基于VAR模型的物流需求预测

发布时间：2017-11-15 02:02

  本文关键词：基于VAR模型的物流需求预测

  更多相关文章： 物流业 需求预测 向量自回归 Stata

【摘要】：本文立足于物流业发展现状,基于2000年以来的物流业统计年鉴数据,建立向量自回归(VAR)模型,并基于该模型的预测方法对物流需求进行预测,从而为物流业的发展和政府的相关政策提供依据。
【作者单位】： 江汉大学商学院;
【分类号】：F224;F259.2
【正文快照】： 一、引言物流业是融合运输、仓储、货代、信息等产业的复合型服务业,是支撑国民经济发展的基础性、战略性产业。加快发展现代物流业,对于促进产业结构调整、转变发展方式、提高国民经济竞争力和建设生态文明具有重要意义。我国物流业起步比较晚,专业化、信息化、社会化程度均

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 蔡伟宏;唐齐鸣;;基于向量自回归的存量住房房价租金比分析[J];中国房地产;2012年02期

2 张思奇,P·M·萨默斯;贝叶斯向量自回归(BVAR)季度预测模型[J];数量经济技术经济研究;1998年09期

3 樊重俊;;贝叶斯向量自回归分析方法及其应用[J];数理统计与管理;2010年06期

4 王光远;王义文;;城乡二元结构扭曲下的货币政策差异效应——基于向量自回归方法的实证分析[J];商;2013年16期

5 黄山;陈晔;汤乐明;;基于贝叶斯向量自回归方法的钢材消费量预测[J];统计与决策;2009年20期

6 沈悦;李善q，

本文编号：1187883