基于GM—Markov模型的閩贛粵三省物流需求量預測

席元凱

內容摘要：本文利用2008-2013年閩贛粵三省貨運量，通過灰色預測模型中的GM（1，1）預測模型對閩贛粵三省2014-2016年貨運量進行預測，經過后驗差比值和小誤差概率檢驗，得出模型預測精度為優。同時，利用Markov模型對灰色模型予以改進，構建新的GM-Markov模型，對三省2014-2016年貨運量進行預測，并將前后模型預測結果與實際值對比，指出GM-Markov模型比單純的GM（1，1）預測模型預測更為精確。最后，以GM-Markov模型對閩贛粵三省2017-2021年物流需求量進行預測，得出未來這些地區物流需求總量呈現緩慢增長態勢，并指出閩贛粵三省物流業的發展應重點做好產業結構調整，做好基礎設施的建設和人才的引進培養等。

關鍵詞：貨運量 GM-Markov模型 物流需求量

相關文獻綜述

國外學者很早就開始運用各種方法對物流需求進行預測。早在20世紀70年代末，美國學者Bill就Minnesota州的最大城市Minneapolis與該州州府Saint Paul之間的水上貨運量進行預測；20世紀80年代初，學者Wilson對Saint Lawrence的糧食運輸進行預測；2006年，學者A·Andreoni和M·N Postorino構建基于時間序列的單因素和多因素ARIMA模型，估計卡拉布里亞地區機場（意大利南部）的航空運輸需求水平。2010年，學者Kazemi等人提出了一種利用社會和經濟方面的指標，如GDP、人口、車輛總數等進行能源運輸年度需求量的神經網絡預測算法。最后以伊朗1968-2007年的實際數據進行實證分析，論證了該模型預測與傳統的回歸預測模型相比較顯示出其優越性。此外，還對伊朗2008-2020年的能源運輸能源需求進行預測。

近年來，國內許多學者也開展了對物流需求量的預測。如楊波等人（2015）以重慶港物流園為例，組合運用了直線（Linear）、對數曲線（Logarithmic）、二次曲線（Quadratic）及指數曲線（Exponential）等方法，對重慶空港未來六年貨運量進行預測。陳寶國等人（2010）利用BP神經網絡對海西經濟區的物流需求進行預測。徐廣姝等人（2015）論述了社區農產品物流的特點及社區農產品物流需求預測的難點。趙鋼（2011）利用灰色預測模型對淮安-連云港間的物流配送總量進行首次預測，然后通過Markov模型進行二次擬合，彌補了灰色模型對不規律數據擬合度較差的缺陷，新模型擬合效果更優。由于閩贛粵三省貨運量并不是規律性的逐年穩定增長，因此，本文擬借鑒趙鋼（2011）的方法，構建GM-Markov模型對閩贛粵三省未來五年物流需求量進行預測。

實證分析

（一）GM（1，1）模型

盡管受供求關系影響，物流運輸量大小并不等同于物流量需求大小，但由于物流服務各個環節都與運輸息息相關，運用貨物運輸量能夠較好的反映物流需求量。因此，本文選取福建、江西、廣東三省2008-2016年全年貨運量（見表2）為依據，測算2017-2021年閩贛粵三省物流需求量。

根據GM（1，1）原理，對閩贛粵三省2008-2013年貨運量進行預測（見表3），其中后驗差為C=0.12<0.35，小誤差概率為P=1，可知GM（1，1）模型預測精度為優。

（二）Markov模型修正

將（實際值/預測值）劃分為四種狀態：（96%，98%）、（98%，100%）、（100%，102%）、（102%，104%），得狀態轉移矩陣為：

因2013年的狀態為第四種狀態，即初始狀態向量V0=（0，0，0，1），則根據Markov修正后：V1=V0×P=（0，0，1，0），則2014年預測值為565019×1/2（100%+102%）=570669萬噸，同理可得2015年、2016年的預測值為570669萬噸、559369萬噸。由表4可以看出，灰色模型預測的相對誤差分別是9%、33%、42%，而GM-Markov模型預測后相對誤差僅為6%、2%、12%，大大小于未修正前，說明GM（1，1）模型經過Markov修正后預測精度更為優秀。

（三）GM-Markov模型計算及結果分析

以2008-2015年閩贛粵三省貨運量實際值，利用GM-Markov模型分別對閩贛粵三省2017-2021年的貨運量進行預測，結果如表5所示。計算2009-2021年閩贛粵三省貨運量增幅（見圖1）可知，從2008-2016年間，沿海地區經濟快速增長，物流量需求較大。從2017年開始，未來物流需求總量雖然仍在逐年增長，但增幅緩慢，且增幅趨勢下降，未來可能會出現不增長或者負增長。

結論

本文的模型預測結果符合當前我國經濟結構調整和產業轉型升級，沿海發達省份的生產制造業逐步向中西部欠發達地區轉移的宏觀經濟形勢。沿海更多的是發展高科技、高附加值、低耗、綠色環保的特色產業，自然對物流需求量逐漸減少。閩贛粵三省中的原中央蘇區所在地經濟相比本省其他地區欠發達，為響應國家“振興原中央蘇區”的發展戰略，閩贛粵三省應在國家政策支持下，把握機遇，緊跟沿海地區產業轉型升級步伐，做好產業結構調整，尤其是在經濟運行中承擔著重要任務的物流產業，需要當地政府與企業共同努力，做好基礎設施的規劃、設計，相關設備的更新，優秀物流人才的引進和培養教育。

參考文獻：

1.張璐，木仁.物流需求預測方法概述[J].物流科技，2015（7）

2.楊波，吳涵.基于組合預測模型的物流園區物流需求預測—以重慶空港物流園為例[J].數學的實踐與認識，2015（20）

3.趙鋼.基于灰色馬爾科夫模型的物流配送需求量預測研究[J].數學的實踐與認識，2011（21）