摘要: 在城市物流規(guī)劃中, 物流需求量預測對物流節(jié)點的選址、物流節(jié)點的規(guī)模等一些較為重要的決策, 起著非常重要的作用。根據城市人口、消費水平、GDP 的變化, 利用計量經濟學模型可以做到科學的預測城市的物流量增長變化, 從而對城市合理的物流規(guī)劃提供可靠的佐證。

關鍵詞: 計量經濟模型 物流需求 預測

隨著物流業(yè)的興起, 人們對物流為“第三利潤源泉”的看法已基本形成共識, 在城市規(guī)劃中物流規(guī)劃占據著越來越重要的地位。城市的物流規(guī)劃主要有物流基礎設施建設、物流節(jié)點選址、物流節(jié)點規(guī)模的設定等。在這些規(guī)劃中物流量的需求預測起著非常重要的作用。

1 物流需求預測的技術路線

物流業(yè)是一個新興行業(yè), 到目前為止對物流量的統(tǒng)計還沒有一個具體的對應指標, 習慣上大多用貨運量代之。我們假設這種替代是合理的, 為此在對物流量進行預測時, 首先要全面考慮影響貨運量的因素。為此, 需根據城市的實際情況選取影響因素, 作為預測模型中的解釋變量, 并分別求出各影響因素與貨運量的相關系數。其次, 利用計量經濟學原理建立預測理論模型, 并借助統(tǒng)計軟件確定預測模型中的各個變量的數值。最后, 整理數據代入模型得出預測結果。

2 物流需求的預測模型

2.1 影響因素的選取物流量的多少取決于城市的規(guī)模、城市工農業(yè)的生產總量、城市的消費總量。據此可以推斷, 影響貨運量的因素主要有總人口數、居民消費水平、國民收入( 第一產業(yè)、第二產業(yè)和第三產業(yè)) 、總產值( 工、農業(yè)) 、消費品零售額、居民消費水平以及貨車保有量等。在建立模型時, 我們就選取這些因素, 作為變量。

2.2 預測模型的建立

2.2.1 理論模型的建立設物流量!Y "與影響因素X1 ,X2 ,…,X! P"存在相關關系, 則可建立模型Y=F X1 ,X2 ,X3 ,…,X! P"+!, 其中Y 是因變量; X1 ,X2 ,X3 ,…,XP , 是自變量, 亦稱解釋變量; Y=F X1 ,X2 ,X3 ,…,X! P"是回歸函數; ! 是隨機誤差, 以此模型為基礎, 對貨運總量作預測模型。

2.2.2 樣本數據的收集樣本數據一般可以從統(tǒng)計年鑒中直接獲得, 亦可通過抽樣調查計算得到。這取決于在預測模型中所涉及到的影響因素數據是否包含在歷年的統(tǒng)計報表中。通常情況, 抽樣調查獲得的數據更為貼近實際, 但工作量較大。從統(tǒng)計年鑒中直接利用的數據一般可能存在一個時差, 但如果樣本個數足夠多的話其誤差不會很大, 但統(tǒng)計數據必須是真實可靠的。在本文中與貨運量有關 的各影響因素的數據( 總人口, 居民消費水平, 第一產業(yè), 第二產業(yè), 第三產業(yè), 工業(yè)總產值, 農業(yè)總產值, 消費品零售總額, 貨運總量, 鐵路貨運量, 鐵路貨運總量) 均來自2004 年大慶統(tǒng)計年鑒。

2.2.3 模型參數的估計通過對歷年數據進行分析, 貨運量預測模型可用普通最小二乘法對其參數進行估計, 具體公式如下: !=ni"= 1#yi - y! $ i式中, yi 是實際值, y!i 是觀測值, ! 表示實際值與觀測值差的平方。

2.2.4 模型的檢驗檢驗時主要進行經濟意義檢驗、統(tǒng)計檢驗、計量經濟學檢驗和預測檢驗。

3 實例分析

3.1 建立預測模型首先根據獲得的資料數據進行各因素之間的相關分析, 分析結果見表1。據相關分析結果數據判斷, 可知總貨運量與工業(yè)總產值、總人口、第二產業(yè)密切相關, 進一步分析可知這恰好與大慶經濟發(fā)展的現(xiàn)狀相符合, 從而符合經濟意義檢驗。對被解釋變量和解釋變量之間關系做散點圖, 發(fā)現(xiàn)他們之間有很強的線形關系, 故可用用統(tǒng)計軟件( Eviews) 進行多元逐步線性回歸, 并得到總貨運量的預測模型( 檢測結果見表2) :Y=8.039973X1+0.000194X5- 0.6911097X7從表2 可以看出決定系數值( R- squared) 很大, 但X7, X5 的概率系數分別為49%和17%不為零, 說明存在多重共線的可能。根據計量經濟學原理必須提出共性相關, 利用逐步刪除法得到新的預測模型

從表3, 可以看出多重共線已經消除。在輸出結果中D.W.=1.56, 經查表可證明存在序列相關; 并且殘差與解釋變量之間有一定的關系, 存在未被提凈的信息, 說明存在異方差。因此為了消除存在的異方差我們需進一步應用加權最小二乘法(WLS) 進行處理消除。

后結果見表4。從表4 中分析所建回歸方程符合經濟意義檢驗、統(tǒng)計學檢驗、經濟計量學檢驗及預測檢驗。得到線形回歸方程( 檢驗結果見表4) :Y1 ( 總貨運量) =7.53X1+0.73X7根據各因素歷年的數值, 發(fā)現(xiàn)X7, X5分別與時間存在很強的線形關系, 對各因素進行線性回歸后, 得到各因素與時間T的模型結果如下:X7=116.79TX1=2.29T+227.043.2 預測及結論輸入時間變量T, 可預測未來的物流量, 預測結果( 特征年物流量) 表5。通過預測結果分析可知大慶市在未來年份物流量的變化趨勢有如下幾個特點。

( 1) 在未來幾年貨運總量( 物流量)將持續(xù)增長, 這與快速經濟建設相關。

( 2) 總人口保持增長態(tài)勢, 使城市化加速, 對物流量的增長有直接影響。

參考文獻:

[1] Anderson. T.W and H..Rubin. Estimation of parameters of a single equation in a complete system of stochastic equations[J].The annals of math Mathematical statistics, 1949(20):46- 63.[2] Andrews. D.W.K. Laws of large numbers for dependent non- identically distributed random variables[J]. Econometric Theory,1988(4):453- 469.

[3] Andrews. D.W.K and M.Buchinsky. A three step method for choosing the number of bootstrap relications http://www.51lunwen.com/jiliangjingji/[J]. Econometrica,2000,68:23- 51.