基于多元线性回归模型的河北省物流需求预测实证分析

尝试运用多元线性回归模型对河北省物流需求进行预测分析.在借鉴前人研究成果的基础上,选取研究指标,并且根据统计对数据的严格要求,选取了1990-2009年河北省统计年鉴上的相关指标作为数据来源,并对数据进行了逐步回归,以消除多重共线性,最后得出回归模型,并对模型进行了相关检验,验证模型是适合进行预测的.最后提出基于货运量是物流需求预测的关键,从三个方面提出加快河北省物流产业发展的政策建议.     

基于多元线性回归的湖南省物流需求分析

利用多元线性回归的方法和SPSS软件,对湖南省的物流需求情况进行了预测与分析。根据建立的模型,预测了未来五年湖南省的物流需求,分析了影响物流需求的因素。研究结果可为湖南省物流产业的科学规划提供一定的建议。     

基于组合模型的深圳海岸物流需求预测分析

随着世界经济一体化的迅猛发展和产业结构的转型升级,我国经济社会发展进入了“新常态”。物流产业作为我国GDP的一个重要增长点,对国民经济的有序运行具有重要影响。港口物流作为物流产业的重要组成部分,对这个国民经济增长的促进作用也不容忽视。目前,我国的港口物流依然处于初始发展阶段,在发展过程中也面临着各种新问题和新挑战,但是发展前景非常广阔,各具有优越自然条件的地区都在大力推进港口物流的规划和建设。为了有效预测地区港口物流的有效需求和发展趋势,选取深圳港口为研究对象,根据影响港口物流需求的因素,建立了灰色GM(1,1)多元线性回归组合模型,为今后的物流业社会需求预测提供参考。     

基于多元线性回归的农产品物流需求影响因素分析——以四川省为例

构建完备的农产品物流体系是乡村振兴战略的积极响应,是应对社会变化以及各类风险的一大举措。文章采用多元线性回归,结合统计检验对四川农产品物流需要影响因素实证分析。结果表明：冷链流通率和人均可支配收入对农产品物流需求额影响较大,城镇从事物流人口对农产品物流需求额的影响较小。     

双变量线性回归模型异方差性检验准则的推广

经济计量模型中,经常会碰到异方差问题,传统的检验异方差准则有Goldfcld-Quaudt检验和Glejser检验,它们为解决经济计量模型的异方差问题提供了理论依据和方法步骤,但令人遗憾的是,它们都只适用于具有单一解释变量模型,即双变量模型。为此,许多经济计量学家,例如Henri Theil都在探讨推广的问题,但未获得满意的结果。我们对这一课题也颇感兴趣,并在进行研讨中得到一些结果。     

基于多元线性回归模型预测分析的实例研究

本文通过一家小型服装经营店一年的员工薪酬、宣传费用和流动资金与销售额的数据,通过多元回归预测模型预测在未来某一月份的销售额情况。结论也符合服装店的实际情况,说明该模型用于预测销售额是有效的,能较好的分析销售额的变化规律也可以为未来投资提供参考。     

基于灰色组合模型的区域物流需求预测研究

系统分析区域物流需求与相关影响因素关系,建立GM(1,1)、GM(0,N)单项预测模型,基于方差最小化准则构建组合模型,该组合模型克服了单项预测精度及适用条件等局限,改进了现有区域物流需求预测组合模型单因素多种方法简单组合的不足。最后采用2001-2009年安徽省物流需求数据进行实证分析,验证了组合预测模型的有效性。     

基于灰色组合模型的区域物流需求预测研究

系统分析区域物流需求与相关影响因素关系,建立GM(1,1)、GM(0,N)单项预测模型,基于方差最小化准则构建组合模型,该组合模型克服了单项预测精度及适用条件等局限,改进了现有区域物流需求预测组合模型单因素多种方法简单组合的不足.最后采用2001-2009年安徽省物流需求数据进行实证分析,验证了组合预测模型的有效性.     

基于BP神经网络模型的煤炭物流需求预测研究

从区域经济与煤炭产业内在关系的视角,对影响煤炭资源富集区物流的各因素进行分析和选择,构建BP神经网络预测模型,并利用Matlab技术对煤炭物流需求进行拟合,随后结合山西省1996-2011年的煤炭物流数据,分别对模型进行预测演练和精度检验,证明该模型应用于煤炭物流需求预测具有可行性和普适性,进一步对2012-2014年的煤炭物流需求进行预测,为现阶段煤炭产业物流的发展提供较为准确的参考。该模型首次采用区域经济指标结合产业发展因素的方法来对煤炭产业物流需求进行预测,在一定程度上反映了煤炭产业发展与煤炭物流需求之间的复杂映射关系,对今后区域内的产业物流需求预测具有重要的指导意义。     

基于灰色系统理论的茂名市物流需求预测分析

物流产业发展规划的制定、物流基础设施建设的可行性研究等都需要有确切的物流需求数据作为依据．因此,建立科学合理的预测模型对物流需求进行定量预测,就显得尤为重要。通过建立GM（1,1）来对茂名物流需求量进行定量预测,同时根据预测结果提出相应的对策,试图为茂名市政府制定物流决策提供一定的参考。     

基于多元线性回归分析的旅游供应链需求预测方法研究

在系统分析旅游行业特点及其影响因素的基础上,提出了有效的旅游需求预测方法,借助旅游供应链理论,从供应链视角出发,分析不同供应链节点对于旅游需求的影响,最后通过具体实例对旅游供应链需求预测模型进行了验证。     

基于主成分回归的企业物流成本多元线性预测模型研究

在竞争激烈的今天,通过传统方法降低企业运营成本已经日趋困难,而物流成本被称为企业第三利润的源泉还有待开发。通过降低物流运行成本能够提高企业的效益,增强企业的竞争力,因此物流成本的预测也就有了很强的必要性。文章在主成分分析的基础上对物流成本影响因素进行主成分提取、线性拟合,减少各个成本因素之间存在的多重共线性问题,使物流成本多元线性预测模型更加精确可靠,为企业的物流成本预测提供更加科学准确的依据。     

基于线性回归方法的我国电力市场短期用电需求预测分析

文章采用一元线性回归分析法和趋势比率误差调整法,基于以往五年我国季度月度用电量数据,对未来短期内我国的用电量做出了科学的预测。解决了电力市场短期用电需求预测的实际问题。具有结果误差小,操作简便等优点。     

基于灰色模型的临沂市物流需求预测

为了在深度和广度上扩展物流产业、规划建设物流园区,根据临沂市物流业发展现状,运用灰色预测模型,充分考虑了GM(1,1)模型自身的特点和适用范围,以临沂市2006-2011年的货运量和社会商品零售总额为依据,预测了2012-2015年的物流需求量,并根据临沂市物流业发展的实际情况和经济发展情况,对GM(1,1)模型的预测结果进行了分析,为制定区域物流发展规划、确定物流基础设施建设规模提供定量依据,对制定宏观经济政策和促进地区经济发展具有重要意义.     

基于ARIMA模型的湖南省物流需求预测研究

基于ARIMA模型对湖南省物流需求预测进行了研究,模型的回归和拟合效果良好,预测相对误差较小,最后针对湖南省物流业的发展提出了相关对策和建议。     

基于ARIMA模型的湖南省物流需求预测研究

基于ARIMA模型对湖南省物流需求预测进行了研究,模型的回归和拟合效果良好,预测相对误差较小,最后针对湖南省物流业的发展提出了相关对策和建议.     

基于灰色预测模型的广西物流需求预测

本文运用灰色GM（1,1）预测模型理论,根据统计数据建立了物流需求量模型并对广西未来几年物流需求规模进行了预测,在一定程度上能够为广西物流业发展提供定量依据。预测结果表明广西物流需求呈稳定增长的态势。     

夏域物流需求预测方法研究

对区域物流需求预测的方法进行了研究,在对各单项预测模型进行选择和建立的基础上构建了组合预测模型,并且研究了确定权重系数的科学方法,同时将此方法应用到区域物流实例当中,运用组合预测模型对江苏省物流量进行了预测.     

基于支持向量回归机的区域物流需求预测研究

为了提高区域物流需求预测的精确度,以区域物流与区域经济内在关系为视角.通过灰色关联模型以寻求影响区域物流需求关键因素,制定区域物流需求指标体系,应用支持向量回归机(SVR)方法,建立物流需求预测模型.经过实证分析,该方法具有高水平的训练相对误差和测试相对误差.也表明了模型的可行性和可信度,从而为区域物流需求预测提供有效...     

基于时间序列的上海市物流需求预测分析

文章通过收集近十年上海市的货运周转量及可能影响物流产业发展的相关经济指标数据,归纳总结以往学者对物流需求预测的必要性,运用线性回归法和指数平滑法对上海市的物流需求进行预测,通过对比分析选取基于时间序列的指数平滑法的预测结果,对上海市的物流业发展水平做了定量估计,为上海市物流产业的发展提供对策,助力上海市成为“十四五”规划中长三角世界级城市群的核心引领者,实现物流产业现代化。