物流系统的预测分析
基于多元线性回归模型的物流需求预测及实证分析
24Economic & TradE UpdaTE一、研究背景物流是指物品从供应地向接受地转移的实体流动过程。
在这个过程中，为了满足客户的需求，以最低的成本，通过运输、储存、包装、装卸搬运、配送等方式，实现原材料、半成品、成品或相关信息进行由商品的产地到商品的消费地的计划、实施和管理的全过程。
现代物流是推动经济发展的重要服务业，我国物流业已经成为推动GDP增长和提高经济发展水平的关键产业。
在此背景下，为了持续稳定发展地区经济，优化地区产业结构，提升地区经济内涵，为政府和企业进行科学的目标和战略规划提供参考，很有必要对区域物流需求进行预测和分析。
大连作为东北亚的物流中心，现代物流业的发展挑战与机遇并存。
运用合理的方法对物流需求进行预测，对于大连市合理地规划物流产业和物流企业的发展，提高地区经济水平和减少不合理的投入，有着重要的作用和意义。
因此，物流预测已成为物流领域的重要研究内容之一，关于物流预测方法的研究也越来越显示出其重要性。
二、物流需求预测方法选取物流需求预测是根据物流市场过去和现在的需求状况，并综合考虑影响物流市场需求变化的因素之间的关系，结合一定的技术方法和预测模型，对有基于多元线性回归模型的物流需求预测及实证分析文/李 宁本文选取货运量作为物流需求水平的指标，结合Eviews软件通过多元线性回归方法进行预测，并通过大连市2002-2018年的统计数据进行了物流需求；多元线性回归；实证分析；流通经济关反映市场需求指标的变化以及发展的趋势进行预测。
物流市场是个复杂开放的系统，受到国内外诸多因素的影响，如政治、经济、社会、环境等多方面综合因素。
国内外很多学者在此领域进行了多年的研究，将其它领域运用成熟的预测方法实践在物流需求预测上，并开发出多种模型和方法。
表1 2007-2018年大连市部分统计数据表注：表中，2017年，2018年人民币与美元的平均汇率为6.7518和6.6174，因此统计年鉴中年度进出口总额4132.2亿元和4701.4亿元折算为619.4亿美元和710.5亿美元。
物流管理信息系统分析报告
物流管理信息系统分析报告1. 简介物流管理信息系统是指利用计算机技术和信息化手段对物流过程进行管理和控制的系统。
本报告将对物流管理信息系统进行分析和评估，探讨其在提高物流效率和降低成本方面的作用。
2. 物流管理信息系统的重要性物流管理信息系统在现代物流领域扮演着至关重要的角色。
通过集成各个物流环节的信息，系统可以实现对整个物流过程的优化和监控。
以下是物流管理信息系统的几个重要作用：2.1 提高物流效率物流管理信息系统可以实现对物流过程的实时监控和追踪。
通过对货物的跟踪和管理，可以减少货物的滞留和损失，并且能够更加准确地预测货物到达时间，提前做好准备工作。
此外，系统还可以优化仓储和运输的安排，提高货物的运输效率。
2.2 降低物流成本物流管理信息系统可以通过优化物流过程，降低物流成本。
系统可以对货物的运输路径进行规划，选择最经济和最快捷的路径，减少运输时间和费用。
此外，系统还可以提供准确的库存数据和需求预测，帮助企业进行合理的库存管理，减少库存积压和资金占用。
2.3 提供决策支持物流管理信息系统可以提供给企业决策者实时的物流数据和分析报告。
通过对物流数据的分析，决策者可以了解物流过程中存在的问题和瓶颈，及时进行调整和优化。
此外，系统还可以提供物流运营的关键指标和报表，帮助决策者进行决策和评估。
3. 物流管理信息系统的功能模块物流管理信息系统通常包括以下功能模块：3.1 订单管理订单管理模块主要负责接收、处理和跟踪订单。
系统可以将订单信息自动导入到系统中，并实时更新订单状态。
此外，系统还可以提供订单查询和统计功能，方便用户了解订单的处理情况。
3.2 运输管理运输管理模块主要负责对货物的运输进行计划和调度。
系统可以根据货物的属性和目的地自动选择合适的运输方式和路径，并安排运输车辆和人员。
此外，系统还可以提供运输过程中的实时监控和跟踪功能，确保货物的安全和准时送达。
3.3 仓储管理仓储管理模块主要负责对货物的入库、出库和库存进行管理。
物流运输需求分析及预测
Ed
Y / Y X / X
Y X
X Y
• （二）、物流运输需求弹性的概念
Ed Q / Q Z / Z
• • • • •
Ed——运输需求弹性系数 Q——货物需求量 Z——影响货物运输需求的某种因素 △Q——货物运输需求量的变动量 △Z——因素Z的变动量
• （三）、物流运输需求弹性分析 • 如果运输需求对运输价格的变动很敏感， 即运输需求价格弹性系数大于1，这时称运 输需求是富有弹性的。这就意味着运价以 一定的幅度上升或下降，会引起运输需求 量更大幅度的下降或上升；相反，如果运 输需求量的变化小于运价的变化，即运输 需求价格弹性小于1，运输需求是缺乏价格 弹性的。
• 潜在运输需求：有运输需要，也有支付能 力，但市场上没有提供服务。 • 讨论一、购买力不足型的潜在需求。这是指市场上某种商品 已现实存在，消费者有购买欲望但因购买一时受到限制而 不能实现，使得购买行为处于潜在状态。这种类型的商品 多是高档耐用消费品，如住宅、汽车等。 • 第二、适销商品短缺型的潜在需求。这是指由于市场上现 有商品并不符合消费者需要，消费者处于待购状态，一旦 有了适销商品，购买行为随之发生。 • 第三、对商品不熟悉型的潜在需求。这是指由于消费者对 某一商品不了解、甚至根本不知道，而使消费需求处于潜 伏状态。 • 第四、市场竞争倾向型的潜在需求。这是指由于生产厂家 很多，同类商品市场竞争激烈，消费者选择性强，在未选 定之前，对某一个企业的产品而言，这种需求处于潜伏状 态。
• 对于一个具体的货物运输需求而言，一般 包括五个方面的内容： • 1、流量 运输需求量（数量） • 2、流向 货物位移需求的地理走向（方向） • 3、流程 运输需求的距离（距离） • 4、运价 运输单位重量或体积的货物所需的 运输费用（价格） • 5、流时与流速 反应运输需求的时间特征 （耗时）
物流系统分析目标分析
02
物流系统概述
物流系统定义
物流系统定义
物流系统是一个复杂的网络，包括运输、仓储、包装、装卸、配送和信息管理等环节，旨在实现物品 从供应地到需求地的有效转移。
物流系统目标
物流系统的目标是确保物品在规定的时间、地点和条件下，以最小的成本和最高的效率完成转移，同 时满足客户需求。
物流系统组成
运输环节
物流系统分析目标分 析
目 录
• 引言 • 物流系统概述 • 物流系统分析的目标 • 物流系统分析方法 • 物流系统分析的实践应用 • 结论
01
引言
背景介绍
物流系统是现代经济体系中的重要组 成部分，涉及运输、仓储、包装、装 卸、配送等多个环节。随着全球化和 信息化的发展，物流系统的复杂性和 重要性日益凸显。
06
结论
研究成果总结
物流系统分析目标分析方 法的有效性
本研究通过实证分析，验证了 物流系统分析目标分析方法的 有效性和实用性，为物流系统 的优化提供了有力支持。
物流系统效率的提升
通过物流系统分析目标分析， 企业能够识别物流流程中的瓶 颈和低效环节，采取针对性的 改进措施，从而提高物流系统 的整体效率。
物流系统的重要性
提高效率
01
物流系统通过优化各个环节的运作，提高整体运作效率，降低
成本。
满足客户需求
02
物流系统以满足客户需求为核心，提供及时、准确和可靠的物
流服务。
促进经济发展
03
物流系统作为现代服务业的重要组成部分，对促进经济发展具
有重要作用。
03
物流系统分析的目标
提高物流效率
减少物流环节
物流系统分析是对物流系统进行全面、 系统的研究，旨在提高物流效率、降 低成本、优化资源配置，从而提升企 业的竞争力和市场地位。
物流系统规划与设计4物流系统调研及预测
– 物流需求预测是设计物流管理策略的重要手段
4.3.2 物流需求预测的困难性
– 需求的不确定性
– 物流的需求不仅表现在量的多少，还表现在空间分布、时 间分布的特征，显得更加复杂
– 需求预测需要有大量基础数据信息支持，而现在往往是基
础统计资料不足，而且统计口径存在缺陷，由于历史的原
因，对物流的范畴的定义不统一，物流量的数据的计算会
a
30
4.6 预测实践中应注意的几个问 题
1）预测结果的可信度
各种模型中，只有回归模型提供了可信度结论。
2）预测方案
实际预测活动中应尽量给出多个预测方案，避免因单 方案造成决策的刚性。
3）拟合度与精度
拟合度是指预测模型对历史观察值的模拟程度。对既 定的历史数据总可以找到拟合程度很高的模型，但拟合度 高并不一定表示预测结果准确。预测准确性的高低属于精 度问题。拟合度好，不一定精度也高。
适合短期预测。
a
14
4.4.3 因果分析
回归预测，通过统计方法给出某种函数关系表达式。 适合中短期预测。
a
15
4.4.4 预测模型的选择
1）预测的时间范围 2）能否获得相关数据 3）所需要的预测精度 4）预测预算的规模等
5) 合格的预测人员
a
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4.4.5 预测的注意事项
1）注意各类模型的适用范围 2）定量与定性方法结合 3）注意预测精度 4）做敏感性分析
选定征询对象。
2）轮番征询阶段。一般情况下，专家意见经过三至四轮征
询，就会基本趋于一致。
a
12
3）做出预测结论阶段。该阶段，最重要的工作是用一定的统计 方法对专家的意见做出统计归纳处理。常用的统计处理方法 有：中位数和上下四分位数法、算数平均统计处理法等。
防城港港口物流发展预测分析
防城港港口物流发展预测分析防城港是中国广西壮族自治区的一个港口城市，地处海南岛和广东省之间的北部湾。
该地区的港口是国家第二类开放口岸和中国-东盟自由贸易区的重要门户之一。
防城港港口物流发展预测分析可以为当地政府和企业提供有用的信息，帮助他们在未来发展中做出明智的决策。
1. 当前防城港港口物流现状防城港港口已经成为中国重要的煤炭进口口岸之一，煤炭、矿石和粮食是该港口的主要进口货物，出口货物主要是化肥、天然橡胶和冶金产品。
当前，防城港港口物资大多在当地加工和销售，而对外贸易比较稀少。
对外贸易存在一些问题，如不能满足国际贸易要求，进出口程序繁琐等。
在未来几年内，防城港港口区域会继续发挥中转与配送的作用，同时还将加大对外贸易和物流业的发展。
与此同时，防城港将把国家的“一带一路”政策作为重点发展方向，加强与东盟国家和海上丝绸之路的合作。
未来，防城港港口物流将有以下几大发展趋势：（1）发展多式联运。
防城港将用多种运输方式来实现货物的多点转运，包括铁路、公路、水路和空运。
（2）建设现代化物流园区。
防城港将在港口附近建设现代化的物流园区，配备各种便利设施和先进的自动化装备，以提高物流效率和降低成本。
（3）加大科技创新。
防城港将加强物流科技创新，引入智能化和信息化技术，提高物流供应链管理的水平，实现全链条可追溯和智能化控制。
（4）推进绿色物流。
防城港将加强环保技术和绿色物流管理，以实现低碳和环保的物流过程，达到可持续发展。
（5）提高物流运营水平。
防城港将加强国际物流合作，引入国际先进的物流运营理念和管理模式，实现现代化高效的物流运营。
3. 防城港港口物流发展面临的挑战和应对（1）竞争压力增大。
随着国家港口政策的开放和发展，防城港将面临更为激烈的竞争，需要更加积极主动地应对市场变化。
（2）运营成本增加。
各种运营成本不断增加，需要采取有效措施，降低物流成本，提高运营效益。
（3）环保要求提高。
社会对环境保护和绿色物流要求越来越高，防城港将需要更好地满足环保要求，推行绿色发展，保障环境安全。
第05章 物流系统现状调查与预测
最低
期望值
500
0.3
150
680
【例5-2】某物流公司邀请三名统计员和两名计划员对 公司明年第一季度的营业收入额进行预测。三名统计员 的预测情况如表5-1所示；两名计划员预测的期望值分别 为950万元、750万元。根据过去经验，三名统计员之间 的判断能力不相上下，两名计划员之间的判断准确度也 基本相当；但是总体上讲，统计部门比计划部门的判断 准确性要更高一些。该公司明年第一季度的营业收入预 计是多少？
解： 取 N=3，计算 3 个月移动平均预测值，按下式进行预测：
ˆt 1 M t y
计算结果列入表 5-3 最后一行。实际数据及预测数据的折线如图 5-3 所示。 可见，实际销量的随机波动较大，经过移动平均后，随机波动明显减少，消 除了随机波动的干扰。 当时间序列没有明显的趋势变动时，使用一次移动平均就能够准确地反 映实际情况，直接用第 t 周期的一次移动平均数就可预测第 t+1 周期之值。 但当时间序列出现线性变动趋势时，用一次移动平均数来预测就会出现滞后 偏差。因此，需要进行修正，修正的方法是在一次移动平均的基础上再做二 次移动平均， 利用移动平均滞后偏差的规律找出曲线的发展方向和发展趋势， 然后才建立直线趋势的预测模型。这种方法又称为趋势移动平均法。
833.330.6+8500.4=840（万元）
物流管理中的运输需求预测方法与模型
物流管理中的运输需求预测方法与模型随着全球经济的发展和物流业的不断壮大，运输需求预测成为物流管理中的重要环节。
准确预测运输需求可以帮助企业合理安排运输资源、提高运输效率、降低成本，并提供更好的客户服务。
本文将介绍物流管理中常用的运输需求预测方法与模型。
一、基于统计分析的预测方法统计分析是一种常见的运输需求预测方法。
它基于历史数据的分析，通过建立数学模型来预测未来的运输需求。
常用的统计分析方法包括时间序列分析、回归分析和指数平滑法。
时间序列分析是一种基于时间序列数据的预测方法，它假设未来的运输需求与过去的需求有一定的关联性。
通过分析时间序列的趋势、周期和季节性等特征，可以预测未来的需求变化。
回归分析则是通过建立运输需求与相关因素之间的数学模型，来预测未来的需求。
指数平滑法则是一种利用加权平均法来预测未来需求的方法，它根据历史数据的权重分配来计算未来需求的预测值。
二、基于人工智能的预测模型随着人工智能技术的发展，越来越多的企业开始应用人工智能技术来进行运输需求预测。
人工智能技术包括机器学习、神经网络和遗传算法等。
这些技术可以通过学习历史数据的模式和规律，来预测未来的需求。
机器学习是一种通过训练算法来使计算机具备学习能力的技术。
在运输需求预测中，可以使用机器学习算法来分析大量的历史数据，找出其中的规律和模式，并利用这些规律和模式来预测未来的需求。
神经网络则是一种模拟人脑神经系统的计算模型，它可以通过学习历史数据的权重和连接关系，来预测未来的需求。
遗传算法则是一种模拟生物进化过程的算法，它通过模拟自然选择和遗传变异的过程，来寻找最优解。
三、基于市场调研的预测方法除了统计分析和人工智能技术，市场调研也是一种常用的运输需求预测方法。
市场调研可以通过问卷调查、访谈和观察等方式，了解客户的需求和偏好，从而预测未来的运输需求。
市场调研可以帮助企业了解客户的需求变化趋势、产品的市场竞争情况和市场的发展趋势等，从而制定相应的运输策略和计划。
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1) ( 2) (1) ( 2) St(1) X t (1 )St( , S S ( 1 ) S 1 t t t 1
(1 ) S a 、b 式中， t t 为平滑系数； t 表示第t期的一次指数平滑值；
X t 表示第t期的实际观察值； St( 2 ) 表示第t期的二次指数平滑值；
回归分析预测
2．多元线性回归模型 类似于一元线性回归分析，可用下列方程描 述y与x1， x2，…， xm之间的线性关系： Y=b0+b1x1+b2x2+…+bmxm 上式中，b0为待定的常数，b1，b2，… bm 为回归系数，表示当其他自变量固定不变 时，该自变量变化一个单位而使y平均变化 的量。用最小二乘法进行回归参数的估计。
5. 5 物流系统的预测分析
物流系统的预测分析
• • • • 物流系统的需求特征分析 指数平滑与回归分析 灰色系统预测 某航空物流园区航空货运量预测实例
物流系统的需求特征分析
1．需求的时间特性和空间特性
• 需求随时间的变化归因于销售的增长或下降、 需求模式的季节性变化以及多种因素导致的 一般性波动。 • 规划仓库位置、平衡物流网络中的库存水平 和按地理位置分配运输资源等都需要知道需 求的空间位置。
数列预测
• 系统的行为特征量是系统的输出。 • 对系统行为特征量（如产量、运输量、吞吐 量、销售量、库存存量等）大小的预测， • 称为系统行为序列的变化预测， • 又简称为数列预测。
某航空物流园区航空货运量预测实例
1．问题的提出
• 根据该机场航空货运量历年来发展变化的情 况， • 结合对影响航空货运量的多种因素的分析， • 运用多种预测方法，对航空货运量的未来发 展变化进行预测和估计，为该航空机场物流 园区的规划和建设提供科学的决策依据。
表示权重，通常取 = 0.01-0.30； Yt T 表示第（t+T）期的预测值。
指数平滑法
3．三次指数平滑 • 当时间序列观察值的发展趋势出现较大 曲率时， • 宜采用三次指数平滑法。 • 它是在二次指数平滑法的基础上进行的。
指数平滑与回归分析 回归分析预测
1．一元线性回归预测法
⑴ 建立回归方程 ⑵ 线性相关分析 ⑶ 回归分析预测置信限
(1 ) S 式中， t 表示第t期的一次指数平滑值；X t
表示第t期的实际观察值； 表示权重，通常取
= 0.01-0.30；Yt T 表示第（ t+T）期的预测值。
指数平滑法
2．二次指数平滑
Yt T at bt T
at 2St(1) S2 ) ) 1
某航空物流园区航空货运量预测实例
2．预测的目的
• • • • • 通过对该机场历史及发展现状进行调研， 收集有关数据资料， 通过定性和定量的预测方法， 对机场物流园区的货运总量进行预测， 为该机场物流园区的规划建设提供科学的依据。
某航空物流园区航空货运量预测实例
3．数据的收集与整理
• • • • 收集到的数据，可以按照来源分为三类： ⑴ 政府统计资料上的数据； ⑵ 全国各机场历年货运量的统计数据； ⑶ 该机场的统计数据。
回归分析预测
2．多元线性回归模型
• 设要预测的变量（因变量）y有M个影响因素， 用自变量x1， x2，…， xm表示。 • 在明确因变量与各个自变量间存在线性相关关 系的基础上，给出适宜的线性回归方程，并据 此作出关于因变量的发展变化趋势的预测。 • 因此，多元线性回归分析预测法的关键是找到 合适的回归方程。
某航空物流园区航空货运量预测实例
4．该机场总货运量的定量预测
• ⑴ 量 • ⑵ • ⑶ • ⑷ 用指数平滑法预测该机场航空货物总 用灰色系统预测法预测总货运量 用相关回归分析预测法预测总货运量 预测结果比较
教材：第153-155页
习题与思考题
•1．为什么要在物流管理与决策时进行物流需求预测？ •2．影响物流系统预测的因素主要表现在哪些方面？ •3．试比较定性预测与定量预测技术的区别，并分别 列举三项预测技术及其各自在物流领域的应用？ •4．简单说明一次、二次、三次移动平滑技术适用范 围及操作步骤。原因：加题更能涵盖本章所介绍的内 容）
2．需求的规则性与不规则性
图 5-4 规 则 性 需 求 变 动
A．随机性或水平性发展的需求，无趋势或季节性因素
2．需求的规则性与不规则性
图 5-4 规 则 性 需 求 变 动
B．随机性需求，呈上升趋势，无季节性因素
2．需求的规则性与不规则性
需 求 水 平
时 间
图5-5 不规则的需求模式
3．需求的独立性与派生性 • 来自用户的、具有一定的随机性的物流 服务需求称为独立需求。 • 如果物流需求是随着另一种需求而产生 或派生出来的，比如：物流需求由某一 特定的生产计划要求派生出来，这就是 需求的派生性。这是一种从属性的需求。
灰色系统预测
灰色系统的概念
• 一个内部信息完全未知的系统，被称作黑箱， 或黑色系统。 • 一个内部特性已知的系统则称为白色系统。 • 有些系统是介于黑和白之间，即部分信息已 知、部分信息未知，这样的系统就命名为灰 色系统。
灰色系统预测及应用
• 灰色系统预测就是根据灰色系统过去及现 在已知的、或非确知的信息， • 建立一个从过去引伸到将来的灰色模型 GM （Grey Model）。
指数平滑与回归分析 指数平滑法
1．一次指数平滑
Yt T S t(1)
1) St(1) X t (1 )St( 1
X t (1 ) X t 1 (1 )2 X t 2 (1 )t 1 X 1 (1 )t S0(1)