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基于双变量线性回归模型的武汉物流需求分析预测
2022-05-16 00:09
本文摘要:现代物流产业是当今新型的经济产业,国民经济建设中,其已完全扩展到国民经济的各个领域,具备辽阔的发展前景和极大的发展潜力。同时现代物流业具备极强的综合性,因而准确的物流需求预测对于物流产业的宏观政策制订,抑或是微观层面的企业规划和经营,都具备指导作用。货物周转量是物流市场需求十分最重要的一项指标,文章融合物流市场需求的特点,通过货物周转量对具备交通中枢地位的武汉市物流市场需求影响展开预测。

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现代物流产业是当今新型的经济产业,国民经济建设中,其已完全扩展到国民经济的各个领域,具备辽阔的发展前景和极大的发展潜力。同时现代物流业具备极强的综合性,因而准确的物流需求预测对于物流产业的宏观政策制订,抑或是微观层面的企业规划和经营,都具备指导作用。货物周转量是物流市场需求十分最重要的一项指标,文章融合物流市场需求的特点,通过货物周转量对具备交通中枢地位的武汉市物流市场需求影响展开预测。

本文运用货物周转量,生产总值两指标,融合2000-2012年武汉地区GDP值,基于双变量线性重返模型方法,对交通枢纽武汉展开物流需求分析预测,以解释武汉未来的物流市场需求情况。关键词:货物周转量;物流需求预测;重返模型章节21世纪以来,随着经济全球化的发展和网络经济的蓬勃发展,现代物流业大大加快发展,其也被誉为“黄金产业”。

在我国经济现代化建设中,现代物流业已完全扩展到国民经济的各个领域,并越发表明出有其辽阔的发展前景和极大的发展潜力,很多占有最重要地理位置的地区或省份甚至已将物流产业作为支柱产业或新兴产业列为其地区发展计划。武汉,坐落于中国腹地中心,物流资源非常丰富,全国最重要的交通枢纽,美称“九省通衢”之称之为。

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其在发展现代物流业方面具备得天独厚的优势,因而武汉明确提出了以发展物流来构建本地经济的“跨越式发展”,并已通过把现代物流业作为新的经济增长点列为全市发展计划之中。然而,作为新型的经济产业,现代物流业具备很强的综合性。无论是在物流产业的宏观决策上,还是物流企业规划和经营的微观层面,都必须以准确的预测为先导。

我国经济已由改革开放后的经济快速增长阶段转入到中速发展过程中,在经济调整和转型之中,已充份认识到现代物流业的重要性,高效的现代物流业对于地区经济发展或者国家经济变革的承托起到更加显著,。因此,在这样的背景之下,以合理的物流需求预测为基础所做出科学的决策,是确保物流产业身体健康发展的必要措施。

一、物流需求预测物流需求预测,就是利用所能牵涉到到的历史资料和市场信息,利用一定的经验辨别、技术方法和预测模型,对未来的物流市场需求状况展开科学的分析、估计和推测。物流需求预测的目的主要是确认物流服务供应系统所需的能力,同时为其建设规模提供数据方面的依据。

物流需求预测的意义在于指导和调节人们的物流管理活动,从而需要采行必要的策略和措施,以寻求仅次于的利益。其起到主要反映在:(一)物流需求预测是是物流管理的适当环节对物流发展中的各个因素实行掌控是物流企业展开规划和经营的前提,而这种掌控必须依赖预测来未完成。因此,物流需求预测是物流管理的适当环节,一切的管理活动必需从对信息的分析和预测开始。

(二)物流需求预测需要提高物流管理物流管理活动中,若能预测理解和做到市场需求的未来变化,那么涉及企业就需要采取有效的战略。可以说道,物流需求预测是物流管理的最重要手段。

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(三)物流需求预测需要为物流发展规划和管理经营决策获取最重要的科学依据物流需求预测可以描绘出市场需求的变动趋势,从而推断出有物流发展市场需求的趋势,并展开较为系统的全面的分析和意识到,以防止决策的片面性的局限性。二、武汉物流市场需求的双变量线性重返模型预测(一)重返模型的一般形式重返分析预测法是一种最重要的市场预测方法,其是在分析市场现象自变量和因变量之间涉及关系的基础上,来创建变量之间的回归方程,并将其作为预测模型。重返模型的一般形式为:; ①式①中,X为自变量,Y为因变量,和为不得而知系数,为误差分量。

当然,模型具备实用价值的前提是拟合度较好且回归系数明显。(二)重返模型的预测1.指标的确认货物周转量,是指各种运输工具在报告期内实际载运的每批货物重量分别乘其载运距离的累计数。其不仅还包括了运输对象的数量,还包括了运输距离因素,因而能较为全面地体现运输生产结果。

其是体现物流业市场需求的最重要指标。货物周转量的影响因素很多,通过参照大量文献由此可知,货物周转量与生产总值不存在明显的相关性,综合考虑到数据的可查找性,本文挑选武汉市近年来的货物周转量和生产总值作为变量,展开双变量线性重返模型分析并展开适当预测。

以货物周转量为因变量,武汉生产总值为自变量。下表是武汉市2000年到2012年的涉及原始数据:2.重返模型原作一般来说,EXCEL和SPSS在预测应用于方面皆不存在各自的优缺点,鉴于此,本文将二者融合一起应用于,充分利用SPSS需要精确更容易提供预测值,且模型多样化,较慢便利的优势以及EXCEL在绘制图形方面简单的特点,,将首先用SPSS展开涉及预测模型的自由选择和预测值确认,再行用EXCEL展开预测值绘图,从而非常简单较慢的已完成涉及预测。

则可以原作双变量线性重返模型为:;其中,生产总值为,货物周转量为。用EXCEL作货物周转量和生产总值的散点图,如图1右图:3.重返分析根据上述数据,通过SPSS19.0统计资料软件展开线性重返分析:4.回归方程有效性检验(1)数值优度的检验则从表中由此可知,相关性系数为R=0.992,相关性显著;同时调整后的数值系数R2=0.983,解释在货物周转量的总变差中,模型所做出的说明部分超过了98.3%,即模型的数值效果显著。(2)重返参数的显著性检验回归方程的显著性检验结果闻下诏,统计资料量F=690.815,适当的置信水平为0.000。


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