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基于混沌模型的西南地区物流经济增长预测应用研究

2013-10-24贵州大学明德学院严琳霞

物流技术 2013年14期
关键词:西南地区矩阵物流

贵州大学明德学院 严琳霞

1 前言

随着我国物流行业的跨越式发展 物流经济已经成为一个较大的经济增长点 物流经济增长指数归根结底是一个貌似随机却有一定潜在规则性的非线性时间序列 物流经济增长指数是一个可预测的非线性动力系统。通过有效建立一个对物流经济增长指数这一时间序列走势的预测模型 对物流的宏观经济决策、计划投资、消费指导等关乎经济民生的工作具有重要的指导意义。

本文结合物流产业的发展特点 把物流经济增长指数映射为一个时间序列 并以它为研究对象 开展预测模型的建立和仿真研究工作。有关研究已经证明物流经济增长指数是一个非线性的时间序列 王海燕教授成功将非线性和混沌时间序列分析的方法应用于经济领域。非线性时间序列分析总是和混沌时间序列的分析方法相守相依 互为映鉴。混沌理论是以非线性动力系统为理论基础形成的一门将自然科学和物理学引入到信号处理学科的全新有效的新兴的现代信号处理理论。

2 以西南地区为例分析物流经济发展现状

我国西南地区的国土面积大概是234.01万平方km 约占全国国土面积的23% 该地区的人口是1.96亿 占总体人口的16% 国内生产总值是1.0389万亿元 占总体的9.92%。2003年底西南地区物流领域和通信业务的效益是718亿元 在同期区域GDP中占有6.9% 每亿元效益的平均物流量为3801万t 总体亿元效益的物流量为5013万t 这些数据说明我国西南地区经济发展的关键产业是物流产业 但是该地区的经济发展和物流产业间的关联度还小于全国的平均水平 因而该地区的物流产业具有较高的发展潜力。

我国西南地区的物流发展仍然存在一定的缺陷,如物流需求强度不高 当地政府对物流行业的发展前景持消极态度 物流行业硬件条件较弱 缺乏高效的物流规划物流运输成本较高 物流业还未在总体社会经济中得到普及 物流市场发展局部性较强。

我国逐步加强西部地区的开发力度 全国经济呈现一体化趋势 这些因素促进了西南地区物流领域的发展。

1 随着西南地区经济发展体系以及机制的逐渐成熟 极大提高了物流行业发展的动力。我国西南地区6省区直辖市在过去的19年时间里一直保持着良好的经济合作态势 获取了大量的地区多边经济合作成果。当前该地区形成了南贵昆、成渝、川滇藏等多个多边协作的经济发展模式 在该种经济发展模式下 不同省市间的经济交流逐渐增加 促进了整个西南地区的繁荣发展 并且塑造了“一区一带”(南贵昆经济区以及长江上游经济带)关键经济区域的经济合作体系 产生了较多的国家重点发展项目。当前长江上游经济带包括重庆、成都、拉萨、攀枝花等城市 形成了汽车机械、食品加工等产业 南贵昆经济主要发展南宁、贵阳、昆明三大城市的旅游业 并且金属业也呈现出良好的发展态势 通过优化三省间的通信网络 实现逐渐向周边地区发展的目标。“一区一带”成为重要的区域经济增长点。

2 西南地区的铁路、公路、海运等交通网络不断优化 南昆铁路、西南公路出海通道已经发展成为西南地区的经济主干路 促进了西南地区经济的高速发展。青藏铁路、南昆铁路、湘桂线黎南段极大增强了西部铁路物流运输量。广西地区的港口年平均吞吐量达到了1986万t。西南地区加大了机场的改造、扩张 增强了该地区机场物流运输能力。

3 西南地区逐渐发展成为我国“西电东送”的能源基地。2004年3月 万州到三峡左一电厂超高压输电线重庆段正式投入使用 极大提高了重庆、四川的电力供应量。2004年5月四川正式向华东区域送电 输电规模已经达到了64亿千瓦时电量 为华东地区经济发展提供了充足的电力保障。

4 优惠政策促进物流高速发展。随着西部地区经济发展力度逐渐增强 我国加大了对西部地区经济发展硬件和软件的投入 国家在西部筹建8条新公路 扩大该地区的路网体系 建设青藏铁路以及西北、西南的进出境铁路进一步扩大了西部地区的铁路网。国家拉动外资并制定了相关的优惠政策 确保西部区域经济快速、稳定发展。

3 对物流经济发展潜力的预测模型

对于西南地区 以贵州为例 采用2009~2012年的物流经济增长数据 作为增长指数时间序列采用重构相空间,得到物流增长数据重构向量轨迹矩阵为

式 1 中物流数据的维数为 m 时间延迟τ。对物流增长数据重构向量轨迹矩阵L奇异值分解L=U·S·C。U和C是正交矩阵 而

式中S为L的奇异值 且

利用物流增长数据重构向量轨迹矩阵L和最佳嵌入维数m求得维数为N ×m的物流经济增长预测子空间矩阵X

Q1的列乃 x1的正交基R0是有正对角元素的上三角矩阵。循环这个过程得

式中Rjii是Rj的第i个对角元素。所得到的λi即 为时间序列的各个Lyapunov物流经济增长指数。当然 取最大的那个Lyapunov指数即为最大的物流经济Lyapunov指数。

4 仿真实验及结果分析

本文分析的物流经济增长指数时间序列来自于某统计部门调查数据。时间为1999年3月1日至2013年3月6日,经济增长数据的设计对象包括了贵州地区的化工、小商品物流企业,农业物流企业,房地产物流企业等。将这些企业2009年的增长数据v作为时间序列的表达。

采用本文方法对主成分分析后的物流公司的增长数据进行研究,采用本文的经济预测模型对1999-2009年的数据集进行预测,获得的预测结果如图1所示。从图1可知,本文模型的预测值与实际值相当吻合,结果表明该模型是一种有效、高准确率的物流经济增长预测模型。

表1 某地区1999-2009年经济发展水平数据

图1 本文模型的预测结果

5 结束语

本文成功构建了预测模型,该预测模型及算法对物流经济的具体增长数据能预测到今后的38个月,改进的预测算法能够通过预估计器的设置缩短计算周期,减少计算量,提高计算精度,也易于实现。

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