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基于时间序列及相关因素的“汉欧”班列货运需求预测文献综述

 2020-04-15 08:04  

1.目的及意义

1、研究背景:习近平主席提出“一带一路”战略后,武汉作为十个节点城市之一,积极响应该战略,在2012年开通了由武汉至欧洲各国的“汉欧班列”。“汉欧班列”以工业制造大国德国以及资源大国俄罗斯为重要支点,在新亚欧大陆桥、中蒙俄、中国—中亚—西亚国际经济走廊上陆续开通16条线路,,辐射28个国家、60多个城市,开行线路在全国开行中欧班列的35个城市中名列第一。自开行以来“汉欧班列”快速发展,开行质量不断提升,货值显著增加,回程班列快速增长,不仅有效地促进了沿线各国间的经贸往来,也有力地带动了我国开放型经济的快速发展。但“汉欧班列”快速发展的同时,也存在不少亟待解决的问题。如从资源配置视角看,内陆多个城市纷纷开行“ X新欧”班列,导致争抢货源,运力浪费。同时一直以来,从欧洲回程班列,很多是“空手而归”,这使得“汉欧班列”面临着“盈利难”的问题。由于没有返程货物,很多运出去的集装箱在卸货后无法运回,不得不在国外直接卖掉。自“汉欧班列”开行以来,运输物品的多样性虽大大提升,但是相较于其他跨国运输方式仍显不足。在这样的背景下科学的预测“汉欧班列”的货运需求量,为“汉欧班列”货源组织提供合理建议就显得尤为重要。

2、目的意义:通过时间序列法以及因果关系法找出影响汉欧班列货运需求量的相关因素,准确预测汉欧班列在未来一段时间的货运需求量。为相应的从事国际物流运输以及货物代理的企业进行货源组织提供合理的借鉴。也为“汉欧班列”日后的开行路径和班次提供指导

3、国内外现状分析:长久以来,需求量预测一直是国内外学者热衷研究的课题。用于解决需求量预测的方法多种多样,有使用时间序列法来解决需求量预测问题的,例如:[5]韩婧使用时间序列预测中的指数平滑法预测出L公司2013年各类代表性产品每月的需求量,并与用其它方法得出的预测量和L公司当年的实际生产量一一进行横向与纵向的优劣对比,总结归纳出了各类产品的最优生产运营方案;[4]姚利君运用指数平滑模型对内蒙古公路运输货运量进行了定量预测;[6]盛志刚运用时间序列预测法中的指数平滑预测法,通过对昆明配送中心2008年-2013年柴油配送数采用一次、二次、三次指数平滑法和Holter-Winter’s指数平滑法分别进行预测分析,,得出了昆明配送中心最佳指数平滑法需求预测模型并对昆明配送中心2014年配送需求做出了预测;[7]任佳成、徐长凯、陈博通过分析三代机历年伴随保障的航材备件消耗数据,然后运用基于Excel统计分析的时间序列预测分析方法寻找到了伴随保障航材备件消耗规律,并对未来消耗数目进行了预测。[8]Filipe Rodrigues;Ioulia,Markou;Francisco C. Pereira三人利用时间序列法结合已有的历史数据对纽约地区的出租车需求进行了预测;[9]Chen,Jinduan和Boccelli, Dominic L研究调查了双季节时间序列模型的使用,以捕获每日和每周自相关的总体系统需求和区域聚合需求,其规模可以捕获整个分配系统的需求变化;[10]Perera, Kushan C.;Western, Andrew W.;George, Biju;Nawarathna, Bandara,开发了一个多变量时间序列(ARMAX)模型,用于预测基于5个指挥区域的总体服务点流量(ID CGi,ASP)和关闭调节流量(ID CGi,OTR)的灌溉需求。发达的ARMAX时间序列模型能够自适应以反映灌溉需求的短期变化农民面临的各种压力和机遇,如改变水政策,水市场持续发展,干旱和技术变革。

有使用因果关系法进行需求预测的,如:[11]袁卫在《统计预测模型在北京市蔬菜需求量中的应用》一文中运用因果分析法分析和预测,将消费人口和人均需求量两个因素作为影响北京市蔬菜需求量的两个主要因素建立模型对北京市的蔬菜需求量进行了预测。

总体来看,因果关系法和时间序列法是最常用也是非常有效的两种用于求解需求量预测的方法。但是这两种方法也都有自己的局限性,时间序列法只反应了需求量随时间的变化趋势,没有充分考虑其他因素可能产生的影响。而单纯的使用因果关系法,就把需求量随时间的变化忽略掉了,所以两种方法结合使用才能更加准确的预测需求。

[2]魏玉晓和李宵寅,在“一带一路”倡议下乌海地区铁路规划方案研究中分析了在“一带一路”中中欧班列发展状况;[3]马斌研究了中欧班列发展现状等问题,对汉欧班列提供了借鉴。

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2. 研究的基本内容与方案

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