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朱东红 (朱东红.) [1] | 钱叶霞 (钱叶霞.) [2] | 陈东清 (陈东清.) [3]

Abstract:

物流景气指数反映了一个国家物流业发展运行的总体情况,是衡量物流业活跃程度的关键指标,它与货运量、港口货物吞吐量、快递业务量等众多物流相关指标有着密切联系。对于物流景气指数的预测分析,有助于一国宏观经济政策的制定和实施。以物流景气指数为对象,使用GM(1,1)预测、BP神经网络预测和ARIMA预测三种模型对物流景气指数进行建模分析,通过三种模型的误差比较,结果发现ARIMA模型预测拟合度最佳,LPI的预测值通过二次差分转换后几乎落入到95%的置信区间内,真实值和预测值吻合度最高,很好地拟合了物流景气指数在时间序列上的变化趋势,最后以该模型预测分析2018年8月到12月的LPI数值。

Keyword:

1)预测 ARIMA模型预测 BP神经网络预测 GM(1 建模分析 物流景气指数

Community:

  • [ 1 ] 福州大学经济与管理学院

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Source :

物流技术

Year: 2019

Issue: 01

Volume: 38

Page: 88-93

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