多元线性回归模型在物流成本预测中的应用

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1、王冰匚J火侏'JMJA/Y厶刁匕‘灯心八JJ非线性变化的指标预测中，数据较少的情况下也能大概的估算出预测值，充分体现了小样本预测的优势。该方法主要适用于生态环境和地蔭预报等数据较少的情况。其缺点是微分方程的指数解适川于指数增长趋势的指标预测，而对于其他趋势指标的预测拟合灰度较大，粮度不高。（二）模型的有效性由于受物流项冃成木管理阶段不同的影响，上述方法在预测成木的准确性和有效性多元线性回归模型在物流成本预测中的应用■孙淑生教授罗宝花（武汉科技大学管理学院武汉430081）♦屮图分类号：F252.3文献标识码：A表11996-2012年我国宏观物流成本试・f

2、t1996240.13199/2/2.101998322-361999—4X)667000600.12XX)1/1HHa70077SZ17~I*公765591102力IMS刀1S23.I01/582/2488JDI1O-/61442515973219JB3XM134JO____426.9920792339395033UK69J183Z3I7JO192370232338?7D0793/169BOI64.9SI94S2IR9A5}JAjr501.95MI工JR347439764/A462刀Z2.19MMA5.971033812731丨W148.56AA/S.1

3、I6.10JMS-W8j009加»~lMA71&DI941j<9918.11996451261^4184/3622287216.9319.98A318^4如41.644/7579449841399/0M11/8^9U?1.94213IJB25/3>44694982<04113.97145.91I77A470978741JI755J18000/8970771046>401169.6016*3//SX5W3W603/M70683*1166VB6200320042005M>6.10/2009试・Ift車AIO>49950.101018^211649812S7B1

4、13403614/97J公踣5妖s164998??9/38»/3B624/SjD37584322/05.10SOOS465B44HV966/3D669031712J3「8IA63IttM'#3"11020I&5Z2144IM169^3ITO75MUMJ2>C3153882945.9949.6654刑6IJ2⑹刀Z0/91/“JO96434IOT6D251495.9JAMA1VM461002498.10l»BI126力)33^313494*fiNI16552I69JD0763.99273.W319房3393536?J6««212.61I42>6I53SI7J

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7、当前金业而临的重大问题。木文以国家宏观物流成木数据为研宪对彖，应用痕元回归分析理论对其进行分析，通过选取研究指标建立合理的多元线性回归方程，并对其进行了统计性检验，结果表明方程符合实际，可以用來预测加观物流成本，为企业的成本预测提供了思路耳建议。关键词：物流成本多元线性回归预测模型引言物流成本被称作“第三利润源泉”，在物流领域降低成本有很人的潜力，特别是在物流水平不高的国家，物流成木在企业销售成木中占了很大的比例，降低物流成本己经成为物流管理的一项重要任务。物流总成本是企业管理物流运作的主耍指标,但物流总成木木身并不能反映企业的物流运作好坏。通过物流成本的

8、统计分析，使企业可以从全局的角度了解自身的物流运作现状，明确目前关