基于季節(jié)分解法的防城港港貨物吞吐量預(yù)測及分析

劉明英 翁世洲 賀依婷

【摘 要】 為準(zhǔn)確預(yù)測防城港港口貨物吞吐量，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供重要信息，依據(jù)防城港港2011―2016年的貨物吞吐量數(shù)據(jù)，運(yùn)用剔除了季節(jié)因素影響的時(shí)間序列分析方法建立數(shù)學(xué)模型用于預(yù)測防城港港貨物吞吐量，并將預(yù)測結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)對照以驗(yàn)證數(shù)學(xué)模型的有效性，進(jìn)而對防城港港2018―2021年的貨物吞吐量進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測結(jié)果為防城港港貨物吞吐量將穩(wěn)步增長，根據(jù)預(yù)測結(jié)果為防城港港的發(fā)展規(guī)劃提出建議。

【關(guān)鍵詞】 防城港港;貨物吞吐量;季節(jié)分析;時(shí)間序列分析法

0 引 言

隨著經(jīng)濟(jì)全球化進(jìn)程加快，國際貿(mào)易量越來越大，港口是國際貿(mào)易貨物運(yùn)輸?shù)闹匾h(huán)節(jié)。對港口貨物吞吐量進(jìn)行科學(xué)預(yù)測，有利于港口城市經(jīng)濟(jì)及世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展。預(yù)測港口貨物吞吐量是港口規(guī)劃決策工作的基礎(chǔ)，在規(guī)劃決策前期尤為重要。我國沿海12個(gè)主樞紐港之一的防城港港，與220多個(gè)國際港口通航，預(yù)測防城港港貨物吞吐量可為防城港市乃至北部灣經(jīng)濟(jì)圈經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供重要信息。

1 防城港港發(fā)展前景

防城港港現(xiàn)有包括25個(gè)生產(chǎn)性泊位在內(nèi)的29個(gè)作業(yè)泊位（其中深水泊位14個(gè)），集裝箱通過能力25萬TEU[1]，碼頭倉儲面積超過180萬m2。未來在我國華南地區(qū)將會形成以香港國際樞紐港為中心，涵蓋廣州南沙港、深圳鹽田國際港、北部灣港區(qū)的港口群。[2] 防城港港將逐漸顯現(xiàn)以下優(yōu)勢：

從地理區(qū)位條件看，防城港位于我國海岸線西南部，與東盟國家水陸相連，擁有國家級口岸5個(gè)。防城港港與相鄰的欽州港、北海港組成北部灣進(jìn)出口貿(mào)易港群。借助良好地理位置和國家政策支持，防城港港未來可以發(fā)展成為我國西南地區(qū)貨物吞吐量最多的港口。

從交通運(yùn)輸條件看，防城港港目前已基本形成海運(yùn)、鐵路及公路運(yùn)輸為一體的綜合交通運(yùn)輸體系。海上運(yùn)輸方面，防城港港與多個(gè)國家開通了集裝箱航線，與越南等國開通了客運(yùn)航線;鐵路運(yùn)輸方面，防城港已開通了防城港―南寧、南寧―昆明等線路，而作為西南出海大通道組成部分的南寧―昆明線聯(lián)結(jié)云南、貴州、廣西，并且直通防城港港碼頭[3];公路運(yùn)輸方面，防城港港周圍建有四通八達(dá)的公路網(wǎng)絡(luò)，主干公路與分支公路縱橫交錯(cuò)，公路運(yùn)輸條件優(yōu)越。

2 貨物吞吐量預(yù)測方法及適用性

2.1 預(yù)測方法

港口貨物吞吐量的預(yù)測方法分為定性分析法和定量分析法，由于定性分析法存在一定的不確定性，因而在實(shí)際中較少運(yùn)用。

定量分析法主要有因果分析法、組合預(yù)測法和時(shí)間序列法等，常用的時(shí)間序列法有移動平均法、指數(shù)平滑法、灰色預(yù)測法等。在使用定量分析法預(yù)測貨物吞吐量方面，國外學(xué)者已經(jīng)有一些研究成果，例如：LEDOUX[4]認(rèn)為貨物吞吐量與物流需求存在一定關(guān)系，其研究在港口貨物吞吐量預(yù)測方面具有前沿性;MEERSMAN[5]以貨物吞吐量為基礎(chǔ)分析港口擴(kuò)建及投資，指出市場競爭、港口建設(shè)及規(guī)劃情況等影響港口貨物吞吐量的因素，為分析影響貨物吞吐量的因素提供參考;BULUT[6]研究時(shí)間序列的季節(jié)性影響，提出基于模糊時(shí)間序列預(yù)測季節(jié)性模糊邏輯的綜合預(yù)測方法，其方法具有較大可行性。

國內(nèi)學(xué)者也對貨物吞吐量預(yù)測方法進(jìn)行了研究。鄧聚龍[7]提出的灰色理論被中外學(xué)者廣泛應(yīng)用。鄭燕玲[8]以寧波舟山港為例，預(yù)測分析港口貨物吞吐量，并通過算例論證了方法的可行性。

2.2 預(yù)測適用性分析

不同研究方法在研究方向上存在差別，影響港口貨物吞吐量預(yù)測的因素大多不可量化，數(shù)據(jù)收集和整理難度大。防城港港數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)不完善，缺乏科學(xué)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，無法獲取大樣本數(shù)據(jù)。因?yàn)閿?shù)據(jù)受季節(jié)因素影響較大，所以本文采用剔除季節(jié)因素的時(shí)間序列分析法預(yù)測模型來預(yù)測防城港港的貨物吞吐量。

2.3 模型的建立

季節(jié)分析方法[9]是時(shí)間序列分析法的一種，通過確定季節(jié)指數(shù)來表示各年的季節(jié)因素，描述各年的季節(jié)變動情況，步驟是：

（1）確定季節(jié)指數(shù)并分離季節(jié)因素;

（2）建立預(yù)測模型并進(jìn)行預(yù)測;

（3）計(jì)算預(yù)測值。

3 防城港港貨物吞吐量預(yù)測實(shí)例驗(yàn)證

3.1 確定季節(jié)指數(shù)并分離季節(jié)因素

2011―2016年防城港港貨物吞吐量見表1。

2011―2016年防城港港貨物吞吐量的中心化移動平均值及其比值計(jì)算過程見表2。

為計(jì)算比值的平均值和季節(jié)指數(shù)，將表2中的比值按季度重新進(jìn)行排列，結(jié)果見表3。

為反映防城港港貨物吞吐量的季節(jié)變動情況，根據(jù)表3數(shù)據(jù)，將季節(jié)指數(shù)繪制成趨勢圖，分離季節(jié)因素后的防城港港貨物吞吐量季節(jié)變動及趨勢見圖1。由圖1可知，每年貨物吞吐量最多的是第四季度，最少的是第一季度，且具有明顯的線性趨勢。因此，可以使用一元線性模型來預(yù)測未來5年的各季度港口貨物吞吐量。

將貨物吞吐量原始數(shù)據(jù)除以季節(jié)指數(shù)，即可得分離季節(jié)因素后的序列，見表4。

3.2 時(shí)間序列回歸預(yù)測

使用SPSS軟件，將表4中數(shù)據(jù)代入分離季節(jié)因素的線性預(yù)測回歸方程，可求得各季度預(yù)測值為

k=b0 + b1 k=2 255.462 7 + 33.697 8 k

式中：b0、b1 均為回歸方程參數(shù)。

將k代入上式即得分離季節(jié)性因素后的各期預(yù)測值，再乘以季節(jié)指數(shù)S可得最終預(yù)測值。對比最終預(yù)測值與原始值得到預(yù)測誤差。擬合誤差均在15%以內(nèi)，其中最高為12.06%，最低僅為0.13%，預(yù)測效果較好。

例如，預(yù)測第23期即2016年第三季度不含季節(jié)因素的港口貨物吞吐量，將k=23代入趨勢方程，得Yk= + 33.697 8 ？23=（萬t）;含有季節(jié)性因素的港口貨物吞吐量最終預(yù)測值為 ？1.004 4=3 043.75（萬t）。

2016―2021年各季度防城港港貨物吞吐量的預(yù)測值見表5，預(yù)測值與實(shí)際值對比結(jié)果見圖2，可見預(yù)測值與實(shí)際值及趨勢較吻合。

3.3 分 析

原始數(shù)據(jù)波動較大，在建模初期需要進(jìn)行處理。將上述數(shù)學(xué)模型運(yùn)用于防城港港貨物吞吐量預(yù)測，對防城港港近22個(gè)季度的貨物吞吐量進(jìn)行分析，經(jīng)過計(jì)算得出一組具有明顯增長趨勢的預(yù)測數(shù)據(jù)。將預(yù)測數(shù)據(jù)與原始數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，誤差在允許范圍內(nèi)，故本文提出的預(yù)測方法適用于預(yù)測防城港港貨物吞吐量。

4 結(jié) 語

本文通過建立數(shù)學(xué)模型對防城港港貨物吞吐量進(jìn)行預(yù)測，通過與實(shí)例數(shù)據(jù)比對驗(yàn)證了數(shù)學(xué)模型的有效性。預(yù)測結(jié)果是防城港港的貨物吞吐量將穩(wěn)步增長，建議防城港港加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，完善交通網(wǎng)絡(luò);提高管理水平，延伸附加服務(wù);把握政策機(jī)遇，適時(shí)調(diào)整港口建設(shè)戰(zhàn)略，以應(yīng)對未來不斷增長的貨物吞吐量。

參考文獻(xiàn)：

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[3] 百度文庫.防城港區(qū)位優(yōu)勢[DB/OL].（2018-06-30）[2018- 11-10]https：//wenku.baidu.com/view/62c7ce031ed9ad51f11 df252.html

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