基于灰色系统理论的黑龙江省物流需求预测分析

马 萍， 陈艳红 （黑龙江八一农垦大学，黑龙江 大庆 163319）

0 引 言

现代物流是运输、仓储、装卸、加工、整理、配送、信息等多方面的有机结合，形成完整的供应链，为用户提供多功能、一体化的综合性服务。现代物流作为一种对产品从生产到消费进行高效率的计划、管理、配送先进组织方式和管理技术，被广泛认为是企业在降低物资消耗、提高劳动生产率以外的重要源泉，已经成为企业和社会 “第三利润源泉”。

黑龙江省作为我国重要的商品粮、能源、原材料、重化工业基地和东北亚地区的中心，在市场竞争日益加剧的情况下，企业为了降低成本，提高企业竞争力、调整与优化产业结构、推动区域经济的分工与协作、改善投资环境，发展现代物流有着重大的意义。

尽管黑龙江省的物流业经过多年的快速发展，已经具备了相当的规模，但总体上还有许多方面不能适应市场经济发展的需要，物流效率和效益不高，与国际先进和国内发达省区相比差距较大。为了推动黑龙江省现代物流业的发展，科学合理地建设物流园区，使物流业能够适应经济发展的需要，对黑龙江省历史物流需求量进行分析和对未来物流需求量进行预测是非常必要的。

1 预测指标的选取

物流需求是指一定时期和一定区域范围内，由社会经济活动所引起的实物 （如原材料、成品和半成品、商品以及废弃物）在空间、时间上对运输、库存、包装、装卸搬运、流通加工以及与之相关的信息处理等物流活动需求的总和。物流需求分析应包括物流需求量分析和物流需求结构分析。物流需求量作为物流学科中一个十分重要的概念，其度量指标体系有实物量体系 （如货运量、货运周转量、库存量、加工量等）和价值量体系 （如物流成本、物流收入、供应链增值等）[1]。实物类指标表现为不同环节和功能的具体作业量，如货运量、库存量、配送量等。价值类指标是所有物流环节上全部服务价值的综合反映，如物流成本、物流收入、供应链增值等。但由于区域物流是满足区域内经济活动和居民生活，所研究对象是区域内的所有物流活动，牵涉时间长、范围广，其价值量难以有效衡量，国家统计也缺乏这方面的数据。从实物类来讲，虽然运输需求只是物流需求中的一个部分，但运输贯穿物流活动的始终，是物流过程中实现位移的中心环节，是联系其他物流服务各功能的纽带，据统计，区域每年的运输费用占物流总成本的二分之一以上，从这个角度来说，货运量可以近似反映出物流需求的规模[2]。

2 黑龙江省物流需求规模的预测

物流系统是一个复杂的、不确定的系统，该系统既包含确定信息又含有未知的或非确知信息，对于该系统的预测需要运用不确定性方法，而灰色系统理论通过已知信息来研究和预测未知信息，正提供了在贫信息下解决系统问题的新途径。本文将运用灰色预测模型对黑龙江省物流需求量进行预测。

2.1 灰色预测模型

灰色预测模型称为GM （Grey Model）模型，利用GM模型可以对所研究系统的发展变化进行全局观察、分析和长期预测[3]。GM 1,（）1 模型是最常用的模型，该模型具有要求数据少、原理简单、计算量适中、结果精度高等诸多优点。本文选取GM 1,（）1 模型为黑龙江省物流需求预测模型。

2.2 预测分析

原始数据的选取，数据太多会把过时的信息带入，影响模型的质量，还会增加计算量，而数据太少又会造成有效信息的不足[4]。2003年国家提出振兴东北地区等老工业基地振兴战略，积极发展电子商务、连锁经营、物流配送等现代流通方式，为黑龙江省实现经济振兴发展带来难得的历史机遇。在该政策影响下，黑龙江省物流快速发展。因此，选取黑龙江省2003年到2007年的货运量数据为基础来建模预测，以2008年的货运量数据来检验模型，其数据见表1。

表1 黑龙江省2003～2008年货运量 单位：万吨

从表1可以看到，2003～2007年物流需求呈增长态势。经计算，数列级比均落入可行区间。因此，无须对原始数据做处理。

第一步：对原始数据进行一次累加生成1－AGO，获得一次累加序列：=｛54 350,111 361,173 161,239 008,309 145 ｝。

第二步：构造矩阵B与向量Y。应用最小二乘法估计系统发展系数a和驱动系数b。

由 （ ba）=（BTB ）－1BTY 得到 a=0.068004， b=51 708.314718。

第三步：确定模型。

灰色预测模型的时间响应函数 （取x（1）（0）=x（0）（1）=54 350） 为：

灰色系统的预测函数为：

根据预测公式 （3），计算黑龙江省2003～2007年的物流需求量预测值以及相对误差如表2所示。

第四步：预测精度分析。灰色预测模型预测精度的检验是通过计算预测值与实际值之间的统计情况进行后验差检验的。它有两个重要指标：后验差比值小误差概率

将数据代入公式 （4）计算得到：C=0.0431很好，p=1.0000很好。

同时为了检验模型的优越性，由于货运量是时间序列，因此利用2003～2007年数据得到物流需求的时间序列模型：

y=4 031.8t+52 704.8 R2=0.9926 其中 t=1,2,…为期数，y为物流需求量。

利用该时间序列模型得到黑龙江省2003～2007年物流需求量的拟合值见表2。

表2 黑龙江省物流需求灰色预测及其检验结果 单位：万吨

从表2可以看出灰色预测模型的平均拟合相对误差为0.3705%。而时间序列模型的平均拟合相对误差为0.6475%。而利用灰色模型进行预测的等级为一级，因此本文所建立的物流需求预测模型是可行的。

第五步：物流需求量预测。利用所建立的灰色预测模型公式 （3）对黑龙江省2008～2010年的物流需求量进行预测，并将2008年预测值和实际值进行比较，其结果见表3。

表3 2008～2011年黑龙江省物流需求量预测值 单位：万吨

从表3可以看出2008年预测相对误差为－0.33197%，对于经济指标的预测，一般来讲相对误差达到5%，就算是比较精确了。再一次验证了本文所建立的灰色预测模型具有较好的预测能力。预测结果显示，黑龙江省货运量的年增长率在6%左右，这也与黑龙江省目前物流发展情况相符合的。

3 结 论

本文利用黑龙江省2003～2007年货运量数据建立了黑龙江省物流需求的灰色预测GM 1,（）1 模型，并以该模型预测了2008～2011年的物流需求量。从对黑龙江省物流需求预测的结果看，该模型预测精度较高。

由于掌握信息的有限性，统计口径的变化性等，预测结果可能与未来实际发生的物流需求量存在一定的差距，但是通过模型预测得到的结果从一定程度上反映了黑龙江省未来物流需求变化的趋势。但物流业是一种新兴的产业，在快速发展过程中会碰到各种各样无法预测的问题，这就要求政府在规划、协调、引导等方面起着重要的作用。所以今后几年黑龙江省应从整体出发，根据物流需求的特点和趋势对黑龙江省物流进行规划，最大限度地降低全社会物流总成本和提高物流效率，促进和支持龙江经济健康快速发展。

[1] 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.

[2] 文培娜.基于BP神经网络的北京物流需求预测及分析[J].物流技术，2009,28(6):91－93.

[3]孙艳玲.灰色预测模型在物流预测中的应用研究——以四川省为例[J].物流平台，2007(1):145－146.

[4] 张存禄.武汉地区物流发展水平灰色预测[J].工业技术经济，2001(5):58－60.