基于主成分分析法对承运线路定价的计量分析

针对承运线路的科学定价.首先对所收集的已成交货运线路历史交易数据进行定量分析,通过主成分分析法得出影响货运线路定价的6个主要影响因素;其次,运用层次分析法构建各因子两两比较矩阵,旨在确定不同影响因素在历史定价中的优先级和权重;然后,通过对总里程、线路指导价(不含税)、线路价格(不含税)、线路总成本、运输等级、车辆吨位这6个影响因素的分析,构建了三元一次回归模型并通过MATLAB将回归结果可视化.最后在此基础上对原有定价进行科学评价并对其进行了匹配优化得到了新的调价策略,为无车承运人平台的科学定价提供相关决策依据.

大数据背景下无车承运人平台线路定价元素分析

作为一种新型货物运输方式,无车承运平台极大地促进了物流业的发展,无人承运平台的定价是目前亟待解决的问题。文章致力于解决以下问题:第一,使用SPSS建立无车承运平台货运线路定价的主成分分析模型,将考虑的17个影响因素通过主成分分析降维为4个因素;第二,使用SPSS对三次定价以及成本价格进行多元线性回归分析,建立定价的多元回归模型。

基于多元回归模型和Topsis模型对货运线路价格的分析

在“互联网+物流”的无车时代,无车承运人作为一种新型物流运作模式正日渐兴起。为实现高效运作、服务规范、合作共赢,如何对承运路线进行科学定价将尤为重要。文中借助MATLAB和SPSS应用软件,利用因子分析确定了影响定价的主要因素,提出了基于多元回归的货运线路的定价模型,并利用Topsis模型对定价区间进行了综合评分。通过对某无车承运人平台的历史交易数据进行试验,得到了货运线路定价的回归模型为:y=18.27+0.88x_(1)+0.16x_(2)-15.86x3-443.81x_(4)+15.01x_(5)+108.57x6。线路指导价格最优区间为:(210,284],最劣区间为:(9433,12226],中间区间为:(1460,1800]和(780,1120]。