基于快遞行業業務量預測快遞行業業務總量實證

彭小劍　羅來根

摘 要：快遞行業業務總量是評價快遞業務的總體指標，快遞行業業務總量預測正確與否對快遞行業的發展有一定的影響。針對這一問題，以中國郵政行業為例，通過選取2011-2017年相關業務業務量和業務總量的歷年數據，運用回歸分析法并借助SPSS軟件進行分析與預測，結果顯示該方法是有效的，且對對快遞行業業務總量預測的應用研究具有一定的現實意義和借鑒意義。

關鍵詞：快遞行業;業務量;SPSS;回歸分析;業務總量

1、引言

近年來，中國物流行業發展快速。物流業作為支撐國民經濟發展的基礎性、戰略性產業，面臨諸多發展機遇。隨著現如今，網購已逐漸成為一種自然的消費習慣，隨著網購的井噴式發展，人們對快遞的需求只會越來越大。伴隨著我國經濟技術的大力發展，社會對快遞需求也進一步加強，快遞業務也隨之急速增長。隨著顧客對快遞服務要求越來越高，快遞行業也面臨著很大的挑戰。快遞行業業務總量是評價快遞業務的總體指標，對其進行科學合理的預測是提高快遞行業質量和效益的前提條件和依據。鑒于此，對快遞行業業務總量預測的應用研究具有一定的現實意義和借鑒意義。

2、快遞行業業務總量預測方法概述

快遞行業業務總量預測的正確與否對快遞行業的發展具有一定的影響。目前有學者針對這一問題已經提出了很多預測理論和方法。高潔采用多元模糊推理預測法對郵電業務總量進行了預測，表明該預測的有效性[1]。高潔采用可拓聚類預測方法對郵電業務總量進行了預測，結果表明可拓聚類預測方法是有效的[2]。高潔，盛昭瀚應用集對分析聚類預測法對郵電業務量總量進行預測，結果表明該預測方法是有效的[3]。關可天，商均安構建ARIMA 乘積季節模型對郵政業務總量月度數據進行了分析和預測，結果發現我國郵政業務總量未來將繼續增長[4]。包麗莉采用時間序列預測法對我國郵政業務總量進行了分析與預測，發現我國郵政業務總量波動呈季節性[5]。本文通過對我國郵政有關歷史數據的分析和計算，驗證了郵政業務總量回歸分析預測方法的有效性和實用性。

3、快遞行業業務總量預測的實證研究—以中國郵政為例

此次通過江西快遞行業協會官網選取中國郵政行業2011-2017年的郵政行業業務量和業務總量數據作為分析和研究依據，具體數據見表1;通過選取郵政寄遞服務（函件、包裹、訂銷報紙累計數、訂銷雜志累計數和匯兌）、快遞以及郵政行業業務總量這3大類7小類分析研究，并借助SPSS軟件進行分析與預測。

2.郵政行業業務收入中未包括郵政儲蓄銀行直接營業收入。

通過運用SPSS軟件對上述數據進行分析和預測結果如下：

由表2得回歸方程如下：

將2018年上半年的數據：x2=146000，x3=1217.7;x4=1808000，x5=866000，x6=41000，x7=1363.9帶入回歸方程中得y=5611.93億元。

4、結論

由預測得到的結果5611.93億元，與2018年上半年中國郵政行業業務總量累計完成5528.1億元相比較，相差1.52%。從預測誤差來看誤差相對來說較小，預測的效果和精度在合理范圍之內，結果表明該方法是有效的。預測結果可以為郵政管理局、郵政公司等政府部門和企事業單位提供一定的參考和借鑒。由于預測模型在進行分析與預測過程中沒有充分考慮市場環境，因此在面臨環境變動時，此預測結果可能會與我國郵政行業長期發展的實際情況存在一定的誤差。

參考文獻：

[1]高潔.應用多元模糊推理預測方法進行郵電業務總量預測[J]. 南京郵電學院學報（自然科學版），2000（01）：58-62.

[2]高潔.可拓聚類預測方法及其在郵電業務總量預測中的應用[J]. 系統工程，2000（03）：73-77.

[3]高潔，盛昭瀚. 集對分析聚類預測法及其應用[J]. 系統工程學報，2002（05）：458-462.

[4]關可天，商均安.我國郵政業務總量月度數據分析與預測[J].科技經濟導刊，2018，26（24）：203+205.

[5]包麗莉.中國郵政業務發展狀況的分類與預測研究[D].華中科技大學，2015.