林国龙，马理博，张辰彦，何红弟

(上海海事大学 物流研究中心，上海 201306)

中国和巴西港口拥塞指数多重分形研究

林国龙，马理博，张辰彦，何红弟

(上海海事大学 物流研究中心，上海 201306)

运用多重分形消除趋势波动分析法(MF-DFA)与多重分形消除趋势波动交叉相关分析法(MF-DCCA)对全球港口拥塞指数的中国港口ETA(Estimated Time of Arrival)海岬型船与巴西港口ETA海岬型船港口拥塞指数进行研究。研究表明：中国港口ETA海岬型船与巴西港口ETA海岬型船时间序列广义Hurst指数及MF-DCCA广义Hurst指数，均单调递减且值域在(0.5,1)之间，标度指数均表现凹向横轴的函数，分形谱密集钟形分布；两组时间序列均具有明显的多重分形特征，同时具有长期记忆性与多标度性，且二者多重分形交叉相关，表现长期相互影响。

交通运输工程；港口拥塞指数；多重分形；消除趋势波动分析；交叉相关分析

0 引 言

由全球港口〔G-ports (UK) Ltd〕发布的全球港口拥塞指数报告(The Global Ports Congestion Index，GPCI)是衡量全球港口拥堵状况的有效参考。GPCI以周报的形式发布，详细及时地统计反映全球滞留主要港口的煤炭、矿石等干散货船数量，分析由于船舶压港、港口拥塞对干散货市场供求关系以及散货船租金所带来的影响，及时追踪全球主要港口煤炭、矿石等干散货船滞期情况，覆盖了全球不同国家80个煤炭、矿石码头的拥塞情况，包括澳大利亚、巴西、中国、印度以及南非等国。GPCI能够反映全球港口拥堵现象及程度。报告中港口拥塞指数是非平稳的时间序列。通过研究港口拥塞指数时间序列的变化情况，探索港口拥塞指数间的内在相关性，发现港口拥塞指数的发展特征，从而能够预测港口拥堵现象的发展方向。……