基于GM(1，1)的防城港港口货物吞吐量预测及分析

刘明英 翁世洲 黄凤青

(广西民族师范学院 经济与管理学院，广西 崇左 532200)

一、引言

随着国际贸易与经济全球化进程加快，跨国、跨地区贸易越来越普遍，港口贸易的国际地位不断提升，并逐渐成为国家与国家、地区间的主要贸易方式。对港口货物吞吐量进行科学有效预测，有利于港口贸易及世界经济发展。吞吐量预测作为港口规划决策的基础工作，在决策前期尤为重要，若吞吐量预测失真，将会给港口带来巨大经济损失，影响整个城市甚至全国经济发展。作为中国沿海12个主枢纽港之一的防城港，与世界上80多个国家和地区的220多个港口有贸易往来，对防城港货物吞吐量进行预测可为防城港乃至北部湾经济圈提供重要信息。

现阶段防城港港口内共有29个作业泊位，包括25个生产性泊位，14个深水泊位，标准集装箱通过能力为25万个[1]，码头建立的仓储面积超180万平方米。未来在我国华南地区，将会形成以香港国际枢纽港为中心并涵盖广州南沙港、深圳盐田国际港、北部湾港区等组成的港口群[2]。防城港的优势逐渐显露出来：

首先，从地理区位看，防城港位于中国海岸线西南部，与东盟国家水陆相连，有国家级口岸5个，防城港与相邻的钦州港、北海港组成北部湾进出口贸易港群。从长远看，防城港依赖良好的地理位置及国家政策支持，未来可能成为我国西南地区货物吞吐量最多的港口之一。

其次，从交通运输看，防城港港区目前已基本形成海运、铁路及陆路运输为一体的交通运输体系。在海洋运输方面，与多个国家开通了集装箱航线，与越南开通了客运航线。铁路运输上，已开通了防城港—南宁线、南宁—昆明线，作为出海大通道的南昆线可以揽云南、贵州、四川的运输，并且可以直达防城港码头[3]。公路运输方面，防城港周围建有四通八达的道路运输网络，主干与分支纵横交错连接，交通运输便利。

第三，影响未来防城港货物吞吐量发展的关键因素是相对落后的信息网络无法及时有效地对数据进行处理，导致信息传递不及时。由于信息网络方面一些制约因素的存在，防城港真实的货物吞吐量与潜在的但实现困难的理论测算吞吐量存在差距，但随着科学技术发展，防城港港口具有无限发展前景。

二、货物吞吐量预测方法概述及适用性分析

(一)预测方法概述

通过搜集相关文献，可归纳出用于港口货物吞吐量预测的方法主要包括定性及定量分析方法两类。由于港口货物吞吐量的预测需要对数据进行整理分析，而定性的分析方法存在不确定性，因而在实际中运用较少。

定量的分析方法主要有因果分析法、组合预测法以及时间序列法等，常见的时间序列的方法有移动平均法、指数平滑法和灰色预测法。在货物吞吐量的研究方面，国外在早期就已经有较多的成果。De Neufville与Tsunokawa(1981)[4]运用吞吐量作为指标来研究港口绩效，取得较好效果。Gregory A.Godfrey和Warren B.Powell(2000)[5]基于指数平滑预测模型，证明这些方法在操作和应用上比ARIMA方法更简单，且在预测误差方面比ARIMA方法更精确。Mark G-oh(2002)[6]表示组合预测模型是当前对物流预测方法研究中的重点，定量预测方法是主要方面。

在国内，1982年邓聚龙提出灰色理论[7]，研究掌握的数据较少且存在较大不确定性的理论，得到中外学者在研究中的应用。王在明(2005)[8]以武汉港港口货物吞吐量和集装箱吞吐量为例，以GM(1,1)模型和残差修正GM(1,1)模型进行预测，得到精度较高的预测结果。施泽军(2008)[9]在灰色GM(1,1)和三次指数平滑法基础上采用加权组合预测的方法，实现了对宁波港吞吐量预测。

(二)防城港货物吞吐量预测适用性分析

不同学者研究影响货物吞吐量方向存在差别，可推断出不同因素会影响港口货物吞吐量的预测，多数是不可量化指标，收集和整理数据难度大。而防城港仍处于落后状态，数据统计方面不完善，缺乏科学统计指标，无法获取大样本数据，适合采用灰色预测方法。因此，本文将从防城港港口的实际出发，采用灰色预测模型对防城港的货物吞吐量进行预测。

三、灰色预测模型GM(1，1)的建立

灰色模型(Grey Model)，简记为GM模型[10]。一般的模型是一个n阶、h变量的微积分模型，简记为GM(n，h)模型，本文讨论的是1阶1个变量情形。主要采用残差检验、关联度检验及误差检验三种方法检验。

GM(1,1)是一阶微分方程模型，其形式是

(1)

设有原始数列

X(0)(t)={x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n),}

作一次累加生成，得到

X(0)(t)={x(0)(1),x(0)(2),…,x(0)(n),}

对方程(1)作离散化处理，得到

取k=1,2,…,n-1，便有下列等式组

则代入向量记号,得

(2)

待估向量

(3)

令t=k+1，得到其时间响应函数

(4)

即得GM(1，1)模型灰色预测计算公式。

四、防城港货物吞吐量预测实证分析

(一)灰色预测模型货物吞吐量实例验证

根据防城港港口运作实际情况，将防城港港口货物吞吐量作为模型的参考指标，选取2011—2016年防城港货物吞吐量的数据，预测分析2016—2021年防城港港口的货物吞吐量，具体数据如表1所示。

表1 2011—2016年防城港港口货物吞吐量 单位：万吨

数据来源：Wind资讯。

第一步，对原始数据列X(0)(k)作一次累加生成，得到

X(1)(k)={1940,4051,……,55218,57986}

将B,YN代入(3)式，计算得

第三步，建立预测模型：

根据(4)式，其时间响应函数

第四步，模型检验。

1.残差检验

表2 残差值q(k)和相对误差值e(k)

由图1可以看出，模型相对误差均低于15%，且绝大部分误差范围在10%以内，模型具备较大可行性。

2.关联度检验

将原始数据作为母序列，预测值作为子系列，分别作处理，并计算出对应的时刻绝对差，得到结果如表3所示。序列X0(t)与Xi(t)在时刻k的关联系数用公式表示为：

图1 2011-2016年防城港货物吞吐量实际值与预测值折线图

表3 各个时刻相关数据

其中ρ∈[0,1]称为分辨系数，一般ρ=0.5。

由表可以得出：最小绝对差Δmin=0，最大绝对差Δmax=0.19。

3.误差检验

在对误差检验时考虑数据的相关特征，故选取较有代表性的平均绝对百分比误差作为评价指标，平均绝对百分比误差：

经计算得，MAPE=0.0578，表明文章中建立的灰色预测模型是合理有效的。

第五步，利用模型预测。基于建立的模型对防城港2016—2021年的港口货物吞吐量进行预测，预测值如表4所示。

(二)结论及分析

由于原始数据具有大波动，在建模初期存在较大不确定性。通过上述建模及防城港实例的运用，对防城港近期22个季度的数据进行分析，经过计算得出一组有明显增长趋势的预测数据，对预测数据及原始数据进行三种检验及对比。验证结果均小于15%，故本文中采用的种方法适用于防城港港口货物吞吐量的预测。由预测结果可知防城港货物运输将迅速发展，因此应对港口进行战略整合，加强基础设施建设，加速货物物流服务链搭建，提高港口作业的经营管理水平和服务效率。

五、防城港港口发展策略及建议

根据防城港发展的现状以及货物吞吐量的预测(具体数据见表4)，提出防城港港口未来发展的建议，即在现有水平上，不断提高各项性能指标，为货主及客户提供高质量、低成本、多功能、现代化、信息化、多样化、一体化的物流服务，并从防城港的实际情况出发，提出以下建议：

表4 2016—2021年防城港港口货物吞吐量预测值 单位：万吨

(一)加强设施建设，完善交通网络

由预测结果可知，未来五年内防城港港口季度货物吞吐量将突破4000万吨，相比过去最高水平的3070万吨，增幅超过30%。因此，为了保障港口装卸效率，缩短货物在港滞留时间，应在物流园区内建设相应数量的仓库用于存放不能及时周转的货物，同时可加强支柱货物的专用码头的进一步完善，搭建一批适用性强的作业设施设备[11]。交通运输方面，构建“六横七纵八支线”的高速公路体系，兰州—海口高速公路，防城港路段扩建全长达138公里[12]，同时实现各市的县县通高速，可为防城港搭建四通八达的干线运输体系，促使在港口的运输车辆得到及时疏散，创造优越的运输环境。

(二)提高管理水平，延伸附加服务

信息化水平的高低直接影响着整个管理系统运行，但目前防城港信息化管理水平不高。通过建立完善的物流信息网络技术，推广使用EDI技术，提高对信息的获取及整理管理水平。针对货物吞吐量第一季较少、第四季较多的相对明显的季节性特点，应及时与合作方多加沟通，加强信息共享，消除明显的季节性影响，从而提高信息管理水平。同时防城港港区内应为客户提供专业化、个性化、差异化服务及多样化的增值服务，重视跨境电商的发展。

(三)把握政策机遇，适时调整方案

港口作业与物流活动息息相关，国家对新兴的物流产业有较大的扶持力度，因此应积极主动了解参透“十三五”规划纲要中的物流规划相关政策，充分利用好政府给予的发展扶持资金及发展物流方面的优惠政策。同时，对于不合理的方案决策要及时作出调整，如简化繁杂的收费程序，促使港口向更好方向发展。

六、结语

通过对防城港港口货物吞吐量的预测及其现状的研究，从中发现诸多问题与机遇，据此提出了适宜防城港在今后发展中可采用的相关建议，以便能为防城港的发展决策中提供参考。由于时间的仓促及数据的不足，对于预测方法只采用了两种，存在较大的不确定性，未来的研究会将研究方向置于影响港口货物吞吐量的因素，对其进行多种方式模型检测，随着时间的发展对预测结果进行动态修正，以便得到更多有效数据。