运输需求预测方法详解

运输需求预测方法一般分为定性分析方法和定量分析方法。其中，在本书的第三章重点阐述了库存需求预测方法，相关方法普遍适用于不同类型的预测分析。在本章中，不再重新叙述相关方法的理论知识。从实际运作的角度出发，运用具体案例加强实际统计操作。

【例4-3】 已知某物流企业2003—2009年运输量资料如表4-6所示，试运用回归分析方法预测该企业2013年运输量。

表4-6　某物流企业2003—2009年运输量

续表

解：（1）利用公式3 32、公式3 33、公式3 34计算可以得出

因而，相关方程可以表示为

（2）采用EXCEL进行线性回归分析，操作步骤同例3 5。

表4-7　EXCEL输出的回归分析结果

从表4-7回归分析结果可见，相关系数值为0.999 3，因而回归变量之间存在相关关系，其相关方程结果与公式计算结果相同。运用EXCEL工具进行数据回归分析，其运算结果较为清晰且运行迅速，便于实际操作。当然，通过公式计算获得结果便于学生更好地掌握计算原理。

【例4-4】 某公司配送车次原始数据见表4-8，移动平均期数n＝3，运用移动平均法预测该公司9月份配送车次。

表4-8　某公司配送车次原始数据

(www.xing528.com)

解：（1）根据移动平均公式3 27和公式3 28，计算得出9月份该公司的配送车次预测值为

（2）采用EXCEL进行移动平均，本例题中由于样本数据较少，故而只选取单一的移动平均间隔，具体操作步骤如例3 2。表4-9中显示的为移动平均值，则根据移动平均法可得9月份的车辆配送次数为10.33。

表4-9　3项移动平均输出结果

【例4-5】 为了方便比较各预测模型的精度，本例题运用例4 4的数据，运用指数平滑法对9月份的配送车次进行预测（表4-10）。

表4-10　指数平滑表

续表

不同的指数平滑系数对预测结果的影响较大。从计算结果可以看出，在本题中，选择较大的指数平滑系数（0.7）求出的预测值要比用较小（0.3）的指数平滑预测值更接近实际发生值。

本章小结

运输是物流最基本的功能之一，它提供物品转移和短时存储两大功能。按照运输设备及运输工具的不同，可以将物流运输方式分为五种基本类型：铁路运输、公路运输、水路运输、航空运输和管道运输。

物流运输统计是对物流运输环节的统计，是物流统计的重要组成部分。通过对物流运输过程中的各项数据进行统计分析，不仅能够及时了解当前运输情况，从中发现实际运作中存在的问题，更能够为今后的运输管理提供信息支撑。

货物运输量统计主要研究货运量、货物周转量、货物运输密度、平均距离等。物流运输工具统计则主要研究运输工具的行程、时间利用及载重能力利用率。

运输成本是物流成本中最大的单项成本，影响运输成本的主要因素包括有运输量、运输距离、运输方式、货物的密度、转运、服务水平、市场等。了解这些因素对运输成本的影响程度，对合理安排运输、降低运输成本至关重要。运输成本的主要统计指标包括运输总成本、单位运输成本、运输成本降低额、装卸总成本、包装成本、配送成本等。

运输需求统计分析是根据运输需求规律、历史和现状，分析相关因素，对运输需求发展的状况、前景和趋势进行推测研究。影响物流运输需求的主要因素有六个，分别为市场价格、国家经济政策、国内国际贸易、工农业生产发展、自然因素和地理经济因素。