运量预测

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运量预测(Transport Volume Forecast)

目录

什么是运量预测

  运量预测是指根据国民经济和社会发展对交通运输的需求,探索未来旅客和货物运量发展的趋势,对未来一定时期内交通运输业所应承担的工作量所做的测算和判断。是国家经济预测的组成部分之一,也是研究分析交通运输发展战略的重要内容和决策的依据。

运量预测的内容[1]

  1.社会总运输量预测

  社会总运输量是指全国、省、市、区域内可能发生的客、货运输总量,是由各种运输方式的营业性和非营业性运输单位承运的所有运输需求量,包括国民经济(或某一种运输方式)的正常运量、转移运量和新增加运量。它是编制国民经济计划和进行运输基础设施建设的重要依据?是各种运输方式进行规划和编制运输生产计划的重要依据。

  2.各种运输方式的运输量预测

  各种运输方式的运量预测包括铁路、公路、内河、海运及民航等运输方式的货运量客运量货物周转量和旅客周转量等的预测

  3.地区之间的运输量预测

  在各地区的客货发到量确定之后,还需要预测各地区之间的交流量。地区间的客货交流量是反映地区社会经济空间结构与关系的一个重要方面。

  4.运输企业在运输市场上的占有率预测

  运输企业在运输市场上的占有率在很大程度上反映该企业的竞争能力,因此占有率预测是对运输企业竞争能力的预测。

  在四类预测中,前两类属于宏观预测的范畴,后两类属于微观预测的范畴。由于预测的目的要求不同,因此内容的粗细也不同。一般来讲,宏观预测与长期预测内容要粗一些,微观预测和短期预测的内容则要细一些。例如,列入本企业(或部门)经营的运输量,不仅有客、货运量和周转量,还应包括上行、下行的运输量,淡、旺季的运输量,货物运量中主要货物的分类和比重等。

运量预测的一般原理[1]

  1.可知性原理

  客观世界是可以认知的,人们不但可以认识过去和现在,而且可以通过总结过去和现在,寻求其发展变化的规律性,并据以预测未来。

  2.系统性原理

  系统性原理强调预测对象是一个完整的系统,系统包含若干个子系统,每个子系统又包含若干具体因素,系统外部还有相关的平行系统,彼此相互影响、相互作用。利用现象之间的这种相互关系、相互影响和相互作用,从系统的角度进行预测,可以防止因顾此失彼而产生的片面性,从而提高预测结果的准确性和有效性。

  3.连续性原理

  事物的发展变化,前后不是割裂的,而是连续、统一的。因而,通过总结过去来预测未来也可以利用这种连续性原理。

  4.相似性原理

  各种事物之间尽管千差万别,表现形形色色,但也有着一定的相似性,人们利用事物之间的这种相似性,进行类比、推断和预测未来。实践证明,事物未来发展变化和过去发展变化之间的相似性是经常出现的,有时甚至会出现惊人的相似性。

  5.因果性原理

  因果性原理也称相关性原理,是指客观事物、各种现象之间存在一定的因果关系,人们可以从已知的原因推知未知的结果,因果关系是客观世界无数的事物、现象纵横交错交织而成的普遍联系网上的一个“扭结”。它从普遍联系网中被抽取出来单独加以考察,表现为在事物、现象的更替运动中,作为原因的某种现象一旦发生,作为结果的另一种现象必然随之出现。原因在前,结果在后,或者原因与结果几乎同时出现。人们如能把握住事物发展变化的原因,就可以推断出必然出现的结果。

  6.可控性原理

  可控性原理说明人们对于事物今后的发展变化,不是无能为力的,而是可以进行适当控制,至少在一定范围时是可以适当控制的。诸如对人口增长、价格变动、生产力的地区配置、运输需求的变化趋势等进行控制、干预、调节和诱导,促使其向着有利的方向发展。

运输量预测的作用[1]

  运量预测是运输组织工作中规划运能利用和编制日常运输计划的基本依据,也是对运输设备新建和扩能改造提出运营要求的基本依据。因此,运量预测的准确性以及运量发展变化趋势的正确认识与把握,对提高运输组织工作的预见性、改进运输规划工作具有重要意义。从某种意义上说,运输需求的数量和质量特征决定运输供给的数量、特征以及相应的运输组织方式和运输组织工作水平。另外,运输组织也是运能供给的一种调控手段,因此也会间接地实现对运输需求的调控。对于关系到社会经济和人民生活全局的交通网络,如铁路,当其某一局部的供给能力不足而成为运输瓶颈时,利用运输组织的方法调控过量的运输需求,实施限制装车,综合平衡运量与运能,是与运用经济杠杆价格机制进行需求调控并行不悖的有效手段。对于各种随机产生的城市交通出行需求,在某个时段、某些地段由于过度集中可能造成交通拥挤时,也必须运用科学的运输组织方法诱导交通流、均衡交通流量。城市道路交叉口的信号系统依据不同时段交通流特性的预测所建立的信号配时方案,以及实行机动车的停车诱导,就是通过交通组织调控交通流量的例证。现代交通提倡文明出行,更需要运用更高层次的交通运输组织管理手段,从可持续发展的角度,力求减少不必要的出行需求,以减少交通流量。总之,通过有效的交通运输组织,也能够实现对运输需求进行调控和管理的目的。

运量预测的分类[1]

  运量预测可以将其分为不同类别。

  按照预测对象的不同,可分为货运预测客运预测

  按照预测对象的多少,可以分为单一预测复合预测

  按照预测的层次,可分为全国运量预测国民经济各部门运量预测、各地区运量预测各种运输方式的运量预测

  按照预测方法的不同,可以分为定性预测定量预测

  按照预测期间的长短,还可以分为短期预测中期预测长期预测短期预测通常是指一年以内的运量预测,一般用于运输企业年度计划;中期预测通常是指2—5年的运量预测,主要用于运输企业或区域运输生产计划;长期预测通常是指5年以上,如10年、20年的运量预测,主要用于全国区域或城市交通规划。一般来讲,预测时间越长,预测结果和实际情况的出入也越大,其参考价值和可靠性也越差。

  按照预测的内容,还可分为发送量预测到达量预测周转量预测平均运程预测。在各地区的客货发到量确定之后,往往还需要预测各地区的内部运量和各地区之间的交流量,这些交流量还要在不同运输方式之间、不同运输线路之间进行分配。这些相互联系着的预测内容可以分为总运量预测和客货流预测这两大部分。其中,总运量预测是比较抽象意义上的预测,它只负责从总量上把握全国或部门或地区的客货运输量,包括发到量、周转量以及平均运程。这些预测有时是分货物品类或旅客类别的,有些则是笼统的?其特点是只考虑总量,基本上不涉及具体发到地和具体线路上的客货流。而客货流预测则负责把已预测出的客货运总量,在分析地区间交流的基础上,分配到具体运输方式和运输线路上。客货流预测更接近实际的客货位移。

  预测的角度可以是经济管理的综合部门(全国的或地方的),可以是国家或地方的运输主管机构,也可以是各级运输企业。不同的预测角度和出发点,决定了预测结果的不同用途,如宏观经济计划、区域发展规划、基建设计与投资安排或是运输生产组织管理。

运量预测的方法[2]

  运量预测的方法很多,总的来说,可以分为定性预测定量预测两大类。

  (1)定性预测方法定性预测方法又叫判断分析法,是依据人们在市场活动中获得的经验和分析能力,通过对影响市场变化的各种因素的分析、判断和推理,来预测未来的发展变化。

  定性预测方法的特点是简便易行,特别是在不可控因素和不可定量因素比较多时,采用这种方法进行短期判断有其明显的优势。然而,这种方法也有其缺陷,它不能提供以精确数据为依据的预测结果,主观随意性比较大,有时易发生疏忽和失误。

  定性预测方法即使在今天也是一种不可忽视的预测方法,特别是当不具备定量分析条件时就需要通过对市场发展变化进行定性分析,推测市场未来的发展趋势。使用定性预测法,挑选行家、专家非常重要,这些人一定要具有专门知识,经验丰富。

  常用的定性预测方法有以下几种。

  ①经验判断法经验判断法也称主观估计预测法,是以一部分熟悉业务、具有经验和综合分析能力的人所作出的判断为基础,来进行预测的一种方法。这种方法比较简单、省时、省力,由于参加预测者有着丰富的经验,熟悉情况,对预测项目能做出比较客观的判断。但是,预测的准确度容易受到主观因素的影响。为克服这一缺陷,预测时往往在经验判断基础上进行统计处理,然后做出最终预测。经验判断预测方法很多,最常用的有经理人员判断法、营销人员判断法、专家意见法等。

  a.经理人员判断法。经理人员判断法是指由企业的经理(主管领导)把与市场有关和熟悉市场情况的人员召集在一起,请他们对未来市场的发展形势或某一重大市场变化发表意见,作出判断和估计,然后,经理人员在此基础上做出预测。

  这种方法简便易行,花费的时间短,是一种常用的预测方法。例如经常性的业务碰头会,业务分析会等都属于这种方法。

  b.营销人员判断法。营销人员判断法是指由主管负责人召集有关的营销人员预测未来一定时期内各自负责的地区或项目的市场情况,然后由企业主管人员加以综合,做出预测的方法。

  营销人员判断法的优点在于,营销人员一直与市场打交道,他们了解消费者,熟悉市场情况,所提供的信息以及所作的预测往往比较接近实际。当然,这种方法也有局限性,营销人员有可能从自身利益出发,低估预测数字。

  c.专家意见法专家意见法是指由有关专家对市场发展趋势做出预测的方法。专家意见法既可以发挥专家的优势和作用,也可以克服企业人员进行预测可能出现的主观性和片面性。

  专家意见法按其运作过程不同又分为:专家会议法德尔菲法等。

  专家会议预测法又称为头脑风暴法,一般是由预测组织者邀请有关专家有准备地参加座谈会,由专家们对预测问题进行讨论,找出问题的关键所在,得出比较接近实际的预测结果。专家会议预测方法在实际操作过程中易受到参加会议人数、与会者心理因素的影响,当面对面交换意见时,容易受到权威人士意见的影响,从而出现意见“一面倒”的情况。

  德尔菲法又称专家征询法,是采用函询即调查表的方式征求专家意见,从而得出预测结果的方法。德尔菲法是美国兰德公司的研究人员在20世纪40年代末创立的一种定性预测方法,它比较适用于缺乏市场统计数据、同时市场环境变化较大的预测项目。德尔菲方法的实际操作过程是,组织专家小组,由10—30位专家组成,经过反复征询,在“征询——答复——反馈——再征询——再答复——再反馈……”这样多次反复过程中,每位专家可以多次提出和修正自己的意见。由于每位专家都是独立发表意见,他们之间互不联系,所以,可以排除心理和其他因素的干扰,提高预测结果的客观性和准确性。

  德尔菲法的预测流程如下图所示。

  ②顾客意见调查法。顾客意见调查法又称用户调查法,是直接征求顾客意见,了解顾客购买意向和心理动机,从而预测未来运量情况的一种预测方法。

  顾客意见调查法一般采用抽样调查,既可以采用口头询问方式,也可以采用书面询问方式。现在,很多运输企业在车站、机场、港口等地对顾客进行调查就属于这种方法。

  (2)定量预测方法定量预测法又称数量分析法或数理统计预测法,它是根据市场调查所取得的数据资料,运用数字模型进行计算,并据此预测未来市场变化的一种预测方法。这种预测方法的一个显著特点是运用数学、统计学计算机等方法或工具,用数据对未来进行客观描述,因此,其科学性、严密性更强。一般来说,在历史资料比较完备和准确、事物发展变化趋势比较平稳的情况下,这种方法的优势更为明显。当然,这种方法也有不足之处,这就是它只能根据量的变化来寻找规律,当存在着复杂的非量的因素变化时,这种方法就会受到局限。

德尔菲法的预测流程图

  运量预测中常用的定量预测方法有时间序列法回归预测法季节性预测法等。

  ①时间序列预测法。在社会经济发展过程中,很多经济变量的发展变化都表现出与时间呈某种特定关系,运输需求也是如此。基于此,我们可以通过对运量的时间数列外推的方法预测未来运量变化趋势。时间序列预测法的特点是把预测变量看做是时间的函数。当所研究的运量时间数列变化没有大的波动时,这种方法较为理想。这种方法的缺点在于无法反映出运量变化的原因,当宏观外部因素发生变化而影响运量水平时,难以准确反映。

  时间序列外推的方法很多,关键在于趋势的识别与拟合是否准确。

  a.简单平均法。以观察期的算术平均数作为下期的预测值。其公式如下:

  \widehat{Y}=\sum_{i=1}^n \frac{X_i}{n}=\overline{X}

  式中 \widehat{Y}——预测值;

  \sum_{i=1}^n \frac{X_i}{n}——观测值个数;

  \overline{X}——观测值的平均值。

  简单平均法虽然计算简便,但有时结果不够准确。当市场需求比较平稳时,可采用此方法。

  b.加权平均法。根据历史上不同阶段资料重要性和对未来的影响程度,分别赋予不同权数然后再加以平均。计算公式为:

  \widehat{Y}=\frac{\sum_{i=1}^n a_ix_i}{\sum_{i=1}^n a_i}

  \widehat{Y}——预测值;

  \sum_{i=1}^n a_ix_i——第i期数值;

  \sum_{i=1}^n a_i——第i期对应的权数。

  c.移动平均法。这种方法是将时间数列中的数据由远而近按一定跨越期进行平均,逐一求得移动平均值,并以最接近预测期的移动平均值作为确定预测值的依据。计算公式为:

  \widehat{Y}_{t+1}=Mt+(Mt-Mt − 1)

  式中 \widehat{Y}_{t+1}——第t+1期的预测值;

  Mt——第t期的移动平均数

  Mt − 1——第t-1期的移动平均数。

  Mt=xt+xt − 1+xt − 2+…+xtn + 1/n

  采用移动平均法,移动期数n的选择会直接影响预测结果的准确度。如果n大,则移动平均值对数列起伏变动的敏感性差,预测值容易滞后于可能的发展趋势。如果咒取得小,灵敏度高,但对随机因素反应灵敏,也容易导致预测失误。

  d.指数平滑法指数平滑法是用指数加权的办法进行移动平均的预测方法。所取的指数又称为平滑指数。指数平滑法的计算公式为:

  \widehat{Y}_{t+1}=αYt+(1-α)\widehat{Y_t}    (0<α<1)

  式中\widehat{Y}_{t+1}——第t+1期的预测值;

  \widehat{Y_t}——第t期的预测值;

  α——平滑系数

  指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的。运用指数平滑法的关键在于平滑系数的确定。

  e.线性趋势预测法。这是一种简单的直线外推法,它利用时间序列所确定的线性趋势数学模型来进行运量预测。其约束条件是,时间序列所体现的事物发展变化必须呈现明显的线性趋势,否则就不能应用。

  一元线性趋势数学模型为:

  Yt=a+bt

  式中 Yt——时间,为自变量。

  除上面谈到的以外,时间序列法还有的克斯—詹金斯(Bor—Jen—hns)等方法。

  ②回归预测法。回归预测方法可分为一元回归二元回归多元回归

  一元线性回归是一个自变量对一个因变量的相关回归(与一元线性趋势法基本相同)。其模型为:

  Y=a+bt

  二元线性回归模型为:

  Y=a+b1x1+b2x2

  式中 a、b1b2——常数项;

  x1x2——变量

  多元线性回归模型为:

  Y=a+b1x1+b2x2+…+bnxn

  式中 a、b1b2、…、bn——常数项;

  x1x2、…、xn——变量。

  ③季节预测法。季节变动影响运输需求变动,是运输市场上十分明显的现象。当市场的变化受季节变动影响时,所用的预测方法就称为季节预测法。其模型为:

  \widehat{Y}=T•S

  式中 \widehat{Y}——预测值;

  T——长期趋势值;

  S——季节指数。

  季节预测法的预测步骤如下。

  a.确定季节指数S。

  b.预测趋势值。对预测期间各季的趋势值的预测,依时间序列变化趋势的不同而采取不同的方法,主要有直线趋势外推法和移动平均法两种。

  c.进行预测。根据确定的S和T,预测运量。

  运输业进行运量预测所采用的方法可以归纳为下图所示。

  运量预测方法

参考文献

  1. 1.0 1.1 1.2 1.3 王效俐.运输组织学.立信会计出版社,2006.12.
  2. 欧国立.运输市场学.中国铁道出版社,2005年1月
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