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基于L-OD法的地区间物流需求预测分析

发布时间:2014-07-11 14:40

[摘 要] 在不考虑区域以外的情况下,结合经济预测和物流系统规划的相关原理,运用指数平滑预测法、平均增长系数法以及L-OD法对四川省泸州市的2015年至2020年的物流需求量进行了预测,并绘制物流期望线图,分析变化趋势。
  [关键词] 地区间物流 需求预测 指数平滑预测法 平均增长系数法 L-OD矩阵
  
  全球一体化进程的加快,使得地区与地区间的联系越来越紧密。现代物流业作为“第三利润源泉”,已被列入十大振兴产业。地区间的物流不仅对区域经济的发展起着基础性的作用,而且影响和制约着整个区域经济的运行效率。
  物流业在未来发展有多大,取决于国民经济的发展对物流服务的需求,所以,在某种程度上,潜在的物流需求量决定着物流业有多大的发展空间。基于以上分析,物流需求预测占据重要地位。
  物流需求预测,就是利用历史资料和市场信息,运用适当的方法和技巧,对未来的物流需求状况进行科学的分析、估算和推断。
  一、预测方法
  1.常用预测方法
  目前预测方法很多,主要有投入产出模型、回归分析法、聚类法、灰色理论模型、时空多项概率模型等。这类方法主要特点是可以对定序和线性的数据 处理,且对于构造的模型有较强的解释性。这些方法主要基于传统统计学,对物流需求预测没有较强的针对性。本文就物流需求预测专门提出了一种方法,即L- OD预测法。
  2. L-OD预测法
  单位物品从始发地(Origination,简称O点)到达目的地(Destination,简称D点)的流动过程,称为L-OD,也称物流纯流动。L-OD预测分为物流生成预测和物流分布预测,具体原理如图1所示。
  图1 L-OD预测原理图
  物流生成预测是分析计算各分区的物流生成量,即根据当前各分区的物流发生量与吸引量、当前的社会经济特征值等,找出它们之间的相互关系,然后根据未来各区的社会经济发展值,预测出各分区的发生物流量、吸引物流量。常用的方法有回归分析法和弹性系数法。
  物流分布预测是分析计算各分区之间的物流交换量,即根据各分区现状的物流交换量以及未来的发生、吸引量,找出各分区未来的空间交换量。常见的方法有增长系数法、重力模型等。
  二、应用实例:预测四川省泸州市物流需求量
  四川省泸州市位于长江上游的川滇黔结合部,人口近500万,辖江阳区、龙马潭区、纳溪区、合江县、泸县、古蔺县、叙永县等三区四县,便利的水运为泸州市物流产业的发展提供了先天条件,发展物流的任务刻不容缓。
  泸州市2003年至2010年间的GDP值呈二次曲线趋势,应该用三次指数平滑法进行预测。取=0.4,初始值为:分别计算 ,由公式
   计算。建立二次曲线趋势模型:,其中参数a、b、c分别为:
  当t=8时
  故t=8时的二次曲线预测模型为:
  预测2011年至2022年泸州市各小区的GDP值如表1所示。
  弹性系数指物流量增长率与国民经济增长率之比,即,其中为物流量增长率,为弹性系数,为GDP增长率。调研可知泸州市各物流小区预测年度弹性系数:2008 -2012年为12,2013-2017年为9,2018-2022年为8。由计算得表3。
  由表2可以计算出2011年至2017年GDP平均增长率为1.511447,2011年至2022年GDP平均增长率为1.266846。
  由公式计算得表3。
  四川省泸州市包括江阳区、龙马潭区、纳溪区、合江县、泸县、古蔺县、叙永县,依次编号为1-7,各小区间的距离如表4所示,以距离作为小区间的阻抗。采用平均增长系数法计算泸州市2017年、2022年L-OD矩阵,由公式
  其中,指i区和j区的物流量增长率;指i区现状和未来的物流发生量;指i区现状和未来的物流吸收量。调研可知泸州市2010年现状L-OD表,笔耕论文新浪博客,如表4所示。据此计算结果如表5所示。
  接下来进行迭代运算,直至收敛到接近或等于1为止。最后根据L-OD矩阵绘制2010年和2022年物流期望图,如图2、图3所示。
  三、结论
  从模型构建极其预测结果来看,通过2003-2010年的四川省泸州市L-OD和GDP的基本数据的分析,可以看出随着GDP的增长,泸州市 的物流需求呈现显著递增趋势。需要说明的是,这一预测结果为理论预测值,现实的社会经济环境、土地利用和现状物流的都会不同程度上影响物流生成量。但从预 测结果依然能够看出,目前泸州市的物流发展空间很大,因此要尽量提供各方面条件,保证物流顺利发展。
  从物流分布期望图能够看出,物流分布存在不均衡的现象。两个年度相比,期望线图的密度随时间的推移而提高,说明泸州市物流量随时间呈上升趋 势;期望线明显呈现东西方向和南北方向密集,而斜向稀疏,原因是东西向为长江干流,便利的水路为水运提供了得天独厚的条件,而南北向为G321国道,公路 运输发达,而且为四川进入云南的经过地,物流量大。
   中国
  参考文献:
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  [2]王雪瑞 王昭君:基于双变量线性回归模型的物流需求预测[J].物流科技,2009(9):123-126
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  [4] 张锦:物流规划原理与方法[M].成都:西南交通大学出版社.2009.79-86
  [5] 张桂喜:经济预测、决策与对策[M].北京:首都经贸大学出版社.2007.45-55.



本文编号:3476

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