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基于時(shí)間序列分析方法的物流總額預(yù)測(cè)研究

2015-12-09 02:23潘樹龍孫維夫
關(guān)鍵詞:增長(zhǎng)量總額趨勢(shì)

潘樹龍,孫維夫

(煙臺(tái)職業(yè)學(xué)院 信息工程系,山東 煙臺(tái)264670)

我國是一個(gè)發(fā)展中國家,過去長(zhǎng)期的執(zhí)行計(jì)劃經(jīng)濟(jì)模式,物流產(chǎn)業(yè)并沒有很好的發(fā)展.隨著改革開放,在良好的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境下,市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)不斷地發(fā)展,物流產(chǎn)業(yè)開始興起并有了長(zhǎng)足的發(fā)展,社會(huì)物流總額可以很好的反映物流的發(fā)展情況[1].本文首先介紹了物流的一些基礎(chǔ)知識(shí),又介紹了時(shí)間序列分析的一些相關(guān)概念和模型建立的方法,接著用時(shí)間序列分析的方法對(duì)物流總額進(jìn)行建模,并預(yù)測(cè)了2015 年的物流總額預(yù)期.

1 時(shí)間序列的構(gòu)成模型

1.1 時(shí)間序列的構(gòu)成要素

時(shí)間序列的構(gòu)成要素分為4 種:長(zhǎng)期趨勢(shì)(T)、季節(jié)變動(dòng)(S)、循環(huán)變動(dòng)(C)、不規(guī)則變動(dòng)(I).

1.2 時(shí)間序列的分解模型

時(shí)間序列的分解模型分為[2-3]:

乘法模型中長(zhǎng)期趨勢(shì)T成分取與時(shí)間序列原始指標(biāo)數(shù)值Y相同的計(jì)量單位的絕對(duì)量,其余成分則均以比率(相對(duì)量)表示,加法模型中4 個(gè)因素是獨(dú)立的,每個(gè)成分均取與時(shí)間序列原始指標(biāo)數(shù)值Y相同的計(jì)量單位的絕對(duì)量表示.完整的時(shí)間序列組合模型包括T、S、C、I四種因素,但并非每個(gè)時(shí)間序列中都同時(shí)包含四種成分.一般T是經(jīng)常存在的,S和C則不一定存在,當(dāng)S或C不存在時(shí),在乘法模型中,S=1,C=1,而在加法模型中S=0,C=0.

1.3 長(zhǎng)期趨勢(shì)分析

1)間距擴(kuò)大法.當(dāng)原始時(shí)間序列中個(gè)指標(biāo)數(shù)值上下波動(dòng),使得現(xiàn)象變化規(guī)律表現(xiàn)不明顯時(shí),可通過擴(kuò)大序列時(shí)間間隔,以反映現(xiàn)象發(fā)展的長(zhǎng)期趨勢(shì).

2)移動(dòng)平均法.?dāng)U大原時(shí)間序列的時(shí)間間隔,選定一定的時(shí)距項(xiàng)數(shù)N采用遞次移動(dòng)的方法對(duì)原數(shù)列遞推移動(dòng)的N項(xiàng)計(jì)算一系列序時(shí)平均數(shù)消除或削弱了短期偶然因素引起的不規(guī)則變動(dòng)和其他成分,呈現(xiàn)出現(xiàn)象的較長(zhǎng)時(shí)間的發(fā)展趨勢(shì)移動(dòng)時(shí)距項(xiàng)數(shù)N的選擇要考慮周期性波動(dòng)的周期長(zhǎng)短,平均時(shí)距項(xiàng)數(shù)N應(yīng)和周期長(zhǎng)度一致.

3)線性趨勢(shì)模型法.趨勢(shì)模型法就是對(duì)原時(shí)間序列擬合適當(dāng)?shù)内厔?shì)模型,用以描述該時(shí)間序列趨勢(shì)變動(dòng)的具體模式的方法.

對(duì)于一個(gè)時(shí)間序列,到底配合何種趨勢(shì)方程,關(guān)健是看原數(shù)列的特點(diǎn).在統(tǒng)計(jì)上有很多判斷分析方法,最簡(jiǎn)單的就是圖示法,根據(jù)原數(shù)列的動(dòng)態(tài)散點(diǎn)圖或折線圖來大致判斷選擇用哪一種模型更恰當(dāng).

一般原則是若時(shí)間序列的逐期增長(zhǎng)量(一次差)大體相同,可擬合直線;若時(shí)間序列的逐期增長(zhǎng)量的逐期增長(zhǎng)量(二級(jí)增長(zhǎng)量或二次差)大體相同,可擬合拋物線;若時(shí)間序列的環(huán)比發(fā)展速度(或環(huán)比增長(zhǎng)速度)大體相同,可擬合指數(shù)曲線.

②曲線趨勢(shì).

(a)二次曲線.當(dāng)現(xiàn)象發(fā)展的趨勢(shì)為拋物線形態(tài)時(shí),或時(shí)間序列的二級(jí)增長(zhǎng)量大體相同時(shí),可配合二次曲線方程.一般形式:t=a+bt+ct2.

根據(jù)最小平方法,可導(dǎo)出求常數(shù)a、b、c的三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)方程式:

當(dāng)取時(shí)間數(shù)列的中間時(shí)期為原點(diǎn)時(shí),上式可簡(jiǎn)化為:

(b)指數(shù)曲線.用于描述以幾何級(jí)數(shù)遞增或遞減的現(xiàn)象,即時(shí)間數(shù)列的觀察值按指數(shù)變化規(guī)律變化,或者說時(shí)間數(shù)列的逐期觀察值按一定的百分比增長(zhǎng)或衰退.一般形式:t=abt.若b大于1,增長(zhǎng)率隨著時(shí)間的增加而增加;如b小于1,增長(zhǎng)率隨著時(shí)間的減少而減少,當(dāng)a大于0,b小于1 時(shí),趨勢(shì)值逐漸降到以0 為極限.log=loga+tlogb.

根據(jù)最小平方法,得出:Σlogy=nloga+logbΣt,Σtlogy=logaΣt+logbΣt2.

當(dāng)取時(shí)間序列的中間時(shí)期為原點(diǎn)時(shí):Σlogy=nloga,Σtlogy=logbΣt2,求出loga和logb的值后再取其反對(duì)數(shù),即得a和b[4].

2 物流總額預(yù)測(cè)模型的建立

2.1 數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

以中國1997-2014 年物流總額為研究對(duì)象.圖1 為物流總額與年份的關(guān)系圖,顯然物流總額與年份有明顯的指數(shù)趨勢(shì)性.對(duì)物流總額進(jìn)行取對(duì)數(shù)并計(jì)算自相關(guān)系數(shù)(ACF)及偏自相關(guān)系數(shù)(PACF).變換后的時(shí)序圖及相關(guān)圖如圖2~3 所示.

圖1 物流總額與年份的關(guān)系圖Fig.1 The diagram of the logistics amount and year

圖2 時(shí)序圖Fig.2 Sequence diagram

從圖4 中可以看出;樣本序列數(shù)據(jù)的自相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)在某一固定水平線附近擺動(dòng),且按周期性逐漸衰減,所以該時(shí)間序列基本是平穩(wěn)的,故可對(duì)此時(shí)間序列分進(jìn)行模型建立[6].

圖3 相關(guān)圖Fig.3 The figure

圖4 線性分析圖Fig.4 Linear analysis diagram

2.2 模型的建立

取物流總量的對(duì)數(shù),進(jìn)行線性分析,其為由圖4 看出具有直線趨勢(shì),其中自變量為年份.調(diào)整R方大于0.95,則此模型是比較準(zhǔn)確的,結(jié)果見表1~2 得到其模型方程為:y=0.07721x-153.218.

2.3 物流總額預(yù)測(cè)

根據(jù)上述模型所得到的方程可以預(yù)測(cè)2015 年物流總額的的對(duì)數(shù)為:4.034,則2015 年的物流總額為:263.27,單位:萬億元.

表1 模型匯總表Tab.1 The model summary table

表2 系數(shù)表Tab.2 Coefficient table

3 總結(jié)

本文主要介紹了時(shí)間序列分析的模型、并建立了關(guān)于物流總額的模型,分析檢驗(yàn)了數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)了2015 年的物流總額.我國的社會(huì)物流總額呈明顯的上升趨勢(shì),并且在未來的一段時(shí)間,我國的物流產(chǎn)業(yè)會(huì)繼續(xù)不斷地發(fā)展.

[1] 西杰優(yōu)盛行業(yè)研究部.2009 年中國物流行業(yè)研究報(bào)告[M].北京:商務(wù)印書館,2004.

[2] 漢斯,克利斯蒂安,波弗爾.物流前沿[M].張計(jì)劃,譯.北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2004.

[3] 何書元.時(shí)間序列分析應(yīng)用[M].北京:北京大學(xué)出版社,2004.

[4] 秦立功,張健,楊一?。谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列分析方法在物流需求預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].物流科技,2007(6):121-126.

[5] 肖枝洪.時(shí)間序列分析與sas 的應(yīng)用[M].武漢:武漢大學(xué)出版社,2009:16-19.

[6] 劉愛玉.Spss 基礎(chǔ)教程[M].上海:上海人民出版社,2007.

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