第三方物流企業(yè)的運輸需求分析模型研究與應用.pdf

1、物流市場需求預測是交通規(guī)劃與物流企業(yè)經(jīng)營決策的重要前提。已有的相關(guān)文獻較多的是基于宏觀或者中觀視角展開的集合型物流需求研究，從微觀層面對物流企業(yè)的業(yè)務預測的文獻相對較少。目前我國第三方物流產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，業(yè)內(nèi)競爭激烈。研究運輸型第三方物流企業(yè)的主營業(yè)務，即運輸市場需求預測有利于提高物流企業(yè)經(jīng)營決策科學化水平。
　　根據(jù)第三方物流企業(yè)運輸業(yè)務量呈現(xiàn)季節(jié)性波動和趨勢變化的雙重特性，分別利用季節(jié)性時間序列的加法模型和乘法模型原理對運輸需求

2、的時間序列進行分析。利用GM(1，1)模型對運輸需求的時間序列的趨勢成分進行分析，然后利用周期外延模型對季節(jié)性波動的周期進行判斷，并劃分出最佳周期界限。在此基礎上，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)性差分算子進行平穩(wěn)化處理，根據(jù)乘法模型原理對運輸需求的時間序列建立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)圖對模型精度進行檢驗。從實證研究出發(fā)，以X物流公司為背景對選

3、取的3個觀測樣本分別建立擬合模型，通過擬合結(jié)果的對比分析發(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，利用上述擬合模型對3個樣本未來3個月的運輸業(yè)務量進行預測，分析發(fā)現(xiàn)SARIMA模型的預測值存在偏低的情形，而GM(1，1)-周期外延組合模型的預測值更加接近現(xiàn)實情況。
　　在運輸需求影響因素研究方面，將第三方物流企業(yè)內(nèi)部的微觀因素考慮到整個影響因素體系中，利用灰關(guān)聯(lián)熵分析方法定量分析各影響因素與運輸