周红五教授大声说：不听周红五的课将使你遗憾终生！乍一听，你一定会认为这是个“狂人”，说实话，当时我就有这样的感受。若不是亲身经历，你怎么也不会相信这个“狂人”就是全国十佳心理健康教育专家、浙江省教育科学研究院的周红五教授。而他的讲座确实证实了他的这一席话的正确性。

周红五老师的讲课给了我很大的震撼！一个65岁的老者作了一天的报告，无论是上午还是下午都是连续站立3个多小时，精神饱满，神采飞扬，用他那磁性般的话语，与教师进行有效的互动，深深地感染了与会的所有教师。

在周红五教授身上，我看到了一种力量。一种坚忍不拔的力量。他把苦难当财富，把经历当财富。他有着一个不平凡的经历， 17岁从上海下放到黑龙江插队，做过生产队会计、乡村医生、民办连连长、教师、校长、局长-----用途自己的话说，几乎什么都做过。有过打黑熊、在洪水中度过三天三夜的与死神擦肩而过的经历。在他的一言一行中，我们看到了一个男人刚毅、人不凡的一面。

人的一生是短暂的，好多人一辈子都庸庸碌碌地做着一个工作，到老退休，这是多么无趣。可周红五教授却把人生经营得如此丰富而精彩，这不得不令我佩服。他真的可称得上是一个杂家，一名高中英语老师，至今讲得一口流利的英语，却编写过小学科学教材《人与自然》。一位普通的班主任，却成为了全国十佳心理教育专家。回来后我一直在想，是什么使周教授成就了今天？

是他那不平凡的经历，是他在劣境中发愤的读书！在他的一生中，博览群书：既读哲学、美学、心理学，又读史学、宗教学??

第二篇：周红

高 等 教 育 自 学 考 试

毕 业 论 文

物流量预测方法研究

周红

专 业：物流管理

主考学校：兰州交通大学＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿

准考证号：655008103002

指导教师姓名职称：鲍彦生 讲师

甘肃省高等教育自学考试办公室印制

20xx年 11月11日

物流量预测方法研究

Study on the Prediction Method of Logistics Volume

周红

Zhou Hong

- - - 2 -

目 录

内容摘要.............................................................................................................................1

第1章 绪论.......................................................................................................................1

1.1研究背景及现状……………………………………...........................................1

1.2物流量预测存在的问题………………………………………………...............2

第2章 物流量预测方法. .................................................................................................2

2.1物流量预测的基本原则.......................................................................................2

2.2物流量预测的基本步骤.......................................................................................3

2.3物流量预测的基本方法.......................................................................................4

2.3.1定性预测方法......................................................................................... ..4

2.3.2定量预测方法............................................................................................5

2.3.3组合预测方法........................................................................................... 7

第3章 物流量预测实例. .................................................................................................9

3.1机场甲物流量影响因素分析...............................................................................9

3.1.1 地理因素..................................................................................................10

3.1.2交通条件因素...........................................................................................10

3.1.3政策影响因素...........................................................................................10

3.1.4周边机场的竞争因素...............................................................................11

3.1.5价格因素...................................................................................................11

3.2机场甲物流量定量预测................................................................................…..12

3.2.1时间序列预测......................................................................................….12

3.2.2相关回归预测...................................................................................... …13

3.2.3预测结果........……...............................................................................…14

3.3机场甲物流量预测结果分析..............................................................................15

第4章 物流量预测总结...................................................................................................16

参考文献............................................................................................................................18

致谢....................................................................................................................................19

- - - 3 -

物流量预测方法研究

周红

内容摘要：现代化物流在我国已经从概念炒作阶段过渡到了实际操作阶段，在这一形势下，物流量的预测对于物流企业的战略化发展就显得更为重要。但是,由于我国物流企业还处于起步阶段，对于预测所需要的历史数据的统计还很不完整，也很不科学。在这种情况下，提高物流量预测的精度，就显得尤为重要。本文介绍了国内外关于物流量预测方法的研究状况，阐述了物流量预测的特点以及存在的问题,介绍了定性、定量、组合的预测方法，并结合实例给出了行之有效的物流量预测，对保证物流量预测的准确性以及提高预测的精确性，具有非常重要的现实意义。

关键词：物流量 预测方法 线性回归

第1章 绪论

1.1研究背景及现状

目前，我国的物流规模持续迅速增长，但其发展还处于起步阶段，尤其关于物流量预测方面的研究还很不成熟，也不够系统化。(我们这里所指的物流量，是第三方物流企业物资的运输流量。)当前由于我国对于物流需求预测的方法有两种，一种是将物流企业所处经济区内的总的货运需求预测量作为预测对象来进行预测，我们所预测的物流量只是该物流企业的货运需求预测量的一部分。这种方法虽然比较简便，但其预测结果往往与实际情况相差很大，因为这种方法是通过确定该企业物流量在整个经济区域内所占的比例来确定该企业的预测量的，但物流系统是开放式的系统，易受运输量、库存量、装卸搬运量等因素的影响，在整个经济区内还有其它的物流企业在与其竞争，吸引货源，各种因素的变化都可能会导致这一比例的变化。另一种方法是利用该物流企业以往的历史数据进行预测。这种方法在供大于求的情况下误差较小，然而在供不应求的情况下，由于潜在的货运需求并没有得到满足，所以预测出来的结果将会出现较大的失误。

﹙1﹚国内物流企业对物流量的预测有很多，其中为企业的近期发展以及生产计划

- - - 1 -

提供依据的短期预测比较容易，因为它们往往依靠经验以及较为简单的预测技术就可以达到很好的效果。但对于长期预测，由于考虑因素的不确定性以及多样性，往往显得较为复杂，大大增加了预测的难度及准确度，使得企业的长期规划以及战略发展带有一定的盲目性。

﹙2﹚随着经济结构和经济形势的发展变化，我国正从计划经济向市场经济过渡，物流企业的现代化运作才刚刚开始，普遍存在历史数据少而且不完整，统计口径不统一等问题，这给建立物流预测模型带来了很大的困难，针对我国物流企业的实际情况，如何能对物流量进行比较精确的预测，己经成为物流系统预测中研究的重要内容。 ﹙3﹚如何能以宏观背景条件为参考，考虑到各种因素的影响，使定量预测与定性预测更好地结合起来运用，仍然是预测上的一个难点。而物流系统是一个开放式系统，对于我国来说，按照现代物流业发展的特点衡量，尚处于起步阶段，它的发展受到的各种制约条件非常多，受外界的干扰而引起的变化比成熟期要大。在这种情况下，提出一些行之有效的方法来保证物流量预测的准确性以及提高预测的精确性，从而提高物流的效率以及降低物流成本，是具有非常重要的现实意义的。

1.2我国物流量预测所存在的问题

﹙1﹚预测方法过分强调的是与历史数据的拟合，而忽视系统未来发展是否符合历史发展所确定的趋势。

﹙2﹚传统的预测方法对历史数据的依赖性较高。

﹙3﹚组合预测模型是目前用的较多的预测方法，但是如何将各种预测方法进行有机整合却没从理论上给出科学的指导。

﹙4﹚对预测量的未来发展过程中，其随机影响因素突变的量化问题还没有解决。

第2章 物流量预测方法

2.1物流量预测的基本原则

1.惯性原则

任何事物的发展都与其过去的行为有着一定的联系。过去的行为不仅影响到现在，还影响到未来，这表明，任何事物的发展都带有一定的延续性，即惯性。惯性越大表明过去对未来的影响越大，反之亦然。惯性原则的存在，不仅为预测方法提供了思路，也为预测的可行性提供了一定的理论基础。

2.类推原则

所谓预测的类推原则，即许多事物的发展规律有着相似之处，用一个事物的变化

- - - 2 -

规律来类推另外一个事物的变化规律。应用这一原则可使我们的预测工作大大简化，在预测中常常采用经验曲线来进行预测，这就是以类推原则作为理论依据的。

3.相关原则

相关原则是研究事物发展复杂性的一个必不可少的原则。任何事物的发展变化都不是孤立的，都是与其它事物发展变化相互联系、相互影响而确定其运动轨迹的。相关性有多种表达形式，其中最为广泛的是因果关系。即任何事物的发展变化都是有原因的，其变化状况是原因的结果，相关回归预测模型就是以这一原则为前提的。

4.概率推断原则

由于各种因素的干扰，常常使事物的各个方面的变化呈现出随机形式。随机变化的不确定性往往给预测工作带来很大的困难，这时就需要应用随机方法对一些不确定的问题进行研究，并探讨预测方法。这种依据概率进行推断的原则就是概率推断原则。

5.质量分析相结合原则

质量分析相结合是指预测中要把量的分析(定量预测法)与质的分析法 (定性预测法)相结合起来使用，才能取得良好的效果。

预测方法的选择和预测模型的建立都是以预测的原则为依据的。在实际预测过程中往往是根据预测对象的特点，选择相应的预测原则而构造预测模型。当然，预测原则的使用是有一定的条件。因此，对预测原则的掌握是预测模型建立的基础。

2.2物流量预测的基本步骤

预测，并非只是简单的指根据资料作出预计推测的这一行动，而应看作是一个科学的过程。我们对于物流量进行预测，应遵循一定的步骤来进行，从而使预测过程更为科学、合理，一般地说，预测过程包括以下几个步骤:

1.根据预测的任务确定预测的目标

具体地说，就是按照计划、决策的需要，确定预测对象、规定预测的时间期限和希望预测结果达到的精确度等。

2.搜集和分析有关资料和情报

资料和情报是预测的基础，可以从中分析得到反映预测对象特性和变动倾向的信息。原始资料必须经过加工整理，以便去伪存真，去粗取精。对资料和情报的一般要求是准确、及时、完整和精简实用。

3.选择预测方法并进行预测

预测者经分析研究了解预测对象的特性，同时根据各种预测方法的适用条件和性

- - - 3 -

能，选择出合适的预测方法。预测方法是否选用得当，将直接影响预测的精确度和可靠性。

运用预测方法的核心，是建立描述、概括研究对象特征和变化规律的模型。定性预测的模型是指逻辑推理的程式。定量预测的模型通常是以数学关系式表示的数学模型。根据预测模型，输入有关资料、数据，即可得到初步的预测结果。

4.分析评价

分析评价就是对预测结果的准确性和可靠性进行验证。预测结果受到资料的质量、预测人员的分析判断能力、预测方法本身的局限性等因素的影响，未必能精确地估计预测对象的未来状态。此外，各种影响预测对象的外部因素在预测期限内也可能出现新的变化。因而要分析各种影响预测精度的因素，研究这些因素的影响程度和范围，进而估计预测误差的大小，评价原来预测的结果。在分析评价的基础上，通常还要对原来的预测值进行修正，得到最终的预测结果。

5.提交预测报告

预测报告应概括预测研究的主要活动过程，列出预测的目标、预测对象及有关因素的分析结论，主要资料和数据、预测方法的选择和模型的建立，以及模型预测值的评价和修正等内容。

2.3物流量预测的基本方法

2.3.1定性预测方法

定性预测在人们的社会活动中应用最为广泛，在科学技术还不发达的时代，人们就是靠着定性预测的方法来预测事物的未来，从而指导人们的生产活动。所谓定性预测就是人们根据自己掌握的实际情况、实践经验、专业水平，利用判断、直觉、调查或比较分析等方法，对经济发展前景的性质、方向和程度作出的判断，有时在对事物分析的基础上也可以给出数量估计。

﹙1﹚定性预测方法的优势

需要的数据少，能考虑无法定量的因素、简便易行，在缺乏足够统计数据和原始资料的情况下，可以根据经验作出一些定性估计和得到从资料上不能直接得到的信息，因此，它是一种不可缺少的灵活的经济预测方法。

﹙2﹚定性预测方法的劣势

人的主观因素影响太大，方法很难标准化，准确性很难把握。

﹙3﹚实用范围

- - - 4 -

在掌握的数据不多、不够准确或主要影响因素是难以量化的，模糊的，主观的，这时常采用定性预测方法。

当经济环境、系统结构发生大的变化，或建立新的系统时，如：新产品需求预测、新技术的影响等，这是无法用定量预测方法进行预测的，而这时定性预测却是一种行之有效的方法。

系统中一些无法定量的因素，只能通过判断，进行定性分析及预测。如：党和国家方针政策的变化，消费者心理的变化对市场供需变化影响等。

﹙4﹚应用时必须注意如下问题

①由于定性预测的特点，其受人的主观因素的影响大，因此，在预测时专家的选择是非常重要的。

②在进行市场调查研究及收集资料时，应尽量使定性分析的结果数量化。

③要提高经济预测的质量应注重定性预测和定量预测相结合。

2.3.2定量预测方法

定量预测的方法有很多，具统计，至少有一百多种，比如：指数平滑预测模型、灰色预测模型、回归预测模型等。前二者属于时间序列预测模型。由于物流量预测自身的特点，在运用到这些具体定量预测方法的时候，尤其要注意预测目标的历史数据应如何进行处理，如何选择适当的预测模型。

﹙1﹚时间序列预测模型

时间序列预测法是利用预测目标的历史数据的统计规律来进行预测。

①时间序列预测方法的优点在于：

〈1〉不需要了解预测目标的影响因素，它认为所有的影响因素都归在时间序列数据的波动之中。这样对历史数据的要求仅仅局限在预测目标上，而不必考虑其他影响因素的历史数据。也就是说，历史数据的收集和整理的工作量远远小于回归模型

〈2〉预测模型的建立较回归模型容易。时间序列预测模型的建立只需要考虑一组数据的变化趋势，这样比考虑多个因素、多组数据要容易得多。

〈3〉短期预测精度较高

②时间序列预测模型的劣势

无法揭示系统内各因素之间的关系，它仅仅将时间作为预测目标的影响因素。当预测的目的是在了解未来的基础上，对系统进行规划和控制。物流系统的发展必须了解影响系统发展的主要因素。而时间序列预测方法并不具备此项功能。

③适用范围

- - - 5 -

〈1〉当预测目标的相关因素的历史数据难以收集。

〈2〉仅需要了解预测目标的发展趋势。

④应用时必须注意如下问题

时间序列预测模型有许多种，由于每一种时间序列预测模型都有它的针对性和适用范围。在采用时间序列预测模型进行预测时应对每一种模型的特点有一定的了解，否则盲目的选择某一种预测方法，很难保证预测精度。

﹙2﹚回归预测方法

①回归预测模型优势

建立回归模型，必须进行系统中各主要因素的相关分析，通过系统的相关分析能了解系统中各要素之间相互依存紧密程度的定量描述，通过系统的回归分析揭示预测目标在发展过程中与其主要影响因素之间的定量关系，一旦回归模型建立，只要知道预测目标的影响因素(自变量)的值就能通过模型直接得到预测目标(因变量)的值。因此，回归模型既可以作为预测模型，又能对系统的结构进行描述和分析，使决策者能从模型中了解到影响预测目标值的主要原因，从而能做出更为科学的决策。

②用回归分析方法存在以下缺陷

〈1〉历史数据质量要求高。由于系统因素之间的相关分析及回归预测模型的建立需要充分而完整的数据，如果没有足够的历史数据作为基础就无法有效地建立回归模型。

〈2〉系统结构要求稳定。由于因素之间的数量关系是由系统的结构所决定的，一旦进行技术改造等影响系统结构的环境发生变化，则系统中的各因素之间的数量关系就会发生变化，仅靠历史数据建立起来的回归模型的预测精度就会受到很大的影响。

〈3〉回归模型的建立难度较大。回归模型的理论模型的建立往往是首先描绘历史数据因素之间关系的散点图，分析散点图曲线与什么理论函数接近。由于影响因素可能很多，并且随机因素对系统的影响往往很难用一个确定的函数来描述或者是多个函数的叠加和组合。这需要有较强的数学建模水平。人们往往为了计算简单，常常采用线性回归来进行预测。但是，真正的实际问题，因素之间的关系往往是非线性的关系，那么用线性模型代表非线性的问题，其误差可想而知。非线性问题的复杂性给建模带来了很大的难度。

③回归预测模型的适用范围

〈1〉当系统预测所需要的历史数据较完整时。

〈2〉需要了解各因素之间的关系时。

- - - 6 -

〈3〉系统较稳定的情况下。

④应用时必须注意的问题

〈1〉对回归模型中的自变量和因变量必须作相关分析。了解其因素之间的相关程度，因为回归分析是对具有因果关系的影响因素(自变量)和预测目标(因变量)所进行的数理统计分析。自变量与因变量的相关程度，影响到预测值的有效性的大小。 〈2〉回归模型的函数形式一定要符合历史数据的规律。也就是自变量与因 变量之间的函数关系描述得是否准确直接影响预测的精度。

2.3.3定性预测与定量预测结合

在许多预测中，人们往往只重视了定量预测，片面追求使定量预测的误差达到最小，从而忽视了定性预测。由于定量预测有其自身的局限性，比如时间序列预测模型是根据惯性原则而对未来进行的递推，而预测对象未来不一定就会按照以前的趋势发展;回归模型中自变量之间的相关关系以及它们的发展趋势也可能较难确定。，我们必须结合当前的预测对象所处的环境的变化趋势以及影响预测对象的各种因素的变化趋势，参考相关专家的意见等等，看预测值是否合理，是否需要进行调整，从而确定最终的预测值。

我们先比较一下定性预测与定量预测的特点：

﹙1﹚定量预测不能识别预测趋势的转折，比如有时候受政策影响，物流量的增长呈现波动性或者跳跃式的，这时候定量预测就不能体现出这种变化来。而这种转折点或者是暂时的还是长期的，必须依赖于定性的判断。

﹙2﹚定量预测不能充分运用历史数据所包含的信息。比如：有些时间序列方法比较容易忽视较早的历史数据所包含的信息，而过分依赖近期数据。相反地，回归预测模型则轻视近期数据所包含的信息，它赋予所有历史数据相同的权重。定性预测可以充分利用各种信息，包括有关预测环境的信息，过去类似的情况等等，使预测工作者可以充分利用经验，结合各种信息做出判断。

﹙3﹚定量预测的最大优点在于它的客观性。只要选择好适当的模型，任何人应用同样的数据都会得到相同的预侧结果。定性预测则不一样，根据同样的信息，不同的人可以得出完全不同的结论，它受预测者的性格、经验、阅历方面的影响较多。

总之，预测是为人们提供未来的信息，科学的预测能够正确地向人们展现未来，使决策过程更具有目的性。随着科学技术的进步，预测技术也得到了不断发展，预测在实际应用中的成功事例不胜枚举。但是，由于经济问题错综复杂，影响一个经济变量发生变化的因素很多，所以还存在不少难以解决的问题。现代物流在我国刚刚起步，

- - - 7 -

它涉及的领域非常广泛，在进行现代物流系统的战略规划时，对物流量的预测显得尤为重要。而衡量预测工作优劣的标准是其预测值可靠性的高低，要提高物流量的预测精度，其关键点在于： ﹙1﹚充分了解系统的特性

我们对物流量进行预测，首先应该明确该物流系统的目标任务，通过系统分析了解该系统的组成要素、各要素对系统目标的影响程度、系统的范围和外部环境，通过市场调研了解哪些是可控变量、哪些是不可控制变量、市场外部环境的变化以及未来发展的趋势。同时还要考虑系统本身战略结构的变化对市场需求量产生的影响，即系统与外部环境的双向作用都是不可忽视的。

对机场甲的物流量进行预测，就应该了解机场的运作流程，它的外部环境是怎样的，影响因素有哪些，哪些是可以进行控制的，哪些是不能控制的，这些影响因素的变化趋势是怎样的，以及哪些是可以进行量化的等等。这样才能对机场甲的整个物流系统的特性有较为深刻的认识，从而才能更准确地对它的物流量进行预测。 ﹙2﹚运用适当的预测方法来进行预测

物流系统所肩负的使命是实现物资时间和空间的位移，创造物资的时间和空间价值。那么用准确的预测方法来对物流系统的物流量来进行预测，就可以对物流系统的管理以及战略规划提供依据，这对于物流系统有着极其重要的作用。不同的物流系统有不同的特点，不同物流系统的物流量也有着各自的特点，那么怎样选取适当的方法来进行预测，就显得尤其重要。 我们现将物流量预测方法有总结如下：

- - - 8 -

﹙3﹚物流系统战略对物流量影响程度分析

物流系统是一个典型的复杂开放式的随机系统，它不仅受外界环境的制约，而且也受其内部各个环境匹配协调性的影响。不同的预测方案，其目标预测值是不同的，其原预测模型不一定适合于新战略条件下的经济因素的预测。同样，对于物流企业的物流表现的改进也有可能会使物流量有较大幅度的上升。因此，其预测模型应该是给出一定假设条件下的预测模型。这样，才使预测结果更为准确、科学。

我们在此预测实例中，也先给出了假定条件，然后在此假定的基础上对机场甲的物流量进行了预测。如果没有这一假定条件，由于影响机场甲物流量变化的因素太多，也非常复杂，这些因素任何的变化，都有可能导致结果很大的不同。这样我们所作的预测就不具有较强的可靠性。

﹙4﹚预测的结果应该是动态的

当采用定量预测方法进行预测时，都是以历史资料为依据，预测结果的动态性表现在对未来形势的变动而有相应不同的预测值，使决策者可根据不同形势对企业的战略作科学的调整，使决策者无论何时都有一个科学的预测结果作为指导。

我们对机场甲作预测，也不是一个暂时的、短暂的过程。对此机场的预测结果，并不是一个最终的预测值，它需要根据时间、外部条件的变化不断地进行调整。只有这样，才能保证预测结果能够随着环境的变化，保持较高的精确度。

第3章 物流量预测实例

由于物流系统是一个非常复杂的开放式系统，外部环境和内部影响因素有所变化，预测的模型、预测的方法都会随之发生变化，这样预测值的发展趋势就很可能有很大的变化。我们不可能把所有的相关因素考虑进去，而且有些相关因素虽然重要，但是我们不可能预计到它们的变化情况，比如物流企业的经营策略等。所以在作物流量预测之前，我们应有一些假设条件来与之相对应。

这里我们的假设条件如下：

以下是对某机场(以下简称机场甲)的航空物流量进行预测，该机场所在地区所参与竞争的机场主要是机场乙；整个货源市场为此地区所有国内航空货源总量;机场甲与机场乙在航线覆盖范围、运输可得性、服务质量上相当；各种通关边检条件相同。 而由于此课题是我们于20xx年完成的，所以所用的数据截止时间都只到20xx年，虽然近几年数据已经有所更新，但这里我们只是用此具体实例来说明这种预测方法，所以并没有采用近几年的数据。

3.1机场甲物流量影响因素分析

- - - 9 -

3.1.1地理因素

从地理条件看，此地区平原占较大比重，河网密集，同时还有众多的岛屿、漫长的海岸线和丰富的海滩、海洋资源，为海水养殖、旅游、海洋运输等产业提供了良好的发展条件。该市更是我国对外开放的窗口，到20xx年进出口额己连续10年位居全国大中城市第一名。此地区的产业布局随着基础设施、交通网络的布局和地理位置的变化而变化。“港珠澳”大桥和广州至珠海铁路的建设必然会减小此地区东西部的差距，珠海市与香港的距离会进一步缩小，逐步成为此地区西部的枢纽，那么相应的产业布局也会向西移动。

我们从以上分析可以知道，由于此地区地理环境优越以及政府的重视，在未来此地区的电子产品将继续在全国保持重要地位，也会继续以较高的速度增长，而该市的电子产业将会迎来更大的发展契机，我们可以推断占主要航空货物的电子产品将会使机场甲的货运量有可能继续以较高的速度增长。

3.1.2交通条件分析

机场周边的交通条件直接影响着机场对货源的吸引力。机场甲位于该市西面临海的一片平原上，四周公路网络密集，机荷、梅观和广深珠高速公路以及107国道交汇于此，机场甲到达广州、惠州、东莞和中山的交通时间都在2小时以内，而从机场旁边的福永码头坐船半小时即可到达香港。凭借这些交通网络，机场甲成为了国内首家拥有海陆空联运优势的空港，机场这几年业务的快速发展，与其便利的交通条件是紧密相关的。

从另一角度看，新建的机场乙与机场甲的竞争同时也是地面交通网络的竞争。新建的机场乙将于20xx年6月启用，表面上看，新机场的辐射范围往北移，但是根据此地区的高速公路规划分析，新机场所处的地理位置与莞深高速和广惠高速的交汇点之间将新建一条高速公路，走此条高速公路将使东莞和惠州等地与新机场之间的距离大为缩短，因此新机场对珠三角经济区的辐射力度实际上并没有减小。

从这些方面可以看出，地面交通条件对于机场开发客货源市场是十分重要的影响因素。机场甲如果能以自身良好的交通地理位置为基础，进一步改善地面的交通条件，使货物能得以更好的流动，那么才有可能进一步提高它的占有份额。

3.13政策影响因素

由于政府大力加强对香港、台湾等地的对外服务贸易开放，这就给机场甲带来的好处有三点：第一，由于香港是一个自由港，与外国资本有着深厚的渊源，贸易投资便利化绝对不会只影响香港人，国外公司会以各种形式进入中国市场，这样人员和物资

- - - 10 -

的流动理所当然会增加，因此机场甲的国际货运量也会增加。第二，香港高新技术产品会更多进入中国大陆市场，高技术含量产品一向是航空货源的重头戏，受香港机场国内航线不足和高额的运费，再者该市有地缘上的优势加上该市的国内航线已经比较成熟，这样机场甲会比较容易得到这部分货源。第三，单就香港物流业全面介入内陆而论，香港的物流企业无论从资金还是管理上都会强于内地的大部分物流企业，它的介入势必会淘汰兼并许多中小型企业，对规范物流市场、降低物流费用和提升服务水平会起到很大的帮助，从而会刺激内地的物流市场，自然航空物流也不例外，因此机场甲的国内和国际货源也会增加。

3.1.4周边机场的竞争

在此地区的5个机场之中，机场甲的位置是比较特殊的，在机场周边100公里范围内坐落着两个大型机场，机场乙和香港机场，各机场辐射范围交错重叠，因此在货源市场上存在着较强的竞争，而正确处理机场甲与其他几个机场之间的关系，对机场今后的发展是至关重要的。

从机场甲与香港机场的比较中(见表3-4)，我们可以看出香港机场除运输费用之外的各方面都要优于机场甲，但是在国内航线的密集程度上两个机场各有优势，从两个机场的地理位置、航线分布和运输费用来分析，可以看出二者存在一种互补关系，目前香港机场已经开始计划与机场甲合作，今后两个机场之间的竞争与合作是并存的。 在国内航空市场，机场甲的主要竞争对手是机场乙，从两个机场各方面的对比来看，机场乙在硬件设施、航线密度和运输费用上的竞争力优于机场甲，但是，机场甲也具有自身的优势。

﹙1﹚东莞、惠州是经济发达地区，该市本身的工业发展水平一直在全国名列前茅，机场甲至这些地区的距离要比机场乙近，更容易占领这些地区的货源市场。

﹙2﹚香港是世界上最大的自由贸易港，每年仅内地就有近百万吨货物通过香港机场疏运到世界各地，而机场甲毗邻香港，且运费比香港机场低得多，因此比较适宜作国内转国际或国际转国内的地区性客货运中心。

撇开吞吐量较小的澳门机场、珠海机场不考虑，香港机场、机场乙、机场甲在长期的发展过程中，各自取得了一定的市场份额。香港机场由于历史的原因，在国内运输方面与机场乙、机场甲相比处于劣势。所以，机场甲在未来的物流量应该能够保证得以稳步增长。

3.1.5价格因素

对比香港机场，机场甲的一个主要优势就是低廉的价格。据估算，此经济区的货物

- - - 11 -

选择从机场甲直飞国外比通过陆路到香港中转更能节省运输成本。机场甲的国际货运近年来发展较快，部分原因便是价格因素在起作用。

据了解，机场甲的货物处理费比机场乙贵的原因是多方面的(机场甲的航油价格，地面杂费等一直高十其他机场)，短期之内可能无法降低。20xx年新机场乙投入使用，完善的硬件设施和低廉的价格可能会吸引更多的货代将目光投向机场乙，如果机场甲的货站收费一直据高不下，则很可能会制约其航空货运市场的发展。机场甲只有克服了这一不利因素，充分利用自有优势，才能保证物流量得以稳步增长。

3.2机场甲物流量定量预测

3.2.1时间序列预测模型

前面我们已经介绍了各种定量模型的特点，根据时间序列预测模型及回归预测模型的特点和优劣势，结合机场甲的实际数据，两类预测模型我们都将采用，其目的是为了保证更好的预测质量。在考虑市场需求时，当无法将所有的影响因素对预测目标的影响程度全部考虑清楚时，采用时间序列预测模型能将所有的影响因素都归在预测目标的时间影响因素上，这样在考虑机场甲未来市场的潜在需求时，用时间序列预测模型进行预测以后，只需将未来大的新建项目对机场甲货运量的影响对预测值进行修正，而其它因素的影响在时间序列的预测模型的预测值中已经体现，这样就可大大减少预测工作的复杂性。

由于时间序列预测模型较适合于短期预测，因为长期以后很难保证事物的发展还是按照过去的发展趋势发展。当未来的发展趋势发生变化时，时间序列预测模型的准确度就难以保证。而回归分析预测方法可以揭示系统各要素之间的关系，一旦模型建立，只要经济结构不发生大的变化，其模型可用于短期、中期和长期预测。如：当确定了该市GDP对该市航空市场的影响关系以后，预测值就可以根据该市GDP的变化来确定。当该市GDP的增长速度发生变化时，运输量的发展趋势就会发生变化，这时时间序列预测模型就要重新建立，但回归预测模型仍可直接获得物流量的预测值。 按照预测的思路，我们对于国内货运部分的预测，采用了多种预测模型对历史数据进行拟合，并结合机场甲的实际发展情况对预测的结果进行比较、分析，检验，最后得到机场甲未来国内货运量最有可能的发展情况。

机场甲19xx年到20xx年的国内货运吞吐量历史数据如下：

表3-2 1997-2002国内货运吞吐量

- - - 12 -

我们根据此数据，画出散点图3-1

图3-1 国内货运吞吐量

此曲线比较平滑，趋势比较明显，并无大的波动，比较接近二次曲线或者指数曲线，进一步分析计算，我们发现后四年基本上呈现指数增长模式。通过分析比较，我们最后选用指数平滑预测模型，灰色系统预测模型，指数预测模型以及回归预测模型来对历史数据进行拟合。前三种属于时间序列预测模型。

3.2.2相关回归预测模型

相关回归预测模型是根据预测的相关性原则找出影响预测目标的各因素，并用数学方法找出这些因素与预测目标之间的函数关系的近似表达。并利用样本数据对其模型估计参数及对模型进行误差检验。一旦模型确定就可利用模型根据因素的变化值进行预测。

选取的自变量应该遵循以下原则：

﹙1﹚选取的自变量便于统计及预测;

﹙2﹚选取的自变量的发展趋势比较具有规律性;

﹙3﹚选取的自变量与因变量之间具有较强的相关关系;

﹙4﹚从计量经济学的角度上看，为了使模型满足无偏性和有效性，选取的自变量之间不应具有较强的线性关系。

建立回归模型，必须对系统中各主要因素进行相关分析，通过系统的相关分析能了解因素之间依存紧密程度的定量描述，通过系统的回归分析揭示预测目标在发展过程中与其主要影响因素之间的定量关系，一旦回归模型建立，只要知道预测目标的影响因素(自变量)的值就能通过模型直接得到预测目标(因变量)的值。因此，回归模型既可以作为预测模型，又能对系统的结构进行描述和分析，使决策者能从模型中了解到影响预测目标值的主要原因及各主要影响因素对预测目标的影响程度，从而能为科学的决策提供较全面的依据。

- - - 13 -

预测步骤为：我们根据上面3.1-3.2节的定性分析，从经济意义上知道哪些影响因素对机场甲的物流量会产生影响，然后对这些影响因素的数据进行分析计算，找出与因变量有较强线性关系的因素;再在因变量的控制下，对自变量进行相关性分析，根据以上选取原则，确定自变量。最后根据综合分析计算，反复验证，来确定模型。

我们先列明可能影响货运吞吐量的因素，包括：该市第一产业增加值、该市第二产业增加值、该市第三产业增加值、该市GDP、此地区工业总产值、此地区电子通讯类工业产值、此地区第一产业增加值、此地区第二产业增加值、此地区第三产业增加值、此地区GDP等。

根据线性回归预测步骤，我们经过试算，最后选取该市的“GDP”与此地区的“第二产业增加值”作为自变量，它们与机场甲货运吞吐量的相关系数分别为0.999与0.998;该市的“GDP”与此地区的“第二产业增加值”的相关性为0.56。

从经济解释上说：该市GDP当然会与机场甲货运吞吐量有密切关系。同样，此经济区第二产业GDP对机场甲货运吞吐量影响较大，其值越高，那么相应的工业产品需要空运进、出港的货物就越多。

3.2.3预测结果

根据3.1-3.2的分析，此经济区作为全中国经济最为活跃的地区之一，特别是电子产品这类适合空运的货物发展势头迅猛，其航空货运增长率肯定会高于全国的航空货运增长率。而比较机场甲和机场乙的货运增长率，会发现机场甲的航空货运增长率比机场乙更高，由此可以推断，机场甲未来物流量一定会以较高的速率增长。从1991起全国航空货运的年增长率超过了20%，机场甲的货运增长率达到了30。2%，而IATA预测2002-20xx年全球航空货运量平均年增长率为5。3%，亚洲内部是增长最快的地区之一，波音公司更认为中国国内航空货运市场的年均增长率将达到10。3%，又因为随着机场甲近年来物流量的快速增长，基数已经很大，难以再保持30%左右的高速增长，它又会以较高的速率增长，结合历史统计数据以及各权威机构预测数据，我们可以推断机场甲在未来近几年的航空货运增长率估计会在20%左右。

根据此预测结果，可以计算出年平均增长率达到了26.7%，这与我们前面分析的增长率相比，结果偏高，需要进行修正。我们用第2章谈到的各种定量方法来确定权重，会发现所得出的修正值都偏高。

因此，我们采用第2章所谈到的定量与定性相结合的方法来确定各种预测方法的权重。由于这E41-历史数据较全，模型应用也比较合理，所以我们采用定性分析修正定量结果的方法来确定预测值。

- - - 14 -

最后，我们采用特尔菲法确定各种模型的权重。由于货运量基数会逐渐增大，我们认为机场甲国内货运目前这种高速增长的趋势会逐渐放缓，所以按照灰色系统与指数模型预测增长的可能性不大。同样，我们认为回归模型预测结果比较符合机场甲未来的发展。根据专家反馈结果，综合分析比较取权重，分别为：0.3, 0.1, 0.1, 0.5。同时，据调研分析，机场乙的货运保障能力己经接近饱和，20xx年新建机场乙启用后会有力的缓解机场乙硬件设施不足的矛盾。专家估计20xx年开始，机场甲35%的货源可能会流向新建机场乙，我们把量化的因素也反映到预测结果当中，由此可以得到机场甲物流量预测的最终值：

经过计算，此预测值的年均增长率为21.3%，结合前面的定性分析，我们认为此结果是比较符合机场甲的发展趋势，因此最终我们认为这一预测值应该是比较合理的。

3.3机场甲物流量预测结果分析

在对机场甲航空物流量预测过程中，我们先参考了世界航空权威对整个世界航空物流量的预测，对整个航空物流量可能的发展趋势有了一个大致的把握;然后我们分析了中国主要经济区航空物流量，特别是此经济地区航空物流量的发展状况，以便对整个国家的航空物流量发展情况有比较深刻的认识;接着我们对影响机场甲物流量的因素进行了专门的分析，确定各种影响对机场甲物流量可能造成的影响，在定量预测的时候，我们先对历史数据进行分析，根据历史数据，结合各种模型的特点，选择合适的模型来进行预测，包括了时间序列模型以及回归预测模型，然后，我们试用各种方法来确定各种预测模型的权重，从而得出修正后的预测值，并结合量化的影响因素，确定了最终预测结果。整个预测过程如下图3-2：

- - - 15 -

图3-2 机场甲物流量预测全过程

在这个例子中我们应注意到：

﹙1﹚对历史数据的分析，根据历史数据的特点选择适合该特点的预测方法;

﹙2﹚对预测结果的修正，这需要了解预测模型的误差特性，有的预测模型总是滞后实际值，有的预测模型则刚好相反;

﹙3﹚对预测模型应该进行综合应用，即将多种预测方法在预测过程中的不同阶段进行运用或将多种预测模型的预测结果进行综合考虑，即应灵活运用组合预测模型： ﹙4﹚在此预测实例中，我们充分注意到了定性预测与定量预测的结合，灵活地采用各种方法来对机场甲的物流量进行了预测，并经过各种检验，得出最终预测结果。

- -

- 16 -

第4章 物流量预测总结

在物流量的预测中，预测方法很多。如本文开始介绍的定性预测和定量预测，但他们都各自的弊端：定量预测虽然科学，但需要大量的数据，这就为预测提供了困难；定性预测由于受到客观条件的限制，历史的经验并不能正确反映事物的发展趋势，也有偶然的情况发生。这时定量预测和定性预测发法的应用效果就会大打折扣。在这种情况下，就要综合运用各种预测方法，采纳它们提供的有用信息，而要将这些信息有机的组合，就需要到组合预测。

理论和实践研究都表明，在诸种单项预测模型各异且数据同的情况下，组合预测模型可能导致一个比任何一个独立预测值更好的预测值，组合预测模型能减少预测的系统误差，显著改进预测效果。

本文就以“机场甲物流量”为例，运用了定量预测、定性预测和组合预测的方法，考虑到地理、交通、政策、价格等因素，对机场甲物流量做了预测，最终确定了预测值。但可能对某些因素没分析到，也许会对结果有所影响。所以文章不足之处，还望批评、指正。

- - - 17 -

参考文献

[1] 云俊.计量经济学.人民交通出版社.2000

[2] 周传世 刘永清.变权重组合预测模型的研究预测.1995

[3] 冯春山 吴家春 蒋馥.定性预测与定量预测的综合运用研究.东华大学学报.2004

[4] 曹小艳.GM (1, 1)季节因素修正模型在预测中的应用.问题研究.2002

[5 ] 张大海.灰色预测公式的理论缺陷及改进.系统工程理论与实践.2002

[6] 丁一立言 张铎.物流系统工程.清华大学出版社.2000

[7] 宋华 胡左浩.现代物流与供应链管理.经济管理出版社.2000

[9] 孙本传 马云青.预测方法与应用.北京现代管理学院.1985

[10] 武坤.有关预测精度的几个问题.预测.1992

[11] 冯文权.经济预测的原理与方法.武汉大学出版社.1986

[12] 赵刚.物流运筹.四川人民出版社.2002

- - - 18 -

致谢

首先我要衷心感谢我的导师傅老师，在攻读本科的两年时间里，傅老师对于我学业的完成给予了极大的关心与耐心的指导。从论文开题到结构的安排，直到最后论文的完成，傅老师都给予了极大的支持与帮助。傅老师为人善良、知识渊博，治学严谨，与老师一起探讨课题，能够感受到她的思想紧跟时代的发展，也能够感受到一种高贵的人格品质，这些都深深地影响了我，是我永远值得学习的地方。

然后我要感谢我的父母，他们是我生命中最重要的人，正是他们的无私奉献，在精神和物质上的支持与关怀，才使得我的学业能够得以顺利完成。

最后我要感谢所有关心和帮助过我的人，使我度过了这重要的两年本科生涯。

- - - 19 -