我国铁路运量波动的季节因素分析
影响铁路客流的因素及相关度分析
影响铁路客流的因素及相关度分析随着社会经济的发展，铁路客运在我国的交通运输中占有重要地位。
然而，铁路客流量的波动性始终是运输企业面临的难题。
因此，研究影响铁路客流的因素，以及各因素与铁路客流的相关度，对于分析铁路客流的变化并做出有效的应对策略具有重要的现实意义。
一、社会经济因素社会经济水平的提高对铁路客流量的影响是显著的。
随着人民生活水平的提高，越来越多的人愿意旅游和出行，这巨大增加了铁路客流量。
此外，城市化进程的推进也会使人们的交通需求更加紧迫，从而促进铁路客流的增加。
二、节假日和季节因素假期和季节的变化对铁路客流量也有很大的影响。
在节假日和长假期间，铁路客流量经常会急剧增加。
人们会因为出游、探亲，或是回家等原因，选择铁路作为他们旅行的出行方式，从而提高了铁路客流量。
季节因素也对客流量产生影响，比如春节和端午节期间的铁路客流量会高于其他时期。
三、政策和市场因素政策和市场因素也会影响铁路客流量。
铁路客流量的增加与否与政策和市场环境息息相关。
政府的政策调整、市场上的价格波动、交通规划调整等都将会引起铁路客流量增减。
此外，高速公路的建设和发展、航空运输等交通方式的竞争也将对铁路的客流量造成影响。
四、运力和服务水平因素运力和服务水平的提高将有助于提高铁路客流量。
随着交通运输技术的进步，交通运力得以提升，铁路网络的建设和改善也将有助于提高铁路客流量。
同时，客运站的服务水平、硬件设施的改善和升级也将对铁路客流量产生影响。
以上是影响铁路客流的主要因素，其中，社会经济因素、节假日和季节因素、政策和市场因素、运力和服务水平因素在影响程度上并不相同。
根据数据和分析，我们发现社会经济因素、节假日和季节因素和政策和市场因素是影响铁路客流的主要因素。
社会经济因素是最重要的影响因素之一。
我国已不再是传统的农业国，随着经济的发展和工业化的进程，人口城镇化比例逐年提高，提高了人民生活质量和旅游消费水平。
过去，火车只是远途交通的选择，现在，即使是近距离的旅行，也有许多人选择铁路出行。
铁路货运量影响因素分析及对策研究
铁路货运量影响因素分析及对策研究摘要：随着我国的经济发展，从整体经济、人民的生活水平以及进出口交易，发电形式以及电力企业，铁材料、煤炭等行业的影响来对铁路运输进行外部的因素分析，铁路的线路网络、运输设备、运输水平、运输制度体系、价格等诸多方面进行内部原因分析探讨的最终目标就是增加铁路运输的运输量，进而总结出优化运输模式和管理制度，全面构建铁路的运输体制、完善铁路运输货物的措施。
关键词：铁路货物运输；影响因素；措施一、铁路货物运输重要性近些年，随着人民和社会日子增长的物质文化需要，电商平台、顺丰京东物流的强势兴起，铁路货物运输的运输量有所减少，但是一些高附加值的货物的量在不断的增长，这也就对铁路货物的运输提出了新的要求，铁路货运的时效性、安全性、方便快捷、绿色环保、经济实惠等都需要进一步提升与完善，铁路货运是以运输为主，其市场的规模、运输的形式制度等发展可突破的空间有限，这就对铁路的运输产生了不利的因素，与其他兴起的物流相比较，为了蓝天保卫战已大面积减少或停止黑货运输，铁路货运白货的运输竞争优势并不明显，使得在运输行业的市场份额越来越少，还出现了下滑的趋势，然而其他形式的运输量却在不断的增加。
伴随着运输方式的发展和变化，铁路货物的运输面临着巨大的挑战，为提升铁路运输系统的竞争能力，加强竞争的意识，对现有的货物运输形式进行分析探讨，对铁路货物运输的各种影响因素和制约发展的原因进行分析，并制定一系列的措施，以缓解铁路货物运输现在的局面，使得铁路货物运输迎来新的发展。
二、外部影响因素2.1宏观经济以及人民的生活质量等方面的影响目前居民的经济收入、经济贸易额的发展都会对铁路货物运输事业的发展起着非常重要的作用，也就是说铁路的运输发展是离不开社会经济的发展。
在过去的十几年，我国的经济发展呈现快速发展的形式，年均GDP 增长量可达十六个百分点。
居民的收入水平在不断的增长， 14 年人均收入比十年前翻了接近两倍。
我国铁路运量波动的季节因素分析
期 趋 势 、 趋 势 增 量 和 季 节 变 动 进 行
估 计 。 该 方 法 不 仅 可 同 时 处 理 具 有 趋 势 和 季 节 性 变 化 的 数 据 ， 还 能 适
ｂｙ ｗｅａ ｈ ｏｎ ｔ ｓ，ｈ ｉ ｔ ｅｒｃ ｄｉｏｎ ｉ ｏｌ ｄａｙ ，ｉ ｄｕ ｔ ａｎ ｓ ｎ ｓｒ ｙ ｄ ａｇｒ ｕｌ ｅ ｐｒ ｄｕ ｔｏ ｉ ｔ ｏ ｃ ｉｎ， ｃ ｕｒ
ｎａ ｉ ｔ ｏｎａ ｏｎ ｌｅｃ ｏｍ ｉ ｏｗｔ ｃ ｇｒ ｈ ａｎｄ ｏ ｈ ａ ｔ ｓ．Ｔｈｒ ｇｈ ａｎａｌ ｚ ｎ ｈｅ ｔ ｅｒ ｆ ｃ ｏｒ ｏｕ ｙ ｉｇ ｔ ｍ ｏｎｔ ｙ ｄａ ａ ｏ ａｉ ａｙ ｐａｓ ｅｎ ｈｌ ｔ ｆ ｒ ｌ ｗ ｓ ｇｅｒ ａｎｄ ｆ ｅｉ ｔ ｔ ａｆｉ ｏｌ ｒ ｇｈ ｒ ｆ ｃ ｖ ｕｍ ｅ ｆ ｏｍ ｒ
主要 特征 及差 异 。
关 键 词 ：铁路 ；客 运 量 ；货 运 量 ；Ｈｌ Ｗｎｅ 型 ｏ～ ｉ ｒ ｔ ｔ模
Ａ ｂｓｔ ａｃｔ Ｒａｉ ｒ ＝ ｌ ｗａｙ ｔａｆｉ ｒ ｆ ｃ ｖｏｌ ｅ ｐｒ ｅｎｔ ｏｍ ｐｌ ｌ ｔ ｕｍ ｅｓ ｓ ａｃ ｅｘ ｆ ｕｃ ｕａｔ ｉ ｏｎ
摘 要 ：铁路 运 量 受 气候 条件 、 节假 日、 工 农业 生 产 和 国
民 经 济 发 展 等 因 素 影 响 ， 呈 现 出趋 势 性 、 季 节 性 、 随 机 性
的 复 杂 波 动 特 征 。 通 过 对 我 国 ２ Ｏ — ２ ０ 年 铁 路 客 货 运 量 ０２ Ｏ９
ｆｅｉ ｔ ｔａｆｉ ｏｌ ｅ ｉ ｈｉ ａ ｏｂ ｏｕ ｌ ｏｗ ｉ ｒ ｇｈ ｒ ｆ ｃ ｖ ｕｍ ｎ Ｃ ｎ ｖｉ ｓ ｙ ｓｈ ａ ｌ ｎｅａｒ ｙ ｔｅｎｄ ａｎ ｉ ｒ ｔ ｄ ｓ ａｓ ｎａ ｈａ ａｃ ｅｒ ｔｃ ．Ｔｈｅ ｐ ｅｒ ａｌ ｏ ｍ ａｋ ｔ ｉ ｉ ｇ ｂ ｉ ｇ ｅ ｏ ｌｃ ｒ ｔ ｉ ｉ ｓ ｓ ａｐ ｓ ｅｓ ｄａ ａ ｆ ｔ ｙ ｕｓ ｎ ｔｎ ｔ ｅ Ｈｏｌ Ｗ ｉ ｔ ｓ ｍ ｏ ｌ ｄ ａ ｌ ｚ ｈ ｅａｓ ｈ ｔ － ｎ ｅｒ ｄｅ ａｎ ｎａ ｙ ｅｓ ｔ ｅ ｓ ｏｎａ ｈ ａｃ ｅｒ ｔｃ ｄ Ｉ ａｒ ｔ ｉ ｉ ｓ ａｎ ｃ ｓ ｄｉ ｅ ｅｎ ｅ ｏ ａｉ ｙ ｐａ ｓ ｇｅ ｄ ｆ ｅ ｇｈ ｒ ｆ ｃ ｖ ｕ ｅ． ｆ ｒ ｃ ｆｒ ｌ ｗａ ｓ ｅｎ ｒａｎ ｒ ｉ ｔｔａ ｉ ｏｌ ｍ Ｋ ｅｙ ｏｒ ｗ ｄｓ： Ｒａｉ ａ ｌ ｙ；Ｐａｓ ｅｎｇｅｒ Ｔｒ ｆｃ Ｖｏｌ ｗ ｓ ａｆｉ ｕｍ ｅ；Ｆｒ ｇｈ ａ ｉ ｅｉ ｔ Ｔｒ ｆ ｃ
春运期间的铁路运输与客运量分析
春运期间的铁路运输与客运量分析尽管疫情的影响一直在持续，春运作为中国最大规模的人员流动活动仍然备受关注。
铁路作为春运出行的主要交通方式之一，在这一时期的客运量扮演着重要的角色。
本文将对春运期间的铁路运输与客运量进行分析，从各个角度探讨其发展趋势与影响因素。
一、春运期间的铁路运输发展趋势春运期间的铁路运输一直以来都呈现出明显的增长趋势。
随着我国经济的快速发展和居民收入的提高，越来越多的人开始选择铁路出行。
同时，铁路部门也在不断提升服务质量和运输能力，以满足人们日益增长的出行需求。
因此，春运期间的铁路客运量呈现出不断攀升的态势。
二、春运期间客运量的影响因素1. 人口流动情况：春运期间，人口流动成为客运量的主要因素之一。
通常情况下，农村劳动力会返回城市，学生会回家探亲或度假，这都会促进铁路客流量的增加。
2. 经济发展水平：经济的发展水平对春运期间的客运量产生着重要影响。
当国民经济水平提高时，人们的出行需求也相应增加，这将推动铁路客运量的增长。
3. 政策调控：政府的政策调控对春运期间的客运量有着重要影响。
比如，政府采取市场化手段调节票价、增加运力等措施，都将对客运量产生积极的影响。
三、春运期间铁路客运量的数据分析根据铁路部门提供的数据，我们可以对春运期间的铁路客运量进行详细分析。
以往几年的数据显示，春运期间的铁路客流量呈现稳步增长的趋势。
2020年受疫情影响，春运客流量相较往年有所下降，但铁路始终是春运出行的重要选择之一。
四、春运期间铁路运输的挑战与应对春运期间的铁路运输也面临着一系列挑战。
其中之一是车票供应紧张，客流高峰时段难以满足需求，这需要铁路部门加大运力储备和优化调度，以保障运输效率。
另外，春运期间的天气状况也对铁路运输造成一定影响，如大雪等恶劣天气可能导致线路故障，需要及时调度和维修。
为了应对这些挑战，铁路部门可以采取一系列措施，例如提前增加库存车票，加强多式联运，提高调度能力等，以确保春运期间的铁路运输顺利进行。
铁路货运市场需求分析报告
铁路货运市场需求分析报告在现代物流体系中，铁路货运扮演着至关重要的角色。
随着经济的发展和市场环境的变化，深入了解铁路货运市场的需求状况对于优化运输服务、提高运营效率以及促进经济增长具有重要意义。
一、铁路货运市场的宏观环境分析经济发展是影响铁路货运需求的首要因素。
当经济处于繁荣期，各行业的生产和销售活动活跃，对原材料、零部件以及成品的运输需求增加，从而推动铁路货运量的上升。
反之，在经济衰退期，货运需求会相应减少。
产业结构的调整也对铁路货运市场产生显著影响。
以制造业为例，重工业如钢铁、机械等通常需要大量的原材料和重型设备运输，对铁路货运的依赖度较高；而轻工业和高新技术产业的产品往往体积小、价值高，可能更倾向于选择速度更快、灵活性更强的运输方式。
政策环境对于铁路货运的发展起着引导和规范的作用。
政府在交通基础设施建设、环保政策以及运输产业政策等方面的决策，会直接或间接地影响铁路货运的市场需求。
例如，对节能减排的要求提高可能促使更多企业选择铁路这种相对低碳的运输方式。
二、铁路货运市场的需求特点从货物种类来看，煤炭、矿石、钢铁等大宗物资一直是铁路货运的主要货源。
这些货物通常具有运输量大、运输距离长、对运输成本较为敏感等特点，铁路在运输这类货物方面具有明显的优势。
在运输距离方面，铁路对于中长途运输的适应性更强。
相比公路运输，铁路在长距离运输中能够更好地发挥规模经济效应，降低单位运输成本。
对于运输时间的要求，不同货物存在差异。
一些时效性要求不高的货物，如煤炭、建筑材料等，更注重运输成本；而对于生鲜产品、电子产品等高附加值货物，尽管铁路运输速度相对较慢，但通过优化运输组织和提供冷链等特色服务，也能满足部分市场需求。
三、铁路货运市场的需求趋势随着电子商务的迅速发展，快递物流市场呈现爆发式增长。
虽然目前铁路在快递运输中的份额相对较小，但通过开行电商专列、优化运输流程等措施，未来铁路在快递领域有望实现更大的突破。
多式联运成为发展趋势，铁路与公路、水路等运输方式的有机衔接将进一步提高综合运输效率。
我国铁路运货量时间序列预测时间序列论文
我国铁路运货量时间序列预测时间序列论文1. 引言1.1 研究背景我国铁路运货量时间序列预测是一个重要的研究领域，随着我国经济的快速发展，铁路在货物运输中的地位愈发重要。
研究铁路运货量时间序列对于预测未来的货运需求具有重要意义。
随着我国经济结构的不断调整和转型升级，铁路运货量面临着多种影响因素，如市场需求、政策调整等。
通过对铁路运货量时间序列进行分析和预测，有助于政府和企业更好地调整运输资源、合理规划运输路线、提高运输效率，从而促进国民经济的发展。
铁路运货量时间序列研究背景中也需要考虑到国内外铁路运输形势的对比分析，了解国外铁路运货量的发展趋势，以及国内外铁路运输市场的竞争情况，为我国铁路运货量时间序列预测提供参考。
本论文旨在通过深入研究我国铁路运货量时间序列的特点和规律，结合时间序列预测方法，对未来我国铁路运货量进行预测，为相关部门提供决策支持和参考依据。
1.2 研究目的本文旨在通过对我国铁路运货量时间序列数据的分析与预测，探讨铁路运输行业的发展趋势和规律，为相关决策提供科学依据。
具体而言，研究目的包括以下几个方面：1.了解我国铁路运货量的变化规律：通过对历年铁路运货量数据的分析，挖掘其变化趋势、周期性波动等特征，探究其背后的影响因素和机制。
2.探讨时间序列预测方法在铁路运货量预测中的应用：通过比较不同时间序列预测方法（如ARIMA模型、神经网络模型等）在铁路运货量预测中的效果，找出最适合的预测模型。
3.评估模型的准确性和可靠性：通过对预测结果的误差分析和模型效果评估，验证选用模型的预测能力，为预测结果的有效性提供依据。
4.为铁路运输行业的管理决策提供科学依据：通过对铁路运货量的预测，为运输规划、资源配置、市场预测等管理决策提供参考，促进铁路运输行业的健康发展。
1.3 研究意义铁路运货量作为国家经济发展的重要指标之一，在交通运输领域具有重要意义。
通过对我国铁路运货量时间序列的分析和预测，可以更好地了解铁路运输的发展变化趋势，为相关部门制定决策提供科学依据。
我国铁路运货量时间序列预测时间序列论文
我国铁路运货量时间序列预测时间序列论文【摘要】本文着重研究我国铁路运货量的时间序列预测，首先对我国铁路运货量的现状进行分析，然后选择合适的时间序列预测方法进行研究。
在模型建立过程中，通过对我国铁路运货量时间序列数据的分析，建立预测模型并对实证结果进行讨论。
结合影响我国铁路运货量的因素分析，评估时间序列预测模型的准确性，并对未来发展进行展望，提出相应的政策建议。
通过本研究，将为我国铁路运输行业提供有效的预测模型和科学的发展方向，促进铁路运货量的增长和运输效率的提升。
【关键词】时序预测、铁路运货量、时间序列模型、现状分析、模型建立、实证分析、因素分析、准确性评估、未来发展展望、政策建议1. 引言1.1 背景介绍我国铁路运输是我国运输体系中重要的组成部分，随着我国经济的不断发展，铁路运货量逐年增加。
铁路运输具有运输量大、运费低、运输速度快等优势，对于我国货物运输起着至关重要的作用。
对我国铁路运货量进行时间序列预测具有重要的意义。
随着数据挖掘和预测技术的不断发展，时间序列预测方法成为预测未来发展趋势的重要工具。
通过对历史数据进行分析和建模，可以预测未来一定时间段内的铁路运货量变化。
这对于政府制定交通运输政策、铁路运输企业调整运营策略等具有重要的指导意义。
本论文旨在通过时间序列预测方法，对我国铁路运货量进行预测，并分析影响铁路运货量变化的因素，为未来铁路运输发展提供参考。
通过本研究的开展，可以更好地了解我国铁路运输的发展趋势，为相关部门提供决策参考，促进我国铁路运输事业的持续健康发展。
1.2 研究目的本研究旨在通过对我国铁路运货量时间序列的分析和预测，为相关政府部门和企业提供参考和决策依据。
具体而言，研究目的包括：探讨我国铁路运货量的现状，分析其发展趋势和影响因素，为未来的预测和决策提供基础数据支持。
选择合适的时间序列预测方法，建立适用于我国铁路运货量的预测模型，提高预测的准确性和稳定性。
通过实证分析和结果讨论，验证所建立模型的有效性，为实际应用提供可靠的预测结果。
中国铁路运输行业发展概况、铁路客运行业发展趋势及影响行业发展的主要因素分析
中国铁路运输行业发展概况、铁路客运行业发展趋势及影响行业发展的主要因素分析一、交通运输行业发展概况交通运输是国民经济中基础性、先导性、战略性产业,是重要的服务性行业，对于宏观调控、市场调节、经济布局和国防建设都有着重要作用，我国一直将交通运输业的发展放在重要位置。
“十二五”时期，我国各种交通运输方式快速发展，综合交通运输体系不断完善。
交通运输基础设施累计完成投资13.4万亿元,是“十-五”时期的1.6倍，高速铁路营业里程、高速公路通车里程、城市轨道交通运营里程、沿海港口万吨级及以上泊位数量均位居世界第一，交通运输基础设施网络初步形成。
铁路、民航客运量年均增长率超过10%，快递业务量年均增长50%以上，城际、城市和农村交通服务能力不断增强，现代化综合交通枢纽场站一体化衔接水平不断提升。
高速铁路装备制造科技创新取得重大突破，电动汽车、特种船舶、国产大型客机、中低速磁悬浮轨道交通等领域技术研发和应用取得进展，技术装备水平大幅提高，交通重大工程施工技术世界领先，走出去步伐不断加快。
高速公路电子不停车收费系统实现全国联网，新能源运输装备加快推广：，交通运输安全应急保障能力进一步提高。
随着综合运输通道的完善、经济发展及人民生活水平不断提高,旅客商务出行、休闲旅游出行等需求及货物跨区域运输、调配的需要逐渐增加。
2013年以来，我国旅客运输周转量及货物运输周转量整体处于稳定增长的发展态势。
《2020-2026年中国铁路机车车辆及动车组制造行业市场现状调研及发展趋向分析报告》数据显示：按照运输方式进行分类，交通运输可以分为铁路、公路、水运、民用航空等方式，各类运输方式的旅客运输周转量呈现不同发展态势。
其中，铁路、民用航空旅客周转量增长速度较快，铁路运输旅客周转量占比由2011年31.02%提高至2018年41.34%;民用航空旅客周转量占比由2011年14.64%提高至2018年31.31%;水运旅客周转量占整体旅客周转量比重较低，处于较为稳定状态;公路旅客周转量及占比有所下降，由2011年54.09%下滑至2018年27.12%。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
文章编号：1003-1421(2010)06-0079-04 中图分类号：C812；U293.1+3；U294.1+3 文献标识码：A我国铁路运量波动的季节因素分析桂文林，潘庆年（惠州学院 数学系，广东 广州 516007）由于气候条件、节假日、工农业生产和国民经济发展等主客观因素的影响，铁路运量呈现出趋势性、季节性、随机性的复杂波动特征。
因此，可以选择指数平滑法中的Holt-Winters模型进行数据拟合，进一步研究铁路运量变化的主要特征及差异。
1 Holt -Winters模型Holt-Winters季节指数平滑模型的基本原理是把具有线性趋势、季节和随机波动的短期时间序列进行分解，并用指数平滑法分别对其长期趋势、趋势增量和季节变动进行估计。
该方法不仅可同时处理具有趋势和季节性变化的数据，还能适当地过滤掉随机波动的影响。
Holt-Winters季节指数平滑模型分为乘法摘 要：铁路运量受气候条件、节假日、工农业生产和国民经济发展等因素影响，呈现出趋势性、季节性、随机性的复杂波动特征。
通过对我国2002—2009年铁路客货运量月度数据进行分析，得到我国铁路客货运量具有明显的线性趋势和季节特征的结论，选择Holt -Winters模型进行数据拟合，具体分析铁路客货运量的季节特征与差异。
关键词：铁路；客运量；货运量；Holt -Winter模型Analysis on Seasonal Factors of Railway Traf fi c Volume Fluctuation in ChinaGUI Wen -lin, PAN Qing -nian(Mathematics Department, Huizhou University, Guangzhou, Guangdong 516007, China)Abstract: Railway traffic volume presents a complex fluctuation featured by tendency, seasonality and randomness which are caused by weather conditions, holidays, industry and agriculture production, national economic growth and other factors. Through analyzing the monthly data of railway passenger and freight traffic volume from 2002 to 2009, this paper concludes that the railway passenger and freight traffic volume in China obviously show a linearity trend and seasonal characteristics. The paper also makes data fi tting by using the Holt-Winters model and analyzes the seasonal characteristics and difference of railway passenger and freight traf fi c volume.Key words: Railway; Passenger Traffic Volume; Freight Traffic Volume; Holt-Winter Model模型、加法模型和无季节模型，其原理简述如下。
（1）乘法模型。
该模型适用于具有线性趋势和乘法季节变化的序列。
y t 的平滑序列为：ŷt +k ＝ (a t +b t k )S t +k t = s +1，s +2，…，T 式中：a t 为截距，表示稳定成分；b t 为斜率，表示线性成分；k 为周期数目，a t +b t k 表示趋势，S t 为乘法模型中的季节因子或称季节指数；s 为季节周期长度，月度数据s ＝12；T 为时间序列的终点。
3个系数分别通过平滑定义为：a t ＝αy t / S t -s +(1－α)( a t -1+b t -1) b t ＝β( a t －a t -1)+(1－β) b t -1 S t ＝γy t /a t +(1－γ) S t-s式中：k ＞0，α、β、γ在0～1之间，为阻尼因子或称平滑系数。
（2）加法模型。
该模型适用具有线性趋势和加法季节变化的序列。
y t 的平滑序列为：ŷt +k ＝a t +b t k +S t +k t ＝s +1，s +2，…，T 式中：a t 、b t 、k 、a t +b t k 、S t 、s 、T 的含义与乘法模型相同。
3个系数分别为：a t ＝α(y t －S t -s )+(1－α)( a t -1+b t -1)b t ＝β( a t －a t -1)+(1－β) b t-1 S t ＝γ(y t －a t ) +(1－γ) S t-s式中：k＞0，α、β、γ 在0～1之间，为阻尼因子或称平滑系数。
（3）无季节模型。
该模型适用于具有线性时间趋势但无季节变化的序列。
y t 的平滑序列为：ŷt +k ＝a t +b t k 其中，a t 、b t 系数为：a t ＝αy t +(1－α)( a t -1+b t-1)b t ＝β ( a t －a t -1)+(1－β) b t-1 式中：k＞0，α、β、γ 在 0～1 之间，为阻尼因子或称平滑系数。
2 我国铁路运量波动的实证研究2.1 数据指标特征表 1 为我国铁路客货运量月度数据，整理后得到图1、图2。
经分析，我国铁路客货运量具有以下特征。
（1）2002—2009年，我国铁路运量有明显上升的发展趋势，货运量比客运量具有更大的线性上升趋势。
客运量由 0.78 亿人增加到 1.09 亿人；货运量由 1.61 亿 t 增加到 2.94 亿 t，增长率分别为 39.74%和 82.61%。
另外，货运量受宏观经济影响较大，如2008 年 8 月—2009年1月，由于受国际金融危机的影响货运量骤减，但经过国家宏观经济调控后，很快又处于上升的发展趋势。
（2）铁路运量的季节特征较为明显，而客运量的季节特征比货运量的季节特征更加显著。
①客运量。
当剔除趋势因素后，铁路客运量的季节变动规律为每年在1月底至2月初出现第一次高峰，这主要是由于春节效应；每年在9月前后出现第二次高峰，这主要是旅游客流和学生客流；每年7月、11—12月出现两次低谷。
②货运量。
当剔除趋势因素后，铁路货运量在每年 2 月达到最低，该时期为春节期间，货物的长途流动性相对降低。
同时，铁路的主要运载能力此时用以支持春运。
一年内的其他时间时间时间铁路客运量/亿人2002年1月2003年1月2004年1月2005年1月2006年1月2007年1月2008年1月2009年1月铁路货运量/亿t我国铁路运量波动的季节因素分析 桂文林 等波动较稳定，变动规律不显著。
由此可见，我国铁路运量具有明显的线性趋势和季节性特征，适于用Holt-Winters模型进行拟合，并在此基础上对铁路运量的季节特征与差异进行更具体的分析。
2.2 模型估计和铁路运量季节因素分解与比较运用Eviews统计软件对建立的模型求解，选择Exponential Smoothing命令。
季节数s ＝12，初值由软件自行确定，平滑参数的选取原则为使均方误差(RMSE) 达到最小。
估计结果如表 2 所示，其中，SR 为季节因子的极差，计算公式为：SR ＝max(S )－min(S )。
分别采用 Holt-Winters 加法、乘法和无季节模型对我国铁路运量月度数据的趋势和季节因素进行分析。
运量时间1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月铁路客运量/亿人20020.780.930.870.800.850.730.910.960.830.860.730.7420030.900.960.830.710.330.530.830.950.840.880.780.762004 1.050.950.830.830.910.82 1.00 1.030.850.900.770.7820050.93 1.060.930.910.970.86 1.08 1.120.94 1.000.860.852006 1.07 1.130.990.99 1.070.96 1.20 1.22 1.02 1.100.930.9220070.99 1.11 1.20 1.03 1.14 1.02 1.31 1.35 1.14 1.21 1.03 1.072008 1.19 1.29 1.19 1.16 1.17 1.15 1.38 1.41 1.25 1.26 1.08 1.032009 1.33 1.36 1.18 1.25 1.29 1.15 1.42 1.50 1.22 1.36 1.11 1.09铁路货运量/亿 t2002 1.61 1.40 1.58 1.53 1.60 1.54 1.58 1.59 1.55 1.61 1.55 1.552003 1.56 1.44 1.68 1.61 1.73 1.69 1.71 1.72 1.65 1.71 1.65 1.742004 1.76 1.65 1.81 1.74 1.83 1.80 1.86 1.90 1.84 1.91 1.84 1.842005 2.21 1.98 2.23 2.17 2.25 2.19 2.25 2.25 2.21 2.35 2.31 2.342006 2.22 2.11 2.40 2.36 2.46 2.40 2.44 2.49 2.46 2.56 2.50 2.512007 2.61 2.32 2.56 2.54 2.64 2.59 2.66 2.65 2.60 2.71 2.59 2.692008 2.67 2.56 2.86 2.76 2.83 2.75 2.81 2.90 2.80 2.79 2.47 2.4520092.512.342.652.602.782.742.852.892.812.942.822.94资料来源：中华人民共和国国家统计局网站数据中心。
表1 我国铁路运量月度数据模型参数客运量货运量无季节模型加法模型乘法模型无季节模型加法模型乘法模型α0.0600.5300.5500.5000.9200.910β0.0800.0000.0000.0000.0000.000γ0.0000.0000.0000.0000.0000.000RMSE 0.1220.0690.0730.1030.0610.061a t 1.335 1.306 1.296 2.897 2.899 2.893b t 0.0080.0050.0050.0160.0160.016S 09-1-0.037 1.048-0.040 1.022S 09-2-0.106 1.119--0.1450.929S 09-3-0.016 1.019-0.076 1.037S 09-4--0.0480.950-0.0010.999S 09-5--0.0520.931-0.075 1.036S 09-6--0.1100.879-0.005 1.002S 09-7-0.119 1.117-0.038 1.017S 09-8-0.161 1.163-0.049 1.021S 09-9--0.0110.988--0.0220.987S 09-10-0.032 1.032-0.037 1.015S 09-11--0.1210.881--0.0830.963S 09-12--0.1300.873--0.0700.970SR-0.2910.290-0.2210.108表2 我国铁路运量月度数据模型参数估计和检验我国铁路运量波动的季节因素分析 桂文林 等2.2.1 均方误差、平均绝对百分比误差和 β、γ估计（1）铁路客货运量数据适合于 Holt-Winters加法和乘法模型，其 RMSE 分别为 0.069、0.073和0.0613、0.0612，说明在客运量季节因素分解中加法模型更优，在货运量季节因素分解中乘法模型稍优。