基于灰色系统理论的大连港口物流需求预测

摘 要：作为“一带一路”战略的关键节点，大连港口承担着重要的货物中转和疏散的任务，其口物流的规模有着举足轻重的作用，基于大连港口近几年的物流需求，运用GM1.1预测模型，对大连港口的物流需求规模进行预测，预测结果表明未来五年大连港口的物流需求持续增长，为港口物流决策提供了依据。

关键词：港口物流；物流需求；GM1.1模型

中图分类号：U691 文献标识码：A

Abstract： As a key node in the“One Belt and One Road”strategy， Dalian port undertakes an important cargo transshipment and evacuation task， in which the size of the port logistics has a pivotal role. Based on the logistics demand of Dalian port in recent years， used GM1.1 to forecast the Dalian port logistics demand scale. Predicted results show that in the next five years of Dalian port logistics demand continues to grow， which provides the basis for the port logistics decision.

Key words： port logistics； logistics demand； GM1.1

0 引 言

国家公布的《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》涉及到18个省，而沿海的节点城市更是重中之重，大连港口位列其中。大连港口地处辽东半岛，是东北亚地区最大的航运中心造船基地，具有丰富的自然资源、良好的基础设施、较高的科技水平[1]。作为国际和国内贸易的枢纽，大连港口的发展对于大连市乃至东北三省都有着重要的战略意义，这就要求大连港口自身进行合理规划，规划的前提就是对港口未来的物流需求进行准确的把握。

因此，本文首先通过灰色关联分析确定物流需求指标，然后运用GM1.1型对大连港口的物流需求进行预测，预测的精确度优于时间序列分析预测的结果，为今后大连港口物流发展计划提供了参考依据。

1 灰色关联分析

1.1 分析指标的建立

物流需求是指一定时期内社会经济活动对生产、流通、消费领域的原材料、成品和半成品、商品以及废旧物品、废旧材料等的配置作用而产生的对物流在空间、时间和费用方面的要求，涉及运输、库存、包装、装卸搬运、流通加工以及与之相关的信息需求等物流活动的诸方面[2]。由于运输是物流活动中最基本行为，连接了整个的物流活动，因此运输需求在一定程度上反映了物流需求，港口货物吞吐量和港口集装箱吞吐量都是反应港口运输水平的重要指标，因此选择港口货物吞吐量和港口集装箱吞吐量作为指标进行物流需求预测是可行的。

物流需求是一种引致需求，社会经济活动是引致需求的根本因素，因此通过对社会经济活动的结果（以GDP表示）与两个指标进行关联分析可以确定更具代表性的那个指标[3]。本文选取2006～2013年的水上运输业实际GDP、港口货物吞吐量和港口集装箱吞吐量数据为基础进行分析（见表1）。

1.2 分析指标的选取

2 灰色预测GM1.1模型

2.1 模型的建立

使用灰色系统理论进行预测的关键就是对数据的累积加成（AGO），用得到的新数列建立模型，从而达到预测的效果，GM1，1模型反映了一个变量对时间的一阶微分函数，其对应的微分方程为

2.2 模型的检验

为了分析模型的可靠性，必须对模型进行检验，目前通用检验方法为后验差检验，即先计算观察数据离差

当c0.95时，模型精度较高，预测的结果可靠。

3 大连港口物流需求预测

3.1 大连港口GM（1.1）物流需求预测模型及检验

本文采用大连港口货运量作为预测指标，数据摘自大连市2006～2013统计年鉴（见图1）。

由图1可以看出，大连港口近八年的物流需求呈稳步增长的态势，从2006年的20 046万吨增长到2013年的40 746万吨，增长了两倍多。

将图1中的数据带入GM1.1预测模型，得到a=-0.100709；b=19 345.145973，计算得大连港口的物流需求预测模型，其中t+1为预测值。

根据上述的模型可以得到2006～2013年大连港口实际货运量和预测值的统计表（见表3）：

将计算得到的数据进行后验差检验，c==0.06440.95证明该模型可靠，并且可以用于对大连港口物流需求的预测，误差（%）的平均值为1.1356%。

3.2 大连港口GM1.1模型与时间序列模型的比较

时间序列模型也可以用于对物流需求的预测，该类模型假定因变量y主要受自变量x的影响，它们之间存在着近似的线性函数关系，可以将年份（令2006年=1，以此类推，2013年=8）作为自变量x，港口货物吞吐量作为因变量y进行时间序列分析，使用SPSS软件，带入表1中的数据，得到标准的方差分析表（见表4）和系数表（见表5）。

因为表4和表5中的Sig.=0.000

使用时间序列模型的预测值与实际值如表6：

由表6可得时间序列模型误差（%）的平均值为1.88115%。

由灰色模型和时间序列模型的误差平均值可以得出，灰色模型的误差低于时间序列模型，可见GM1.1模型在预测大连港口物流需求上有其精度优势。

3.3 大连港口未来五年的物流需求趋势预测

基于前面的GM1.1模型可以对大连港口2014～2018年的物流需求进行预测，其具体预测结果如图2所示。

由图2可以看出，2015年大连港口货运量将会超过50 000万吨，较2014年增长10.60%，2017年将超过60 000万吨，较2015年增长22.31%。

4 结 论

本文运用灰色GM1.1模型对大连港口的物流需求进行分析预测，预测结果与实际数据误差较小，说明用该模型对大连港口物流需求预测是可行的。从未来五年的预测数据可以看出，大连港口的物流需求将会持续增长，在“一带一路”政策的引领下，不仅给大连港口的发展提供了重大的机遇，同时也对大连港口的运作提出了更高的要求。这就需要大连港口在港口物流、临港产业、港口建设和信息化管理等方面加大投入，为大连港口物流发展营造出良好的环境。

参考文献：

[1] 周元. 东北亚航运中心建设背景下大连港口集装箱发展战略研究[D]. 大连：大连海事大学（硕士学位论文），2005.

[2] 郭晓平. 基于计量模型的物流需求影响因素分析[J]. 物流技术，2008，27（2）：55-56.

[3] 陈森. 基于灰色系统理论的物流需求预测模型[J]. 决策参考，2006（2）：59-60.

[4] 邓聚龙. 灰色系统基本方法[M]. 湖北：华中科技大学出版社，2005.

[5] 大连市统计局. 大连市2006～2013统计年鉴[EB/OL]. （2015-01-09）[2015-09-30]. http：///class.jsp？dtype=81.