货运量预测分析

基于线性回归模型对陕西省进行物

流需求预测分析

学号：1209411051

班级：物流1202

姓名：雷亮亮

一、问题的提出

近年来，随着我国国民经济的迅速发展，中国物流业也得到了高速发展。这一方面说明物流业的壮大对国民经济有支撑作用；另一方面说明中国经济高速发展的同时，也带来了巨大物流需求。然而，现有交通状况、基础设施等能否满足日益增长的物流需求，物流业能否给国民经济带来持续的支撑作用？这些已突显成为急需考虑的问题。

物流是人类工业化进程中不可缺少的产业，有人、有物的地方就少不了物流。物流科学所依托的物流产业，是当今无论哪一个国家都无法缺少的产业。现代经济社会中，分工的深入发展甚至形成国际分工。一个国家、一个地区，可能没有冶金工业，可能没有石油工业，但是不可能没有物流业。可以说，物流业是现代覆盖最广泛的产业之一。可见，物流水平代表一个国家的经济发展程度，物流管理体现各个国家民族性情和经济模式的差异。

从物流的发展规律来看，现代物流服务的需求包括量和质两个方面，即从物流规模和物流服务质量中综合反映出物流的总体需求。物流规模是物流活动中运输、储存、包装、装卸搬运和流通加工等物流作业量的总和。物流服务质量是物流服务效果的集中反映，可以用物流时间、物流费用、物流效率来衡量，其变化突出表现在减少物流时间、降低物流成本、提高物流效率等方面。

陕西省是西部地区相对发展较好的省，地处交通枢纽地带，地理位置重要，交通方便，货物吞吐能力强。物流基础设施条件逐步完善，其中交通基础实施规模迅速扩大，省内公路铁路航程里程增加，运输网密度不断改善，为物流业发展提供了良好的设施条件。

公路是短程物流的主要配送途径，近年来陕西省的公路通车里程不断增加，为省内及过境物流配送发展提供了坚实基础。2010年度高速公路通车里程达3403公里，较2009年增加22.45%，公路密度达

0.717km/km2，增加2.43%。以西安为中心的“2637”（两环六辐射三纵七横）高速公路干线网已基本形成，可基本连通境内所有市县及工农业基地、商品集散地、高新开发区和物流园区。省内当日往返，周边中心城市当日到达的“一日交通圈”基本形成。

二、物流需求预测

物流需求预测是根据物流市场过去和现在的需求状况，以及影响物流市场需求变化的因素之间的关系，利用一定的判断、技术方法和模型，对物流需求的变化及发展趋势进行预测。

确定预测目标物流活动渗透到生产、流通、消费整个社会经济活动之中，与社会经济发展存在着密切的联系，是社会经济活动的重要组成

部分，因而物流需求与社会经济发展有着密切的相关性。所以进行物流

预测可以为政府制定社会经济发展政策和区域规划提供依据。本文主要

对河南省未来三年的物流需求做一个中期预测。

三、收集数据、分析有关资料

物流需求的度量可以采用价值量和实物量两种度量体系。实物量意

义上的物流需求主要表现为不同环节和功能的具体作业量，如货运量、

库存量、加工量、配送量；价值量意义上的物流需求是所有物流环节全

部服务价值构成的综合反映，如物流成本、物流收入、供应链增值。本

文主要采用实物量体系中的货运量对陕西省未来三年物流需求进行预

测。货运量虽然不能全面反映物流综合需求量，但是在特定区域内，一

定时期的货运量可以在一定程度上反映物流需求量。因为在整体物流

中，运输是贯穿始终的活动，货运量决定了其他物流活动的作业量，其

变化也反映了物流需求量的变化。本文选用的货运量，GDP均从《中国

统计年鉴2012》获得。如下表：

年

20032004200520062007200820092010份

货运量

28,16530,03833,28235,81139,73660,71367,96377,12390,419（万

吨）

GDP（亿

2,587.723,175.583,933.724,743.615,757.297,314.588,169.8010,123.4812512.30元）

四、模型预测

由上图可知陕西省GDP随年份的变化呈抛物线，通过对2003-2012年

的GDP和货运量进行散点图及其发展趋势分析，知货运量随GDP增加而

增加，其趋势线呈直线发展，因此利用一元线性回归分析预测未来货运

量。首先预测出GDP在未来三年的预测值如下表：

年份GDP（亿元）n=3预测值

20032,587.72

20043,175.58

20053,933.723232.34　

20064,743.613950.973232.34

20075,757.294811.543950.97

20087,314.585938.4934811.54

20098,169.807080.5575938.493 201010,123.488535.9537080.557 201112512.3010268.538535.953 201214453.6812363.1510268.53

12363.15

GDP（X）货运量（Y）XY X^2

2,587.7228,16572883133.86696294.798 3,175.5830,03895388072.0410084308.34 3,933.7233,28213092206915474153.04 4,743.6135,811169873417.722501835.83 5,757.2939,736228771675.433146388.14 7,314.5860,713444090095.553503080.58 8,169.8067,963555244117.466745632.04 10,123.4877,123780753148102484847.3 12512.3090,4191131349654156557651.3 14453.68104,5931511753752208908865.5 72,771.76567,8435121029135676103056.9

(∑X）^2∑X∑Y n∑(XY)n(∑X)^2 529572905341322934514512102913506761030569 (∑X)/n(∑Y)/n

7277.17656784.3

b(∑X)/n

49103.9115

分子分母b a 98873568361465301516 6.7476602817680.38855