù),且-a稱為發(fā)展系數(shù),它反映了X(0)的發(fā)展態(tài)勢;b稱為灰色作用量,它反映了數(shù)據(jù)變化關系。

第二,GM(1,1)模型的估計:

采用最小二乘法對參數(shù)a、b進行估計得:

a=-0.0154,b=5190.945,平均相對誤差△=2.6210%。

由此得GM(1,1)模型的響應式為:

由于平均相對誤差△=2.6210%<5%,精度為97.38%,所以估算效果較好,且發(fā)展系數(shù)- a=0.0154<0.3,GM(1,1)模型可用于中長期預測。

第三,預測分析:

利用所建立的GM(1,1)模型對江西2013-2015年的鐵路貨運量進行預測,即把k=2013,2014,2015代入上述GM(1,1)模型的響應式,得到2013年、2014年、2015年的預測值分別為:5653.4萬噸,5741.3萬噸,5830.6萬噸,如表1所示。

同理可得2013-2015年江西公路和水路貨運量的預測值,具體如表2、表3所示。

表1 2013-2015年江西省鐵路貨運量預測值 單位:萬噸

表2 2013-2015年江西省公路貨運量預測值 單位:萬噸

表3 2013-2015年江西省水路貨運量預測值 單位:萬噸

從圖1可以看出,未來鐵路的貨運量將遠遠低于公路和水路,鐵路運輸并不會隨著江西省經(jīng)濟的發(fā)展而增加業(yè)務量,而公路和水路未來將為江西省工業(yè)運輸承擔更多的工作。這是因為隨著江西省工業(yè)產(chǎn)業(yè)的轉型,以勞動密集型為主的加工制造業(yè)將逐漸減少,取而代之的更多是新材料、文化與創(chuàng)意等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,而這些產(chǎn)業(yè)不同于傳統(tǒng)的制造業(yè),較少開展大宗貨物的運輸,因此,鐵路貨運量也就不會有較大幅度增長。

1.贛府廳發(fā)[2009]22號.江西省物流業(yè)調整和振興規(guī)劃[S].2009

2.贛府廳發(fā)[2012]58號.江西省現(xiàn)代物流業(yè)“十二五”發(fā)展規(guī)劃[S].2012

3.楊晶晶,張兆同.基于灰色系統(tǒng)的江蘇省物流需求預測[J].物流工程與管理.2013,35

4.楊海光,夏國恩.基灰色預測模型的廣西物流需求預測[J].中國管理信息化.2011,14

5.劉思峰等著.灰色系統(tǒng)理論及其應用(第五版)[M].科學出版社,2010

6.Guangxing WEI,Xueyan HU.An empirical grey interrelation analysis on coordinated development between industry of manufacturing and logistics in Chongqing[C].2011 2nd International Conference on Management Science and Engineering Advances in Artificial Intelligence,2011(1)

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