運(yùn)用Excel實(shí)現(xiàn)青島港貨物吞吐量的灰色預(yù)測(cè)

田 雪，楊江龍，張麗萍

（北京物資學(xué)院，北京 101149）

1 引言

2012年5月第二屆中國(guó)臨港經(jīng)濟(jì)高峰論壇在青島召開，論壇以“轉(zhuǎn)變、突破、增長(zhǎng)”為主題，深入探討了我國(guó)各沿海港口的經(jīng)營(yíng)現(xiàn)狀及未來的發(fā)展方向。回顧2011年，中國(guó)大陸地區(qū)共完成貨物吞吐量100.41億t，完成集裝箱1.64億TEU，中國(guó)26個(gè)港口貨物吞吐量突破億噸。目前中國(guó)已經(jīng)成為全球貨物運(yùn)輸最繁忙的地區(qū)，也是港口發(fā)展最快的地區(qū)。目前中國(guó)港口發(fā)展到了新的起點(diǎn)，航運(yùn)業(yè)也受到挑戰(zhàn)。加快臨港經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要內(nèi)容和突破口。青島港作為我國(guó)沿海重要港口，又是論壇的主辦方之一，因此在討論過程中備受關(guān)注。近年來，青島港的建設(shè)取得了飛速的發(fā)展，港口的年吞吐量也是逐年上升。2011年，全港吞吐量完成3.72億t，同比增長(zhǎng)6.3%，保持世界第七；集裝箱完成1 302萬TEU，同比增長(zhǎng)8.4%，實(shí)現(xiàn)了歷史性的突破。

據(jù)悉，“十二五”期間，青島港將建成集裝卸、物流、產(chǎn)業(yè)三位一體，綜合實(shí)力強(qiáng)大、功能配套、具有區(qū)域資源配置能力的東北亞國(guó)際航運(yùn)中心，實(shí)現(xiàn)由世界大港向世界強(qiáng)港的轉(zhuǎn)變。要實(shí)現(xiàn)這樣的跨越式發(fā)展，就需要對(duì)青島港未來的經(jīng)營(yíng)狀況作出科學(xué)、準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。而貨物吞吐量作為港口發(fā)展水平的重要衡量指標(biāo)不容忽視，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)港口的貨物吞吐量可以為港口建設(shè)及未來發(fā)展提供依據(jù)。

2 港口吞吐量預(yù)測(cè)概述

港口貨物吞吐量指經(jīng)海運(yùn)進(jìn)出主要港區(qū)范圍，并經(jīng)過裝卸的貨物數(shù)量，包括郵件及辦理托運(yùn)手續(xù)的行李、包裹以及補(bǔ)給運(yùn)輸船舶的燃料、物資和淡水。貨物吞吐量按貨物流向分為進(jìn)口、出口吞吐量，按貨物交流性質(zhì)分為外貿(mào)貨物吞吐量和國(guó)內(nèi)貿(mào)易貨物吞吐量。貨物吞吐量的貨類構(gòu)成及其流向，是衡量港口生產(chǎn)能力大小的重要指標(biāo)。

貨物吞吐量計(jì)算方法：（1）由水路運(yùn)進(jìn)港口卸下的貨物，計(jì)算一次進(jìn)港吞吐量；由本港裝船運(yùn)出港口的貨物，計(jì)算一次出港吞吐量；（2）由水路運(yùn)進(jìn)港口，經(jīng)裝卸又從水路運(yùn)出港口的轉(zhuǎn)口貨物，分別按進(jìn)港和出港各計(jì)算一次吞吐量。（3）貨物吞吐量必須以該船在本港裝卸的貨物全部裝卸完畢，并且辦理交接手續(xù)后一次進(jìn)行計(jì)算。（4）牲畜、家禽、輕泡等無法取得實(shí)際重量的貨物重量按系數(shù)進(jìn)行換算。不能計(jì)算貨物吞吐量的情況有：（1）同一船舶運(yùn)載進(jìn)港，未經(jīng)裝卸又運(yùn)載出港的貨物（包括原駁船換拖）。（2）由同一船舶卸下，隨后又裝上同一船舶運(yùn)出港口的貨物，或裝船未運(yùn)出又卸回本港的貨物。（3）港區(qū)范圍內(nèi)的輪渡、短途運(yùn)輸貨物以及為運(yùn)輸船舶裝卸服務(wù)和各碼頭之間的駁運(yùn)量。（4）港口進(jìn)行疏浚，運(yùn)出港外拋棄的泥沙。（5）在港區(qū)內(nèi)裝船運(yùn)至港區(qū)以外倒入海中的廢棄物。

3 預(yù)測(cè)模型的選擇

在對(duì)港口貨物吞吐量進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，典型的方法有灰色預(yù)測(cè)模型、指數(shù)平滑法、回歸預(yù)測(cè)法、聚焦預(yù)測(cè)法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型等。常用的一些預(yù)測(cè)方法（如回歸分析等），需要較大的樣本。若樣本較小，常造成較大誤差，使預(yù)測(cè)目標(biāo)失效。而灰色預(yù)測(cè)模型是微分方程的時(shí)間連續(xù)函數(shù)模型，不像數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法那樣要以大量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。因此，對(duì)于數(shù)據(jù)較少、信息貧乏的樣本，用灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)，簡(jiǎn)捷有效且精度較高。在港口數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)發(fā)展不成熟的情況下，市場(chǎng)變化較靈活，因素復(fù)雜，統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)缺乏，有關(guān)物流的統(tǒng)計(jì)資料很難滿足一般預(yù)測(cè)方法的要求。此時(shí)，灰色預(yù)測(cè)模型是一種較為理想的預(yù)測(cè)方法。而在灰色預(yù)測(cè)方法中，使用最為廣泛的是GM（1，1）模型。所以，本文采用灰色預(yù)測(cè)中的GM（1,1）模型對(duì)青島港貨物吞吐量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

4 青島港歷年貨物吞吐量預(yù)測(cè)

4.1 青島港歷年貨物吞吐量數(shù)據(jù)

青島港歷年貨物吞吐量見表1。

表1 青島港貨物年吞吐量表

4.2 基于Excel的青島港貨物吞吐量預(yù)測(cè)

運(yùn)用Excel可以完成青島港貨物年吞吐量的GM（1,1）模型預(yù)測(cè)，其計(jì)算過程如下：

（1）將青島港2001年至2011年的貨物吞吐量填入單元格C2：C12中。

（2）在單元格D2中輸入：=C2，然后按Enter鍵，在D3中輸入：=D2+C3，然后填充D4：D12。

（3）在E3中輸入：=0.5·D3+0.5·D2，用填充柄填充E4：

E12。

（4）矩陣B10·2用J2：K12表示，然后選中區(qū)域B18：K19，在單元格B18中輸入：=TRANSPOSE(J2：K12)，按下Ctrl+Shift+Enter鍵，可得BT,然后可刪掉J2：K12的內(nèi)容。

（5）選中區(qū)域B20：C21，用MMULT函數(shù)可求得BTB。

（6）選中J20：K21，在J20中輸入：=MINVERSE(B20：C21)可得（BTB）-1。

（7）選中區(qū)域B21：K23，用MMULT函數(shù)求出（BTB）-1BT。

（8）選中區(qū)域I14：I15，用MMULT函數(shù)讓（BTB）-1BT與yN作乘，求出a和b的值。在K15中輸入：=I15/I14，得出b/a的值。

（9）在F3中輸入：=($ C$ 2 -$ K $1 5)·EXP(-$ I$ 14·(B3-1))+$ K$ 15，得^X(1)(2)，用填充柄填充F4：F17。

（10）在G12輸入：=（F12-F11），得^X(0)(11)，用填充柄填充G11：G3和G13：G17。

（11）在H2中輸入：=（C2-G2）得殘差ε（2），用填充柄填充H3：H12。

（12）在I2中輸入：=ABS(H2)/C2，得相對(duì)誤差，用填充柄填充I3：I12。

（13）在D15中輸入：=AVERAGE(I2：I12)求得相對(duì)平均值MRE。

（14）在J2中輸入：=ABS(H2-AVERAGE($H$ 2:$H$ 12))，用填充柄填充J3：J12；

（15）在K2中輸入：=IF(J2<$D$ 16,1,0)，用填充柄填充K3：K12。

（16）在K16中輸入：=STDEV(H2：H12)/STDEV(C2：C12),求得方差比c。

（17）在K17中輸入：=SUM(K2:K12)/11得小誤差概率p。

5 預(yù)測(cè)結(jié)果精度檢驗(yàn)

灰色模型的預(yù)測(cè)精度與預(yù)測(cè)期限與發(fā)展系數(shù)a值密切相關(guān)[3]：當(dāng)-a＜0.3時(shí)，GM(1,l)模型可用于中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)；當(dāng)0.3＜-a＜0.5時(shí)，GM(1,l)模型可用于短期預(yù)測(cè)，中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)慎用；當(dāng)0.5＜-a＜0.8時(shí)，用GM(1,1)作短期預(yù)測(cè)應(yīng)十分謹(jǐn)慎；當(dāng)0.8＜-a＜1時(shí)，應(yīng)采用殘差修正GM(1,l)模型；當(dāng)-a>1時(shí)，不宜采用GM(1,l)模型。由表2可知-a的值為0.118 1，小于0.3，所以模型可以用于中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。

表2 Excel計(jì)算結(jié)果

表3 模型精度檢驗(yàn)等級(jí)參照表

由表2可知，應(yīng)用GM（1，1）模型預(yù)測(cè)青島港貨物吞吐量的平均相對(duì)誤差為0.050 279 51，方差比為0.146 407 455，小誤差概率為1。通過對(duì)照表3可知，青島港貨物吞吐量的平均相對(duì)誤差精度為二級(jí)，方差比的精度為一級(jí)，小誤差概率精度為一級(jí)。總體來講，預(yù)測(cè)精度較高，預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際值基本相符，可以用來預(yù)測(cè)青島港2012年至2016年的貨物吞吐量，預(yù)測(cè)結(jié)果見表4。青島港2001年至2016年（其中2012年至2016年為預(yù)測(cè)值）貨物吞吐量走勢(shì)如圖1所示。

表4 2012年至2016年青島港貨物年吞吐量預(yù)測(cè)表

圖1 青島港歷年貨物吞吐量走勢(shì)圖

6 建議與展望

通過以上的分析及演算預(yù)測(cè)可知，2001年至2011年青島港年貨運(yùn)量的同期環(huán)比增長(zhǎng)速度為13.67%，此為歷史期的回顧。而預(yù)測(cè)期（即2012年至2016年）青島港貨運(yùn)量的增長(zhǎng)速度預(yù)計(jì)為13.94%。這說明青島港貨運(yùn)量將在未來5年穩(wěn)步增加，青島港的吞吐能力將會(huì)逐步增強(qiáng)。這種發(fā)展態(tài)勢(shì)的出現(xiàn)與政府對(duì)青島港的政策支持及我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)步增長(zhǎng)是分不開的。加之經(jīng)濟(jì)危機(jī)之后，國(guó)際經(jīng)濟(jì)態(tài)勢(shì)好轉(zhuǎn)，對(duì)外貿(mào)易復(fù)蘇，也給青島港的發(fā)展帶來了新的機(jī)遇。在國(guó)內(nèi)外利好因素的共同作用下，未來5年青島港將處于穩(wěn)步發(fā)展時(shí)期。

盡管在未來一段時(shí)期，青島港發(fā)展前景較為樂觀，但仍應(yīng)注意不可過于冒進(jìn)，要使港區(qū)的建設(shè)與其經(jīng)濟(jì)腹地及服務(wù)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展相協(xié)調(diào)。以青島乃至山東地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展為港口發(fā)展的基礎(chǔ)，積極打造以青島港為核心的臨港經(jīng)濟(jì)區(qū)，充分利用青島港優(yōu)越的地理位置和得天獨(dú)厚的自然條件，努力推動(dòng)青島港的轉(zhuǎn)型升級(jí)。將青島港的角色由過去的后勤補(bǔ)給站轉(zhuǎn)變?yōu)榻?jīng)濟(jì)發(fā)展前線的物資調(diào)度站，全面整合各種資源，大力發(fā)展臨港經(jīng)濟(jì)，從而實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置。總之，吞吐量的增長(zhǎng)顯示了青島港發(fā)展的量變，不斷積累必將帶來青島港的轉(zhuǎn)型、突破，最終實(shí)現(xiàn)青島港的跨越式發(fā)展。

[1]鄔萬江,張連富,盧偉.用Excel建立灰色數(shù)列預(yù)測(cè)模型的研究[J].佳木斯大學(xué)學(xué)報(bào),2005,(7):378-380.

[2]常淑玲.基于EXCEL建立人口灰色預(yù)測(cè)模型的研究—以天津市農(nóng)業(yè)人口為例[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2007,(9):2 825-2 826.

[3]劉思峰,鄧聚龍.GM(1,1)模型的適用范圍[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2000,(5):121-124.

[4]謝春麗,夏虹,劉永闊,張振坤.GM(1,1)模型在核電設(shè)備趨勢(shì)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].核科學(xué)與工程,2007,(6):138-142.

[5]李游俊,關(guān)欣.大慶物流需求量的灰色預(yù)測(cè)[J].產(chǎn)業(yè)與科技論壇,2008,(7):71-73.