- 相關推薦
基于雙變量線性回歸模型的武漢物流需求分析預測
下面的數(shù)學畢業(yè)論文由YJBYS提供，歡迎閱讀!
摘要：現(xiàn)代物流產(chǎn)業(yè)是當今新型的經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)，國民經(jīng)濟建設中，其已幾乎擴展到國民經(jīng)濟的各個領域，具有廣闊的發(fā)展前景和巨大的發(fā)展?jié)摿ΑＭ瑫r現(xiàn)代物流業(yè)具有極強的綜合性，因而正確的物流需求預測對于物流產(chǎn)業(yè)的宏觀政策制定，抑或是微觀層面的企業(yè)規(guī)劃和經(jīng)營，都具有指導作用。貨物周轉(zhuǎn)量是物流需求非常重要的一項指標，文章結(jié)合物流需求的特點，通過貨物周轉(zhuǎn)量對具有交通中樞地位的武漢市物流需求影響進行預測。本文運用貨物周轉(zhuǎn)量，生產(chǎn)總值兩指標，結(jié)合2000-2012年武漢地區(qū)GDP值，基于雙變量線性回歸模型方法，對交通樞紐武漢進行物流需求分析預測，以說明武漢未來的物流需求情況。
關鍵詞：貨物周轉(zhuǎn)量;物流需求預測;回歸模型
引言
21世紀以來，隨著經(jīng)濟全球化的發(fā)展和網(wǎng)絡經(jīng)濟的興起，現(xiàn)代物流業(yè)不斷加速發(fā)展，其也被譽為“黃金產(chǎn)業(yè)”。在我國經(jīng)濟現(xiàn)代化建設中，現(xiàn)代物流業(yè)已幾乎擴展到國民經(jīng)濟的各個領域，并愈發(fā)顯示出其廣闊的發(fā)展前景和巨大的發(fā)展?jié)摿Γ芏嗾紦?jù)重要地理位置的地區(qū)或省份甚至已將物流產(chǎn)業(yè)作為支柱產(chǎn)業(yè)或新興產(chǎn)業(yè)列入其地區(qū)發(fā)展計劃。
武漢，位于中國腹地中心，物流資源豐富，全國重要的交通樞紐，素有“九省通衢”之稱。其在發(fā)展現(xiàn)代物流業(yè)方面具有得天獨厚的優(yōu)勢，因而武漢提出了以發(fā)展物流來實現(xiàn)本地經(jīng)濟的“跨越式發(fā)展”，并已通過把現(xiàn)代物流業(yè)作為新的經(jīng)濟增長點列入全市發(fā)展計劃之中。
然而，作為新型的經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)，現(xiàn)代物流業(yè)具有很強的綜合性。無論是在物流產(chǎn)業(yè)的宏觀決策上，還是物流企業(yè)規(guī)劃和經(jīng)營的微觀層面，都需要以正確的預測為先導。我國經(jīng)濟已由改革開放后的經(jīng)濟快速增長階段進入到中速發(fā)展過程中，在經(jīng)濟調(diào)整和轉(zhuǎn)型之中，已充分認識到現(xiàn)代物流業(yè)的重要性，高效的現(xiàn)代物流業(yè)對于地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展或者國家經(jīng)濟進步的支撐作用越來越明顯，。因此，在這樣的背景之下，以合理的物流需求預測為基礎所作出科學的決策，是保證物流產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的必要措施。
一、物流需求預測
物流需求預測，就是利用所能涉及到的歷史資料和市場信息，利用一定的經(jīng)驗判斷、技術(shù)方法和預測模型，對未來的物流需求狀況進行科學的分析、估算和推斷。物流需求預測的目的主要是確定物流服務供應系統(tǒng)所需的能力，同時為其建設規(guī)模提供數(shù)據(jù)方面的依據(jù)。
物流需求預測的意義在于指導和調(diào)節(jié)人們的物流管理活動，從而能夠采取適當?shù)牟呗院痛胧灾\求最大的利益。其作用主要體現(xiàn)在：
(一)物流需求預測是是物流管理的必要環(huán)節(jié)
對物流發(fā)展中的各個因素實施控制是物流企業(yè)進行規(guī)劃和經(jīng)營的前提，而這種控制需要依靠預測來未完成。因此，物流需求預測是物流管理的必要環(huán)節(jié)，一切的管理活動必須從對信息的分析和預測開始。
(二)物流需求預測能夠改善物流管理
物流管理活動中，若能預測了解和把握市場需求的未來變化，那么相關企業(yè)就能夠采取有效的戰(zhàn)略。可以說，物流需求預測是物流管理的重要手段。
(三)物流需求預測能夠為物流發(fā)展規(guī)劃和管理經(jīng)營決策提供重要的科學依據(jù)
物流需求預測可以描繪出市場需求的變動趨勢，從而推測出物流發(fā)展需求的趨勢，并進行比較系統(tǒng)的全面的分析和預見，以避免決策的片面性的局限性。
二、武漢物流需求的雙變量線性回歸模型預測
(一)回歸模型的一般形式
回歸分析預測法是一種重要的市場預測方法，其是在分析市場現(xiàn)象自變量和因變量之間相關關系的基礎上，來建立變量之間的回歸方程，并將其作為預測模型。
回歸模型的一般形式為：
; ①
式①中，X為自變量，Y為因變量， 和 為未知系數(shù)， 為誤差分量。當然，模型具有實用價值的前提是擬合度良好且回歸系數(shù)顯著。
(二)回歸模型的預測
1.指標的確定
貨物周轉(zhuǎn)量，是指各種運輸工具在報告期內(nèi)實際運送的每批貨物重量分別乘其運送距離的累計數(shù)。其不僅包括了運輸對象的數(shù)量，還包括了運輸距離因素，因而能比較全面地反映運輸生產(chǎn)結(jié)果。其是反映物流業(yè)需求的重要指標。
貨物周轉(zhuǎn)量的影響因素很多，通過參考大量文獻可知，貨物周轉(zhuǎn)量與生產(chǎn)總值存在顯著的相關性，綜合考慮數(shù)據(jù)的可查詢性，本文選取武漢市近年來的貨物周轉(zhuǎn)量和生產(chǎn)總值作為變量，進行雙變量線性回歸模型分析并進行相應預測。
以貨物周轉(zhuǎn)量為因變量，武漢生產(chǎn)總值為自變量。下表是武漢市2000年到2012年的相關原始數(shù)據(jù)：
2.回歸模型設定
一般來說，EXCEL和SPSS在預測應用方面均存在各自的優(yōu)缺點，鑒于此，本文將二者結(jié)合起來應用，充分利用SPSS能夠準確容易獲取預測值，且模型多樣化，快速方便的優(yōu)勢以及EXCEL在繪制圖形方面簡便的特點，，將首先用SPSS進行相關預測模型的選擇和預測值確定，再用EXCEL進行預測值繪圖，從而簡單快速的完成相關預測。則可以設定雙變量線性回歸模型為： ;其中，生產(chǎn)總值為 ，貨物周轉(zhuǎn)量為 。
用EXCEL作貨物周轉(zhuǎn)量和生產(chǎn)總值的散點圖，如圖1所示：
3.回歸分析
根據(jù)上述數(shù)據(jù)，通過SPSS19.0統(tǒng)計軟件進行線性回歸分析：
4.回歸方程有效性檢驗
(1)擬合優(yōu)度的檢驗
則從表中可知，相關性系數(shù)為R=0.992，相關性明顯;同時調(diào)整后的擬合系數(shù)R2=0.983，說明在貨物周轉(zhuǎn)量的總變差中，模型所作出的解釋部分達到了98.3%，即模型的擬合效果顯著。
(2)回歸參數(shù)的顯著性檢驗
回歸方程的顯著性檢驗結(jié)果見上表，統(tǒng)計量F=690.815，相應的置信水平為0.000<0.001，結(jié)果表明回歸方程非常顯著;同時常數(shù)和自變量系數(shù)的回歸方程檢驗的置信水平由表2知為0.000<0.001，即模型的系數(shù)顯著。 (3)模型預測效果的檢驗 通過SPSS19.0統(tǒng)計軟件得出相應回歸模型的同時，將該模型從2000-2012年的預測值保存到數(shù)據(jù)視圖中，如下表所示 從表中可知，貨物周轉(zhuǎn)量的絕對誤差最大值為215.9195;相對誤差最20.34%;平均相對誤差為0.89%，可以預見，模型總體預測效果良好。 再從預測值和實際值的曲線圖形來比較，將原始數(shù)據(jù)和預測值數(shù)據(jù)復制到EXCEL中，利用EXCEL繪圖簡便的特點，繪制中貨物周轉(zhuǎn)量的實際值圖形和預測值圖形，如下圖所示 圖2 預測值與實際值的曲線比較 從圖中可知，回歸預測曲線擬合情況良好，從而進一步證明了回歸預測模型的有效性。 四、結(jié)論分析 通過對武漢2000-2012年相關數(shù)據(jù)進行線性回歸預測，能夠得到如下結(jié)論： 第一，由回歸預測方程 可知，貨物周轉(zhuǎn)量與生產(chǎn)總值(GDP)呈正相關關系，具體表現(xiàn)為一單位的GDP增長，能夠引起0.346單位的貨物周轉(zhuǎn)量;同時由圖2的曲線圖可知，貨物周轉(zhuǎn)量存在明顯的上升趨勢。 第二，貨物周轉(zhuǎn)量是一個總體規(guī)模性指標，是從總量上反映物流需求。這種方法比較概括，雖存在缺陷，但對物流需求的宏觀把握，制定宏觀物流發(fā)展戰(zhàn)略還是頗具價值;同時，本文只研究了生產(chǎn)總值對貨物周轉(zhuǎn)量的影響，實際上，貨物周圍量的影響因素很多，比如宏觀面上的經(jīng)濟政策，氣候條件，微觀層面上的運輸距離以及貨運總量等;另外，貨物周轉(zhuǎn)量只是代表物流需求的一個量，并不能完全代表物流需求，因而需要根據(jù)實際情況適實地對其加以修正。
參考文獻
[1]王雪瑞，王昭君.基于雙變量線性回歸模型的物流需求預測[J].物流科技. 2009(09).
[2]楊帥.武漢市物流需求預測[J].當代經(jīng)濟.2007(10).
[3]汪宇翰.預測物流需求的一元線性回歸分析方法 [J].商場現(xiàn)代化.2006(13).
[4]李振，王興秋，吳耀華.貨運量回歸預測工具EXCEL和SPSS結(jié)合應用研究[J].物流科技.2010(08).
[5]張文彤，閆潔.SPSS統(tǒng)計分析基礎教程[M]. 北京：高等教育出版社，2004.
【基于雙變量線性回歸模型的武漢物流需求分析預測】相關文章：
基于EXCEL的層次分析法模型設計10-08
兩個變量的線性相關教案10-07
需求分析報告01-11
貨幣需求計量的經(jīng)濟模型構(gòu)建論文10-10
基于融合細分的紋理圖像重構(gòu)模型10-06
基于企業(yè)需求的應用型本科物流管理專業(yè)實踐教論文10-08
基于僑鄉(xiāng)文化的分析論文03-25