国内物流需求预测方法文献综述new

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1、国内物流需求预测方法文献综述                         (河北工程大学 管理科学与工程 阮俊虎）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、半成品和成品、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[1]。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

2、量等；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、供应链增值等[2]。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。国内外许多专家和学者都对物流需求的预测进行了研究，提出不同的预测方法和手段。物流预测方法可以分为定性预测方法（如德尔菲法和业务人员评估法等）和定量预测方法，但多数是定量预测方法，因此，本文主要是对国内物流需求定量预测方法进行综述，归为时

3、间序列预测方法、因果关系预测方法、组合预测方法等三类。1．时间序列预测方法综述时间序列预测方法是依据从历史数据组成的时间序列中找出预测对象的发展变化规律，以此作为预测依据。常用的时间序列预测模型有增长率法、移动平均法、指数平滑法、随机时间序列模型、灰色模型、以及在经济领域已经被广泛应用的混沌与分形等。增长率法指根据预测对象在过去的统计期内的平均增长率，类推未来某期预测值的一种简便算法。该预测方法一般用于增长率变化不大，或预计过去的增长趋势在预测期内仍将继续的场合。刘劲等[3]（2002）在利用增长率系

4、数法对百色地区港口货运量进行了逐一分析。移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内产品的需求量的一种常用方法。当产品需求既不快速增长也不快速下降，且不存在季节性因素时，移动平均法能有效地消除预测中的随机波动。根据预测时使用的各元素的权重不同，移动平均法可以分为：简单移动平均和加权移动平均。杨荣英等[4]（2001）在讨论移动平均值的基础上，提出了移动平均线方法，并介绍了运用移动平均线进行物流预测的方法。李海建等[5]（2003）利用二次移动平均线模型对芜湖市物流业发展的规模进行了预测。指

5、数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。移动平均法则不考虑较远期的数据，并在加权移动平均法中给予近期资料更大的权重；而指数平滑法则兼容了全期平均和移动平均所长，不舍弃过去的数据，但是仅给予逐渐减弱的影响程度，即随着数据的远离，赋予逐渐收敛为零的权数。韦司滢等[6]（1999）将指数平滑法等其他多种方法应用在三峡移民工程建材配送决策支持系

6、统中。黄荣富等[7]（2003）、张云康等[8]（2008）在进行指数平滑法预测的基础上进行了物流需求多种方法组合预测。随机时间序列模型就是指在所研究对象的一组实测时间序列的基础上，通过各种数学的分析处理手段，寻找序列变化特征、发展趋势与规律，进而对未来某时刻研究对象的状态做出估计。常用模型有：自回归(AR)模型、移动平均(MA)模型、自回归移动平均(ARMA)模型、求和自回归移动平均(ARIMA)模型等。黄丽[9]（2004）利用随机时间序列模型对物流需求预测进行了专题研究。灰色模型(GreyMod

7、el，简称GM)是一种以对时间序列进行研究分析，并建立方程，将无规律的原始数列经过转换，使之成为较有规律的生成数列后再建模用于预测的预测方法。赖一飞等[10]（2000）建立灰色系统预测模型，并对金沙江货类的流量流向及过坝货运量进行分析预测。张存禄等[11]（2000）利用GM（1，1）模型对武汉地区的物流发展水平进行了灰色预测。张鹏等[12]（2001）将灰色模型应用到公路物流预测中。林桦等[13]（2001）、刘芳等[14]（2005）、黄智星等[15]（2007）、柴大胜等[16]（2007）以

8、物流园区为研究对象，利用灰色模型对其货流量等进行了预测。林小平等[17]（2003）利用灰色系统理论，建立了成都双流机场货、邮吞吐量的预测模型。并通过实际数据与预测结果的比较，证明灰色模型对于双流机场货、邮吞吐量的预测具有较高的精度。何国华[18]（2008）利用灰色预测模型对区域物流需求进行了研究。潘英英[19]（2008）运用灰色系统模型，对广西物流中心货运需求量进行了动态预测。另外，还有学者针对灰色预测模型的不足，对其进行了改进，并将其应用到物流需