基于組合方法下的連云港市物流預測研究

0 引 言

連云港市因港口而得名連云港，是一座山、海、港、城相依相擁的城市，也是中國沿海25 個主要港口之一。隨著2013 年9 月7 日上午，國家主席習近平在哈薩克斯坦納扎爾巴耶夫大學作演講時，提出共同建設“絲綢之路經濟帶”，到如今的共建“一帶一路”。作為絲綢之路經濟帶中位線的起始城市，連云港因其自身的特殊的地理位置，在其中占據重要地位。

通過綜合預測法對連云港沿海港口貨物吞吐量的潛力進行預測研究，為連云港近期以及長期的更好發展給出理論以及數據上的支持。關于預測方面的研究，許多學者都對相關問題進行了深入解釋。李偉瑩等建立了灰色預測模型，探討了我國水產品物流需求，并從技術、渠道、人才、政策等方面提出了相關建議。吳家麒等和楊航等通過建立改進的灰色馬爾可夫鏈模型，對目標城市的物流需求（貨運量） 進行了定量預測，得到了更準確的預測結果，可作為物流需求經濟決策的參考。還有利用其他方法進行預測研究的，馬巧云等和黃建華等基于ARIMA 模型的組合預測方式，能有效提高預測精度。鄒相林和王瓊將灰色預測模型運用未來發展變化方面的研究。

指數平滑法在預測方法中屬于利用率很高的一種方法。張恒和鄭偉倫對物流需求預測采用指數平滑法進行研究，可以更好地檢測數據的波動性。在組合預測方法中，回歸模型和指數平滑法同樣是研究熱點。劉曉玉等將這種組合方法運用到了投資領域。其中，使用指數平滑法和線性回歸法都可以通過在Excel 表格中進行虛擬仿真運算，達到數據精度與效率的提高。

本文通過使用改進后的線性回歸預測法與指數平滑法對連云港市未來5 年，即2021～2025 年的沿海港口貨物吞吐量的進行預測研究。對連云港市近期以及長期更好的發展給出理論以及數據上的支持。為開發連云港的發展潛力，也為連云港近期以及長期更好的發展給出理論以及數據上的參考。可以在未來支撐起更多更復雜的貨運及貨物中轉的重任，為之后的迅猛發展做出充足應對的準備。

1 研究理論依據

進行物流規劃研究和物流系統運營管理時，都需要針對所要研究的目標進行準確的預測。預測，就是對還沒有發生或者目前還不確定的事情提前進行估計和推斷，是現實對事情即將要發生的結果進行的探討和研究。對于一座重要港口城市的未來規劃與設計，更需要準確的數據作為支撐，以針對未來的運輸系統建設給予有力的理論支持。

可以預測的方法有很多，線性回歸法、指數平滑法、彈性系數法、灰色建模法等，線性回歸法和指數平滑法都可以通過工具軟件進行計算預測。其中線性回歸預測法利用Excel 和SPSS 軟件結合使用，建模速度快，不需要進行很復雜的運算；指數平滑法通過計算指數平滑值，配合時間序列預測模型，對一種現象的未來進行預測，是一種預測數值誤差較小的預測方法。

本次研究采集連云港市經濟社會發展的主要統計指標（沿海港口貨物吞吐量），使用并改進線性回歸法和二次指數平滑法，利用Excel 和SPSS 軟件對連云港市未來5 年的港口貨物吞吐量做出合理預測。

1.1 基礎數據

連云港市沿海港口貨物吞吐量采用地方統計局的實際數據進行衡量。實際數據如表1 所示：

表1 連云港市沿海港口貨物吞吐量原始數據

1.2 線性回歸法的指標選擇

線性回歸法是根據事物內部發生變化因素間的因果關系對事物未來的發展趨勢進行預測，是計算影響因素（自變量x） 與預測量（因變量y） 之間的相關程度，建立各變量之間的關系方程，并將方程作為預測模型。

冰雪裝備制造業是冰雪產業的重要組成。中國冰雪裝備制造業整體水平與發達國家差距較大，主要生產低端滑雪產品。目前國內冰雪裝備制造業主要集中在黑龍江、北京、東南沿海等地區，吉林省只有少數幾家企業，產品集中在低端滑雪板、滑雪服、滑雪手套、滑雪圈等技術含量較低的產品，企業規模較小，且多為貼牌生產。[5]

一般而言，區域的貨運發展與區域整體經濟之間互相影響、互相促進。衡量區域整體經濟發展狀況的重要指標有GDP（人均生產總值）、生產總值、第一產業、第二產業、工業、第三產業。為了更加清晰地了解貨物周轉量與個性經濟指標之間的關系，對原始數據進行分析，可以得到港口貨物吞吐量和連云港市主要經濟指標之間的關系值，如表2 所示。

表2 連云港市沿海港口貨物吞吐量原始數據

從表2 可以看出，沿海港口貨物吞吐量和所有指標的相關系數均在0.9 之上，說明選取的幾個指標與沿海港口貨物吞吐量都有比較強的正相關關系。其中生產總值與沿海港口貨物吞吐量之間相關性最強，其次是第二產業，再次是第一產業。這些數據都可以用作沿海港口貨物吞吐量的預測。由于生產總值與其他指標的平均值為0.9892（保留四位小數），均大于其他數據的平均值。最終選用生產總值作為預測的參數值，對連云港市的沿海港口貨物吞吐量進行研究。

1.3 指數平滑系數指標選擇

平滑系數α 的選擇是預測趨勢值能否符合實際值的關鍵。α 值越大，近期需求所占權重越大，α 值越小，則歷史數據所占權重越大，一般遵守如下標準：

（1） 如果希望消除季節波動對時間序列的影響，反映時間序列的長期趨勢規律，可以選擇較小的α 值，一般取0.1～0.3 之間。減少了修正幅度，使新數列中包含了較多的原始數據信息，有利于增強預測結果的可信度。

（2） 當原始數列波動較大時，α 應選擇適中一些的數值，取0.3～0.5 之間。

（3） 希望能盡快反應觀測值的變化，且原數列波動很大、趨勢也較明顯時，可以選取較高的α 值，一般在0.6～0.8 之間。有利于增加模型的準確度，使預測結果迅速跟上歷史數據的變動水平。

2 連云港市沿海港口貨物吞吐量預測分析

2.1 線性回歸預測法

根據表1 中的原始數據，在SPSS 軟件中導入時間、生產總值和貨物周轉量的數據，利用軟件中的數據分析功能分別對生產總值與時間，沿海港口貨物吞吐量與生產總值進行數據研究。運算完成，分別得到兩組回歸系數值。可以建立兩個一元線性方程：y=4 753.333x-9 526 917.4（因變量：生產總值；自變量：時間）；z=0.221y+9 624.222（因變量：沿海港口貨物吞吐量；自變量：生產總值）。

表3 線性回歸法預測值與相對誤差值

2.2 指數平滑預測法

根據1.3 節平滑系數的選取原則，由于原始數據的時期較長，為了消除原始數據較大的波動值，選擇0.3 作為初始平滑系數，進行二次平滑預測，最終得出的預測值和相對誤差值，如表4 所示：

表4 平滑系數α=0.3 沿海港口貨物吞吐量預測與相對誤差值

初始平滑系數值的確定，雖然有一定的理論依據，但仍然有一定的主觀性與誤差性。為保證預測的準確性，利用Excel 表格軟件中的模擬運算表，對0.01～0.99 之間的所有平滑系數可能取值進行模擬運算，求出MES 最小值為：582 877 595，進行篩選，得出了最優平滑系數是：0.77。

利用模擬運算表求出的最優平滑系數重新進行預測，得到了新的預測值與相對誤差，如表5 所示。

為驗證兩次不同的平滑系數取值，將兩次的相對誤差進行對比，如圖1 所示。

觀察圖1，當平滑系數值為0.77 時預測結果的相對誤差要明顯小于平滑系數值為0.3 時，最終取平滑系數值為0.77 時的預測數據作為最終研究數據。

2.3 綜合對比

使用兩種預測方式分別對連云港市的沿海港口貨物吞吐量進行預測，將兩組數據進行對比分析選定最優預測方法，如表6所示。

為了更清晰地體現兩種方法的預測數據，對原始數據與預測數據進行對比，如圖2 所示。

通過圖2 的數據對比，可以明顯地看出指數平滑法與線性回歸法所預測出來的數值和原始數據之間都具有一定的誤差。但是，對比與預測值與原始數據之間，通過指數平滑預測法預測出來的數據，相比于原始數據沒有太多的滯后性，且較為敏感。所以，最終選用指數平滑法對連云港市未來5 年，即2021～2025 年的沿海港口貨物吞吐量進行預測研究。

表5 平滑系數α=0.77 沿海港口貨物吞吐量預測與相對誤差值

表6 兩種預測方法的預測值與相對誤差數據對比

圖1 兩次平滑系數的預測值相對誤差對比

2.4 最終預測值

使用指數平滑法，選取最后一次（即2020 年） 計算得到的a、b 值作為常量，依次進行5 期預測。得到了未來5 年（2021～2025 年） 的最終預測值，如表7 所示。

3 結束語

通過預測數據可以明顯看出，連云港市的沿海港口貨物吞吐量在未來5 年（2021～2025 年） 時間里，保持著不斷上升的趨勢。連云港作為老牌的港口城市，從“新絲綢之路”中心線城市：連云港—鄭州—西安—蘭州—新疆—中亞—歐洲中同樣可以看出，作為“一帶一路”倡議實施的重要節點城市中發揮著重要的戰略作用。而隨著“一帶一路”倡議的落實與實施，中國為世界經濟發展提供了“中國模式”，推動了沿線國家的經貿往來、文化交流與政治互動。

圖2 實際沿海港口貨物吞吐量與兩次預測值對比

表7 連云港市未來5 年的沿海港口貨物吞吐量預測值

在江蘇省委、省政府出臺《關于高質量推進“一帶一路”交匯點建設的意見》指出，江蘇將以連云港港為突破口，推動航運與鐵路、公路、航空協同發展，構建海河江、鐵公水的高效多式聯動體系，強化全國性綜合交通樞紐優勢，提升上合組織出海基地功能，打造“一帶一路”新亞歐陸海聯運通道示范標桿。這一系列的意見也表述彰顯了連云港在江蘇“一帶一路”建設大局中的重要地位。

連云港作為重要港口城市，以及未來也極具重要地位的城市，連云港想要支撐起更多更復雜的貨運及貨物中轉的重任，需要為未來的迅猛發展做出充足應對的準備。因此，連云港應繼續加大綜合運輸體系和港口貨物吞吐量能力的建設投入，結合國家政策和江蘇省具體經濟發展水平，一方面滿足物流供需平衡，另一方面要實現物流的發展和服務質量的提高。與此同時，經濟發展對物流需求產生積極影響，但更重要的是物流與經濟發展之間的平衡，這也需要政府、行業和企業共同努力，實現經濟質量和數量的提高。從本文的研究可以看出，準確的數據預測對連云港市的物流發展乃至全省的經濟發展都具有重要意義。需要統計部門、相關企業和機構進行更全面的調查，以便獲得有效的第一手數據，建立更精確的預測模型。并在國家發改委提出的規劃基礎上，適當加大綜合運輸體系建設規模和建設投入，進一步做好綜合的合理規劃，實現經濟的進一步發展與提升。