基于PSO-RBF组合模型的长江集装箱运价指数预测

长江集装箱运价指数作为长江航运市场的晴雨指向标,能够有效反映中国长江航运的经济情况,同时侧面反映出中国内河航运的发展动态。通过对长江集装箱运价指数的预测,可以为沿岸航运企业经营决策和政府宏观经济制定提供重要依据。选取影响长江集装箱运价指数的8个指数,运用BP神经网路、RBF神经网络对2017年至2022年5月长江集装箱运价指数进行预测,提出了一种改进的PSO-RBF组合模型,获得的预测误差较小。结果表明:粒子群算法能对RBF神经网络的输出权重、隐单元中心等关键参数取值进行寻优,使其能够更好地收敛,结果优于其他算法;PSO-RBF组合模型是预测长江集装箱运价指数的一种有效方法。

基于VAR的中国沿海及长江集装箱运价指数波动相关性分析

以沿海集装箱运价指数和长江集装箱运价指数月度数据为研究样本,在剔除季节性因子影响后,利用两者的趋势循环序列建立了4阶滞后期VAR模型对沿海及长江集装箱运价的波动相关性进行实证分析。结果显示,沿海及长江集装箱运价均有明显的季节性波动特征,且长江集装箱运价波动相对沿海集装箱运价波动较为滞后;其中沿海集装箱运价能够Granger引起长江集装箱运价变化;经过脉冲响应函数分析,沿海及长江集装箱运价指数对自身及对方变化产生的冲击均较为敏感,受自身变化冲击产生的波动幅度较为剧烈,但沿海集装箱运价波动对长江集装箱运价造成的影响更为显著,表明沿海集装箱运价对长江集装箱运价影响较大。

基于ARIMA-ARCH模型的长江集装箱运价指数短期分析预测

长江运价指数是反映长江航运市场运价指数行情变化趋势的主要指标,选取内支线运输的12条航线,15家港航企业,通过构建ARIMA-ARCH模型,计算出各航线的运价指数,对各航线的运价指数加权平均后,计算出综合集装箱运价指数。利用Eviews软件对长江集装箱运价指数进行预测,目的了解长江集装箱运输市场形势,研判市场走向,为港航企业经营决策、政府部门调控管理提供参考,预测结果显示短期内指数围绕976.5点微幅波动,市场稳定。

基于EMD-ARIMA组合模型的长江航运干散货运价指数预测

针对长江航运干散货运价指数(YBFI)样本点少、周期性不明显、非线性,以及非平稳特性,从分析数据内在波动性出发,提出一种基于经验模态分解(EMD)-差分整合移动平均自回归(ARIMA)组合模型.对比传统ARIMA模型、简单季节预测两种方法,EMD可对YBFI序列进行降噪分解,保留数据的内在特性;分解后的序列用ARIMA模型、三角函数拟合,效果良好.重组后分析误差,发现该组合预测模型与传统单一模型相比误差较小,预测精度更高.

基于VAR的中国沿海及长江煤炭运价波动相关性实证分析

沿海煤炭运价指数和长江煤炭运价指数作为市场的“晴雨表”.引起较多关注,为研究沿海与长江煤炭运输市场及运价波动的相关性,选用沿海及长江煤炭运价指数,建立VAR模型进行实证分析.结果显示:两者之间存在双向的因果关系,且长江煤炭运价波动较沿海存在滞后,两者对对方的冲击都较为敏感,但沿海煤炭运价对长江煤炭运价波动冲击更大.

长江干散货运价指数评价与优化

长江干散货运价指数是监测水路运输市场供需平衡关系的重要观察指标之一,对其进行评价与优化,有利于更好发挥指数的经济监测作用。长江干散货运价指数以干散货运价历史数据为基础,运用SPSS软件并依据统计学指数理论,对指数无偏性、一致性和有效性进行定量评价。结果表明:干散货运价指数在样本代表性、指数结构等方面存在一些问题,并根据评价结果提出相应优化建议,为提高指数质量水平、助力长江航运高质量发展提供参考。