運量預測
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運量預測(Transport Volume Forecast)
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運量預測是指根據國民經濟和社會發展對交通運輸的需求,探索未來旅客和貨物運量發展的趨勢,對未來一定時期內交通運輸業所應承擔的工作量所做的測算和判斷。是國家經濟預測的組成部分之一,也是研究分析交通運輸發展戰略的重要內容和決策的依據。
運量預測的內容[1]
1.社會總運輸量預測
社會總運輸量是指全國、省、市、區域內可能發生的客、貨運輸總量,是由各種運輸方式的營業性和非營業性運輸單位承運的所有運輸需求量,包括國民經濟(或某一種運輸方式)的正常運量、轉移運量和新增加運量。它是編製國民經濟計劃和進行運輸基礎設施建設的重要依據?是各種運輸方式進行規劃和編製運輸生產計劃的重要依據。
2.各種運輸方式的運輸量預測
各種運輸方式的運量預測包括鐵路、公路、內河、海運及民航等運輸方式的貨運量、客運量、貨物周轉量和旅客周轉量等的預測。
3.地區之間的運輸量預測
在各地區的客貨發到量確定之後,還需要預測各地區之間的交流量。地區間的客貨交流量是反映地區社會經濟空間結構與關係的一個重要方面。
4.運輸企業在運輸市場上的占有率預測
運輸企業在運輸市場上的占有率在很大程度上反映該企業的競爭能力,因此占有率預測是對運輸企業競爭能力的預測。
在四類預測中,前兩類屬於巨集觀預測的範疇,後兩類屬於微觀預測的範疇。由於預測的目的要求不同,因此內容的粗細也不同。一般來講,巨集觀預測與長期預測內容要粗一些,微觀預測和短期預測的內容則要細一些。例如,列入本企業(或部門)經營的運輸量,不僅有客、貨運量和周轉量,還應包括上行、下行的運輸量,淡、旺季的運輸量,貨物運量中主要貨物的分類和比重等。
運量預測的一般原理[1]
1.可知性原理
客觀世界是可以認知的,人們不但可以認識過去和現在,而且可以通過總結過去和現在,尋求其發展變化的規律性,並據以預測未來。
2.系統性原理
系統性原理強調預測對象是一個完整的系統,系統包含若幹個子系統,每個子系統又包含若幹具體因素,系統外部還有相關的平行系統,彼此相互影響、相互作用。利用現象之間的這種相互關係、相互影響和相互作用,從系統的角度進行預測,可以防止因顧此失彼而產生的片面性,從而提高預測結果的準確性和有效性。
3.連續性原理
事物的發展變化,前後不是割裂的,而是連續、統一的。因而,通過總結過去來預測未來也可以利用這種連續性原理。
4.相似性原理
各種事物之間儘管千差萬別,表現形形色色,但也有著一定的相似性,人們利用事物之間的這種相似性,進行類比、推斷和預測未來。實踐證明,事物未來發展變化和過去發展變化之間的相似性是經常出現的,有時甚至會出現驚人的相似性。
5.因果性原理
因果性原理也稱相關性原理,是指客觀事物、各種現象之間存在一定的因果關係,人們可以從已知的原因推知未知的結果,因果關係是客觀世界無數的事物、現象縱橫交錯交織而成的普遍聯繫網上的一個“扭結”。它從普遍聯繫網中被抽取出來單獨加以考察,表現為在事物、現象的更替運動中,作為原因的某種現象一旦發生,作為結果的另一種現象必然隨之出現。原因在前,結果在後,或者原因與結果幾乎同時出現。人們如能把握住事物發展變化的原因,就可以推斷出必然出現的結果。
6.可控性原理
可控性原理說明人們對於事物今後的發展變化,不是無能為力的,而是可以進行適當控制,至少在一定範圍時是可以適當控制的。諸如對人口增長、價格變動、生產力的地區配置、運輸需求的變化趨勢等進行控制、干預、調節和誘導,促使其向著有利的方向發展。
運輸量預測的作用[1]
運量預測是運輸組織工作中規劃運能利用和編製日常運輸計劃的基本依據,也是對運輸設備新建和擴能改造提出運營要求的基本依據。因此,運量預測的準確性以及運量發展變化趨勢的正確認識與把握,對提高運輸組織工作的預見性、改進運輸規劃工作具有重要意義。從某種意義上說,運輸需求的數量和質量特征決定運輸供給的數量、特征以及相應的運輸組織方式和運輸組織工作水平。另外,運輸組織也是運能供給的一種調控手段,因此也會間接地實現對運輸需求的調控。對於關係到社會經濟和人民生活全局的交通網路,如鐵路,當其某一局部的供給能力不足而成為運輸瓶頸時,利用運輸組織的方法調控過量的運輸需求,實施限制裝車,綜合平衡運量與運能,是與運用經濟杠桿和價格機制進行需求調控並行不悖的有效手段。對於各種隨機產生的城市交通出行需求,在某個時段、某些地段由於過度集中可能造成交通擁擠時,也必須運用科學的運輸組織方法誘導交通流、均衡交通流量。城市道路交叉口的信號系統依據不同時段交通流特性的預測所建立的信號配時方案,以及實行機動車的停車誘導,就是通過交通組織調控交通流量的例證。現代交通提倡文明出行,更需要運用更高層次的交通運輸組織管理手段,從可持續發展的角度,力求減少不必要的出行需求,以減少交通流量。總之,通過有效的交通運輸組織,也能夠實現對運輸需求進行調控和管理的目的。
運量預測的分類[1]
運量預測可以將其分為不同類別。
按照預測對象的不同,可分為貨運預測和客運預測。
按照預測對象的多少,可以分為單一預測和複合預測。
按照預測的層次,可分為全國運量預測、國民經濟各部門運量預測、各地區運量預測和各種運輸方式的運量預測。
按照預測期間的長短,還可以分為短期預測、中期預測和長期預測。短期預測通常是指一年以內的運量預測,一般用於運輸企業年度計劃;中期預測通常是指2—5年的運量預測,主要用於運輸企業或區域運輸生產計劃;長期預測通常是指5年以上,如10年、20年的運量預測,主要用於全國區域或城市交通規劃。一般來講,預測時間越長,預測結果和實際情況的出入也越大,其參考價值和可靠性也越差。
按照預測的內容,還可分為發送量預測、到達量預測、周轉量預測和平均運程預測。在各地區的客貨發到量確定之後,往往還需要預測各地區的內部運量和各地區之間的交流量,這些交流量還要在不同運輸方式之間、不同運輸線路之間進行分配。這些相互聯繫著的預測內容可以分為總運量預測和客貨流預測這兩大部分。其中,總運量預測是比較抽象意義上的預測,它只負責從總量上把握全國或部門或地區的客貨運輸量,包括發到量、周轉量以及平均運程。這些預測有時是分貨物品類或旅客類別的,有些則是籠統的?其特點是只考慮總量,基本上不涉及具體發到地和具體線路上的客貨流。而客貨流預測則負責把已預測出的客貨運總量,在分析地區間交流的基礎上,分配到具體運輸方式和運輸線路上。客貨流預測更接近實際的客貨位移。
預測的角度可以是經濟管理的綜合部門(全國的或地方的),可以是國家或地方的運輸主管機構,也可以是各級運輸企業。不同的預測角度和出發點,決定了預測結果的不同用途,如巨集觀經濟計劃、區域發展規劃、基建設計與投資安排或是運輸生產組織管理。
運量預測的方法[2]
運量預測的方法很多,總的來說,可以分為定性預測和定量預測兩大類。
(1)定性預測方法。定性預測方法又叫判斷分析法,是依據人們在市場活動中獲得的經驗和分析能力,通過對影響市場變化的各種因素的分析、判斷和推理,來預測未來的發展變化。
定性預測方法的特點是簡便易行,特別是在不可控因素和不可定量因素比較多時,採用這種方法進行短期判斷有其明顯的優勢。然而,這種方法也有其缺陷,它不能提供以精確數據為依據的預測結果,主觀隨意性比較大,有時易發生疏忽和失誤。
定性預測方法即使在今天也是一種不可忽視的預測方法,特別是當不具備定量分析條件時就需要通過對市場發展變化進行定性分析,推測市場未來的發展趨勢。使用定性預測法,挑選行家、專家非常重要,這些人一定要具有專門知識,經驗豐富。
常用的定性預測方法有以下幾種。
①經驗判斷法。經驗判斷法也稱主觀估計預測法,是以一部分熟悉業務、具有經驗和綜合分析能力的人所作出的判斷為基礎,來進行預測的一種方法。這種方法比較簡單、省時、省力,由於參加預測者有著豐富的經驗,熟悉情況,對預測項目能做出比較客觀的判斷。但是,預測的準確度容易受到主觀因素的影響。為剋服這一缺陷,預測時往往在經驗判斷基礎上進行統計處理,然後做出最終預測。經驗判斷預測方法很多,最常用的有經理人員判斷法、營銷人員判斷法、專家意見法等。
a.經理人員判斷法。經理人員判斷法是指由企業的經理(主管領導)把與市場有關和熟悉市場情況的人員召集在一起,請他們對未來市場的發展形勢或某一重大市場變化發表意見,作出判斷和估計,然後,經理人員在此基礎上做出預測。
這種方法簡便易行,花費的時間短,是一種常用的預測方法。例如經常性的業務碰頭會,業務分析會等都屬於這種方法。
b.營銷人員判斷法。營銷人員判斷法是指由主管負責人召集有關的營銷人員預測未來一定時期內各自負責的地區或項目的市場情況,然後由企業主管人員加以綜合,做出預測的方法。
營銷人員判斷法的優點在於,營銷人員一直與市場打交道,他們瞭解消費者,熟悉市場情況,所提供的信息以及所作的預測往往比較接近實際。當然,這種方法也有局限性,營銷人員有可能從自身利益出發,低估預測數字。
c.專家意見法。專家意見法是指由有關專家對市場發展趨勢做出預測的方法。專家意見法既可以發揮專家的優勢和作用,也可以剋服企業人員進行預測可能出現的主觀性和片面性。
專家會議預測法又稱為頭腦風暴法,一般是由預測組織者邀請有關專家有準備地參加座談會,由專家們對預測問題進行討論,找出問題的關鍵所在,得出比較接近實際的預測結果。專家會議預測方法在實際操作過程中易受到參加會議人數、與會者心理因素的影響,當面對面交換意見時,容易受到權威人士意見的影響,從而出現意見“一面倒”的情況。
德爾菲法又稱專家徵詢法,是採用函詢即調查表的方式征求專家意見,從而得出預測結果的方法。德爾菲法是美國蘭德公司的研究人員在20世紀40年代末創立的一種定性預測方法,它比較適用於缺乏市場統計數據、同時市場環境變化較大的預測項目。德爾菲方法的實際操作過程是,組織專家小組,由10—30位專家組成,經過反覆徵詢,在“徵詢——答覆——反饋——再徵詢——再答覆——再反饋……”這樣多次反覆過程中,每位專家可以多次提出和修正自己的意見。由於每位專家都是獨立發表意見,他們之間互不聯繫,所以,可以排除心理和其他因素的干擾,提高預測結果的客觀性和準確性。
德爾菲法的預測流程如下圖所示。
②顧客意見調查法。顧客意見調查法又稱用戶調查法,是直接征求顧客意見,瞭解顧客購買意向和心理動機,從而預測未來運量情況的一種預測方法。
顧客意見調查法一般採用抽樣調查,既可以採用口頭詢問方式,也可以採用書面詢問方式。現在,很多運輸企業在車站、機場、港口等地對顧客進行調查就屬於這種方法。
(2)定量預測方法。定量預測法又稱數量分析法或數理統計預測法,它是根據市場調查所取得的數據資料,運用數字模型進行計算,並據此預測未來市場變化的一種預測方法。這種預測方法的一個顯著特點是運用數學、統計學和電腦等方法或工具,用數據對未來進行客觀描述,因此,其科學性、嚴密性更強。一般來說,在歷史資料比較完備和準確、事物發展變化趨勢比較平穩的情況下,這種方法的優勢更為明顯。當然,這種方法也有不足之處,這就是它只能根據量的變化來尋找規律,當存在著複雜的非量的因素變化時,這種方法就會受到局限。
運量預測中常用的定量預測方法有時間序列法、回歸預測法、季節性預測法等。
①時間序列預測法。在社會經濟發展過程中,很多經濟變數的發展變化都表現出與時間呈某種特定關係,運輸需求也是如此。基於此,我們可以通過對運量的時間數列外推的方法預測未來運量變化趨勢。時間序列預測法的特點是把預測變數看做是時間的函數。當所研究的運量時間數列變化沒有大的波動時,這種方法較為理想。這種方法的缺點在於無法反映出運量變化的原因,當巨集觀外部因素髮生變化而影響運量水平時,難以準確反映。
時間序列外推的方法很多,關鍵在於趨勢的識別與擬合是否準確。
a.簡單平均法。以觀察期的算術平均數作為下期的預測值。其公式如下:
= =
式中 ——預測值;
——觀測值個數;
——觀測值的平均值。
簡單平均法雖然計算簡便,但有時結果不夠準確。當市場需求比較平穩時,可採用此方法。
b.加權平均法。根據歷史上不同階段資料重要性和對未來的影響程度,分別賦予不同權數然後再加以平均。計算公式為:
=
——預測值;
——第i期數值;
——第i期對應的權數。
c.移動平均法。這種方法是將時間數列中的數據由遠而近按一定跨越期進行平均,逐一求得移動平均值,並以最接近預測期的移動平均值作為確定預測值的依據。計算公式為:
=Mt+(Mt-Mt − 1)
式中 ——第t+1期的預測值;
Mt——第t期的移動平均數;
Mt − 1——第t-1期的移動平均數。
Mt=xt+xt − 1+xt − 2+…+xt − n + 1/n
採用移動平均法,移動期數n的選擇會直接影響預測結果的準確度。如果n大,則移動平均值對數列起伏變動的敏感性差,預測值容易滯後於可能的發展趨勢。如果咒取得小,靈敏度高,但對隨機因素反應靈敏,也容易導致預測失誤。
d.指數平滑法。指數平滑法是用指數加權的辦法進行移動平均的預測方法。所取的指數又稱為平滑指數。指數平滑法的計算公式為:
=αYt+(1-α) (0<α<1)
式中——第t+1期的預測值;
——第t期的預測值;
α——平滑繫數。
指數平滑法是在移動平均法基礎上發展起來的。運用指數平滑法的關鍵在於平滑繫數的確定。
e.線性趨勢預測法。這是一種簡單的直線外推法,它利用時間序列所確定的線性趨勢數學模型來進行運量預測。其約束條件是,時間序列所體現的事物發展變化必須呈現明顯的線性趨勢,否則就不能應用。
一元線性趨勢數學模型為:
Yt=a+bt
式中 Yt——時間,為自變數。
除上面談到的以外,時間序列法還有的克斯—詹金斯(Bor—Jen—hns)等方法。
②回歸預測法。回歸預測方法可分為一元回歸、二元回歸和多元回歸。
一元線性回歸是一個自變數對一個因變數的相關回歸(與一元線性趨勢法基本相同)。其模型為:
Y=a+bt
二元線性回歸模型為:
Y=a+b1x1+b2x2
式中 a、b1、b2——常數項;
x1、x2——變數。
多元線性回歸模型為:
Y=a+b1x1+b2x2+…+bnxn
式中 a、b1、b2、…、bn——常數項;
x1、x2、…、xn——變數。
③季節預測法。季節變動影響運輸需求變動,是運輸市場上十分明顯的現象。當市場的變化受季節變動影響時,所用的預測方法就稱為季節預測法。其模型為:
=T•S
式中 ——預測值;
T——長期趨勢值;
S——季節指數。
季節預測法的預測步驟如下。
a.確定季節指數S。
b.預測趨勢值。對預測期間各季的趨勢值的預測,依時間序列變化趨勢的不同而採取不同的方法,主要有直線趨勢外推法和移動平均法兩種。
c.進行預測。根據確定的S和T,預測運量。
運輸業進行運量預測所採用的方法可以歸納為下圖所示。