集裝箱海運需求預(yù)測及超訂管理研究.pdf

1、集裝箱海運行業(yè)競爭越來越激烈,需求變動隨著近年世界經(jīng)濟的變動波動很大,由于產(chǎn)品生命周期縮短,退訂情況發(fā)生比率越來越高。集裝箱海運是資金密集型行業(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。目前針對集裝箱海運的收益管理研究還很缺乏,尤其是結(jié)合運作實踐的研究并不多見,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,本文針對這兩個方面進行了研究。
　　 對于需求預(yù)測,中長期預(yù)測可以采用定性方法；對于短期航線需求預(yù)測可以采用定量分析方法；基于時間序列的滑動預(yù)測算法適合集裝箱海運短期需求預(yù)測。本文對三種時間平滑預(yù)測算法進行了比較分析,比較內(nèi)容是三種預(yù)測算法的預(yù)測結(jié)果,分析數(shù)據(jù)為基于起運港和卸貨港每月貨運量1313個真實數(shù)據(jù)樣本,分析工具為SPSS,分析方法為成對T檢驗和重復(fù)測驗方差

3、分析。目標(biāo)是檢驗三種時間平滑預(yù)測方法的預(yù)測效果,還有地區(qū)和貨運量對于預(yù)測結(jié)果的影響。得出結(jié)論為:第一,對于小貨運量航線,一次指數(shù)平滑算法總體較好,加權(quán)平滑算法預(yù)測效果較差,簡單平滑預(yù)測稍好于加權(quán)平滑,對于大貨運量航線三種預(yù)測算法沒有顯著性差異；第二,對于三種時間滑動預(yù)測算法,小貨運量航線時間平滑預(yù)測傾向于偏低,大貨運量航線預(yù)測傾向于偏高；第三,三種時間平滑定量預(yù)測算法不存在航線或者地區(qū)差異。
　　 對于超訂管理,本文提出了結(jié)合啟

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

5、是一次指數(shù)。目標(biāo)是對比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；同時分析結(jié)果也表明從改善效果上來看,亞洲線最好,其次是北美線,再次是澳洲線,較差是歐洲線。
　　 本文的研究是獨特的,對于集裝箱海運行業(yè)更具有參考價值。首先,該研究基于對于船公司真實數(shù)據(jù)的分析之上,這是目前所有研究中所未見得；其次,本文的需求分析,考慮了貨運量和地區(qū)因素,發(fā)現(xiàn)了貨運量和時間