基于产业相关性与时间序列模型的中国快递业务规模研究

快递业务规模研究对当前迅猛发展的快递业具有重要的理论支撑和参考价值,而现有对于规模的研究主要是基于快递业自身的时间序列模型来分析。文章综合考虑我国快递产业发展特点及与快递产业相关联的要素,建立了基于快递业发展相关性的多元逐步回归模型、基于时间序列的灰色预测和多项式回归分析模型。检验结果表明,模型对于模拟快递业务发展规模具有较高的精度,并综合三种模型的结果,对我国未来快递业务规模进行了预测。

基于R语言建立SARIMA滑动窗口模型的日度快递业务规模预测

快递业务规模日度预测,有利于快递企业在时间和空间上最优利用和分配资源,合理布局生产力,对快递企业降本增效具有重大意义。选取某快递企业分公司的日度业务量数据,运用R语言软件,基于时间序列分析方法建立SARIMA模型,对模型残差进行线性拟合优化,并考虑时间序列模型仅适用于短期预测,则建立滑动窗口模型,预测期为三天,对快递企业日度快递业务量进行预测,最终得到预测结果的平均误差为7.0%。