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基于PCA与Markov残差灰色模型的京津冀物流能力评价和预测
被引量:
17
1
作者
李林汉
岳一飞
田卫民
《北京交通大学学报(社会科学版)》
CSSCI
2019年第2期129-142,共14页
采用主成分分析法和Markov残差灰色模型对京津冀物流能力进行评价和预测。综合研究表明,京津冀物流能力在2007年至2016年总体较为平稳,河北省近两年物流能力有所下降,北京市近五年物流能力有所起伏,天津市物流能力逐年提升,势头强劲。...
采用主成分分析法和Markov残差灰色模型对京津冀物流能力进行评价和预测。综合研究表明,京津冀物流能力在2007年至2016年总体较为平稳,河北省近两年物流能力有所下降,北京市近五年物流能力有所起伏,天津市物流能力逐年提升,势头强劲。在未来五年,旅客周转量、客运量将成为制约河北省物流能力提升的重要指标,货运量、客运量将成为制约北京市物流能力提升的重要指标,邮电业务总量和货物周转量将成为制约天津市物流能力提升的重要指标。
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关键词
马尔可夫残差灰色模型
主成分分析
京津冀物流能力
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题名
基于PCA与Markov残差灰色模型的京津冀物流能力评价和预测
被引量:
17
1
作者
李林汉
岳一飞
田卫民
机构
河北金融学院金融创新与风险管理研究中心
河北省科技金融协同创新中心河北省科技金融重点实验室
出处
《北京交通大学学报(社会科学版)》
CSSCI
2019年第2期129-142,共14页
基金
2017年度河北省金融创新与风险管理研究中心开放基金项目"京津冀地区绿色金融与产业结构升级"(2017JDKF015)
2018年度河北省科学技术厅软科学研究专项项目"京津冀流域土地资源与环境承载力的评价研究"(18454227)
文摘
采用主成分分析法和Markov残差灰色模型对京津冀物流能力进行评价和预测。综合研究表明,京津冀物流能力在2007年至2016年总体较为平稳,河北省近两年物流能力有所下降,北京市近五年物流能力有所起伏,天津市物流能力逐年提升,势头强劲。在未来五年,旅客周转量、客运量将成为制约河北省物流能力提升的重要指标,货运量、客运量将成为制约北京市物流能力提升的重要指标,邮电业务总量和货物周转量将成为制约天津市物流能力提升的重要指标。
关键词
马尔可夫残差灰色模型
主成分分析
京津冀物流能力
Keywords
Markov Residual Grey
principal component analysis
logistics capability of Beijing,Tianjin and Hebei
分类号
F250 [经济管理—国民经济]
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作者
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被引量
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1
基于PCA与Markov残差灰色模型的京津冀物流能力评价和预测
李林汉
岳一飞
田卫民
《北京交通大学学报(社会科学版)》
CSSCI
2019
17
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