摘 要

“一带一路”战略提出后，武汉被选为十个节点城市之一，武汉市积极响应“一带一路”战略，在2012年正式开通了汉欧班列。汉欧班列的开通不仅有效的促进了武汉市和汉欧班列沿线各大城市的经贸往来，也有力的带动了武汉乃至整个湖北外向型经济的快速发展。

汉欧班列从2014年常态化运营以来发展迅速，开行质量不断提高，货运量快速提升，货值显着增加，回程班列快速增长，发展势头喜人。不过，在汉欧班列快速发展的同时也面临着许多亟待解决的问题，科学的解决这些问题是汉欧班列健康发展的基础。

本文运用时间序列法以及相关因素法来科学的预测汉欧班列的货运需求量，为解决汉欧班列发展中存在的问题提供数据支持。本文采用了时间序列法中的二次指数平滑法和相关因素法中的多元线性回归分析、逐步回归分析以及主成分分析建立了两种单一预测模型以及运用Shapley值法建立了一个组合预测模型，从而分别对汉欧班列的货运需求量进行预测，并对三种预测结果进行比较，找出最有效的预测方法。

最后本文根据得到的预测结果，结合汉欧班列的发展现状对汉欧班列的货源组织提出了合理化的建议，对汉欧班列的运营主体汉欧国际物流有限公司的发展战略提出了作者自己的见解。

关键词：汉欧班列；时间序列法；相关因素法；Shapley组合预测

Abstract

After the “One Belt, One Road” strategy was put forward, Wuhan was selected as one of the ten-node cities. Wuhan City actively responded to the “One Belt, One Road” strategy, and officially opened the Han-European class in 2012. The opening of the Han-European class not only effectively promoted the economic and trade exchanges between major cities along the line of Wuhan and Han-Europe, but also effectively promoted the rapid development of the export-oriented economy of Wuhan and even Hubei.

Since its normal operation in 2014, the Han-European train has developed rapidly, the quality of its operations has been continuously improved, the freight volume has increased rapidly, the value of goods has increased significantly, and the return trains have grown rapidly, and the development momentum is gratifying. However, in the rapid development of the Han-European class, it also faces many problems that need to be solved urgently. Scientifically solving these problems is the basis for the healthy development of the Han-European class.

This paper uses the time series method and related factors method to scientifically predict the freight demand of Han-European trains, and provides data support for solving the problems in the development of Han-European trains. In this paper, the second exponential smoothing method in the time series method and the multiple linear regression analysis in the correlation factor method are used to predict the freight demand of the Han-European trains. The results are compared to find the most effective prediction method. Finally, based on the prediction results obtained, combined with the development status of Han-European trains, this paper puts forward reasonable suggestions for the supply organization of Han-European trains, and puts forward the author of the development strategy of Han-Europe International Logistics Co., Ltd., the operator of Han-European trains. Your own opinion.

Keywords: Han-European class; Time series method; Related factor method; Shapley combined forecasting mode

目录

摘要 I

Abstract II

1绪论 1

1.1研究背景和目的 1

1.1.1研究背景 1

1.1.2研究目的 1

1.2国内外研究现状 2

1.3研究内容、方法 3

1.3.1本文研究的主要内容 3

1.3.2技术方案 3

1.3.3技术路线图 4

2汉欧班列货运需求量及其影响因素和预测指标体系的建立 5

2.1汉欧班列货运现状 5

2.1.1汉欧班列线路 5

2.1.2汉欧班列运营主体 5

2.1.3汉欧班列货源分析 6

2.1.4汉欧班列发展问题分析 7

2.2汉欧班列影响因素分析 7

2.3汉欧班列预测指标体系建立 8

2.3.1指标选取的原则 8

2.3.2指标体系的选取 8

2.4本章小结 9

3汉欧班列货运需求量预测相关理论以及模型的建立 10

3.1汉欧班列货运需求量预测的步骤 10

3.2常用的货运需求量预测方法 10

3.2.1定性预测方法 10

3.2.2定量预测方法 10

3.3对汉欧班列货运需求量预测模型的选取与建立 11

3.3.1多元线性回归预测模型 11

3.3.2主成分分析法 14

3.3.3指数平滑预测模型 15

3.4shapley组合预测模型建立 16

3.4.1组合预测的方法和原理 16

3.4.2shapley值法的基本原理 17

3.4.3shapley值法的组合预测方法 17

3.5本章小结 18

4汉欧班列货运需求量预测实证研究 19

4.1数据来源及整理 19

4.1.1数据来源 19

4.1.2数据的处理 19

4.2汉欧班列货运量预测 20

4.2.1多元线性回归预测 20

4.2.2二次指数平滑预测模型 25

4.2.3shapley值法的组合预测模型 26

4.2.4预测结果分析 28

4.3本章小结 29

5结论与建议 30

5.1主要研究结论 30

5.2汉欧班列发展建议 30

5.3经济性分析 31

5.4不足与展望 31

参考文献 32

致谢 33

1绪论

1.1研究背景和目的

1.1.1研究背景

汉欧班列是中欧班列开行线路中非常重要的一条，武汉是汉欧班列线路的起点，工业强国德国和资源大国俄罗斯是汉欧班列的重要节点，横跨哈、白、俄、捷、波、德、法七国。汉欧班列运行以来陆续开通16条线路，，28个国家的60余个城市在汉欧班列的辐射范围内。从开行线路来看，汉欧班列开行的线路是所有中欧班列中最多的。自2014年汉欧班列正式运营以来，其发展迅猛，开行质量不断提高，货运量提升很快，货值增加很明显，回程班列也在快速的增长。

从目前来看，中欧班列已经成长为推动我国“一带一路”战略高速发展的新引擎,汉欧班列作为其中一条非常重要的开行路线, 其正随着武汉市城市空间战略的提升快速发展。随着“一带一路”战略的加快实施, 向西开放变得越来越重要, 武汉城市空间战略重点也发生了由东向西的转变, 从而直接推动了汉欧班列的常态化运行。在武汉城市空间战略重点由东向西发生转变的过程中，武汉市通过优化线路、加强联通和打造闭环等措施, 使汉欧班列空间竞争优势显著提升。汉欧班列的快速成长不仅有效地促进了武汉市和汉欧班列途径沿线各城市间的经济以及文化方面的交流，也有效地带动了整个武汉乃至整个湖北对外经贸的快速发展。

汉欧班列快速成长的同时，也存在许多急需解决的问题。如国内多个城市都在开通属于自己的中欧班列，在当地政府的财政支持下，许多线路为了提升货运量，不计成本争抢货源，使得各中欧班列线路卷入价格战，不利于汉欧班列的长远发展；并且汉欧班列自常态化运营以来回程货源的组织一直困难重重，导致很多从欧洲返程的汉欧班列“空手而归”，由于返程货源组织困难重重，导致汉欧班列为了降低损失不得不把许多卸货后的集装箱在当地卖掉；汉欧班列自开行以来，为了快速提升货运量，提高班列的满载率，许多低附加值的产品像服装以及一些小商品等也通过汉欧班列进行运输，汉欧班列在运输这类低附加值的商品上不仅没有利润可图，甚至亏本。在这样的背景下，科学的预测“汉欧班列”的货运需求量，为汉欧班列货源组织提供合理建议就显得尤为重要。

1.1.2研究目的

本文通过对时间序列法中二次指数平滑法以及相关因素法中多元线性回归和主成分分析法的探究，对汉欧班列未来一段时间内的货运需求量进行了科学的预测，为了提高预测的精度，采用了Shapley组合预测模型把上述两种预测模型综合在了一起进行预测，并对三种预测结果进行比较分析，找出最优的预测方法来进行汉欧班列货运需求量的预测，为汉欧班列未来制定发展战略以及进行货源组织提供依据。

1.2国内外研究现状

汉欧班列自从常态化运行以来，受到了许多专家学者的关注，比如：

杨海霞采访了汉欧国际物流有限公司总经理武光明，双方就汉欧班列的发展优势、作用以及汉欧班列未来的发展规划进行了交流^[1]。

王立军对汉欧班列以及其运营主体进行了研究，重点介绍了汉欧班列的运营主体汉欧国际物流有限公司经过多年发展形成的六大优势、汉欧班列目前开行的线路以及业务模式，同时介绍了汉欧班列未来的发展规划^[2]。

长久以来，需求量预测一直是国内外学者热衷研究的课题，用于解决需求量预测的方法多种多样，常用的方法有时间序列法，例如：

韩婧使用指数平滑的方法对L公司2013年各类产品的每个月的需求量进行了一个预测，然后再用其他方法进行预测，最后比较得出最有效的预测方法。根据预测结果，韩婧总结得出了最适合L公司各类产品的生产运营方案^[3]。

于慧在对美国电子商务市场中婚庆用品需求预测中分别运用了一次指数平滑法以及二次指数平滑法，通过挖掘历史数据以及运用科学预测方法，来探寻婚庆用品的市场规律，指导产品的生产和销售，满足消费者的需求^[4]。

Filipe Rodrigues，Ioulia Markou和Francisco C. Pereira三人利用时间序列法结合已有的历史数据对纽约地区的出租车需求进行了预测^[5]。

Chen Jinduan和Boccelli Dominic L运用双季节时间序列模型来捕获每日和每周自相关的总体系统需求和区域聚合需求，其规模可以捕获整个分配系统的需求变化^[6]。

Perera Kushan C.，Western Andrew W.，George Biju和Nawarathna Bandara开发了一个多变量时间序列（ARMAX）模型，用于预测基于5个指挥区域的总体服务点流量（ID CGi，ASP）和关闭调节流量（ID CGi，OTR）的灌溉需求^[7]。

解决需求量预测，除了时间序列法以外，常用的预测方法还有相关因素法，比如：

武进静和韩兴运用相关因素法中的多元线性回归分析对江苏省的物流需求进行了建模，来预测未来一段时间江苏省的物流需求^[8]。

陈威和艾婵在研究武汉市水资源承载力时运用了多元线性回归分析 ^[9]。

殷旅江、杨利君和何波在对我国汽柴油进行需求预测时，因影响因素之间存在较强的自相关且历史数据比较复杂，为了对样本数据降维，运用了主成分分析法，从而方便进行需求预测^[10]。

薛亮在对贵州省茶叶物流需求进行需求预测时，通过运用主成分分析法从影响贵州省茶叶物流需求的多个因素中提取出两个主成分，然后将这两个主成分和需求量进行回归分析，来获得预测模型^[11]。

单一预测模型在进行预测时效果一般不好，所以许多专家学者在进行需求量预测时，往往运用组合预测的方法来把多种单一预测模型进行综合，使预测精度得到提升，例如：

谢俏丽运用了四种单一预测模型来对湖北卫生人力资源需求进行了预测，最后又运用了加权组合预测方法把这四个单一预测模型进行组合，来提升预测的精度 ^[12]。

杨文清在对我国煤炭需求进行研究时运用了二次规划法和Shapley值法两种组合预测模型，以及一元回归、三次指数平滑和灰色预测GM（1,1）三种单一预测模型，经过对比发现组合预测模型的精度要由于单一预测模型。 ^[13]。

周颖、罗利、章怡和吴晓东以以灰色系统和二次指数平滑两个模型为基础，建立了一个组合预测模型，通过对比数据发现，组合预测模型拥有单一预测模型不具有的特殊优势 ^[14]。

1.3研究内容、方法

1.3.1本文研究的主要内容

本文旨在对汉欧班列未来一段时间货运需求量进行高精度的预测，为汉欧班列未来制定发展战略以及组织货源提供依据，为此采用了二次指数平滑以及多元线性回归建立了两个单一预测模型，并根据Shapley值法相关理论建立了一个组合预测模型。主要内容如下：

（1）分析汉欧班列货运现状。

（2）探究影响汉欧班列货运需求量的因素，并根据这些因素建立指标体系。

（3）运用二次指数平滑法、多元线性回归分析建立单一预测模型。

（4）基于Shapley组合预测理论建立组合预测模型

（5）汉欧班列货运需求预测计算；

（6）根据预测结果，对汉欧班列未来发展以及货源组织提供建议。

1.3.2技术方案

本文综合运用了文献阅读法、调查法、定量分析法和模型法多种研究方法，为实现研究目的提供了有力的支持

文献阅读法，通过阅读本文引用了的十四篇参考文献，对汉欧班列的发展现状有了大致了解，同时学习了二次指数平滑法、多元线性回归分析法、主成分分析法、Shapley组合预测法的相关理论，为接下来的建模提供理论支持。

调查法，通过咨询汉欧国际物流有限公司的工作人员以及在网络上查询和汉欧国际有关的资料，收集到了汉欧班列的历史数据，为接下来的预测提供支持。

定量分析法，本文采用二次指数平滑法、多元线性回归分析、主成分分析法来对汉欧班列未来一段时间的货运需求量进行了科学的预测，同时运用Shapley组合预测法建立组合预测模型，对这三种模型进行比较分析，找出最优先的预测方法。

模型法，本文建立了二次指数平滑预测模型、多元线性回归模型以及Shapley组合预测模型。

1.3.3技术路线图

2汉欧班列货运需求量及其影响因素和预测指标体系的建立

2.1汉欧班列货运现状

2.1.1汉欧班列线路

汉欧班列从武汉出发，途径哈、俄、白、波、捷、德、法。南线从阿拉山口出境，每周的周三和周五发车；东线回国的班列在德国集结，每周的周四和周六启程回武汉。北线班列由满洲里出境，每星期的周四发车前往欧洲。汉欧班列每趟大概花费14-17天。目前28个国家的60多个城市在汉欧班列的辐射范围内，汉欧班列辐射的主要城市有：莫斯科、托木斯克、汉堡、杜伊斯堡、里昂、布雷斯特、华沙等。具体班列包括：

定制班列

汽车整车专列：汉欧班列定制了由武汉前往莫斯科的去程专列，主要运输产于武汉的汽车以及汽车零配件等。

电子产品专列：汉欧班列定制了由武汉发往波兰以及捷克的去程专列，武汉的电子产品是这趟班列的主要运输对象。

“俄满汉”原料运输专列：起始站是俄罗斯的托木斯克，开往武汉，运输的主要是俄罗斯的木材。

公共班列

德国公共班列：由武汉前往德国的汉堡市，整趟路程大概要花费十五天才能最终到达德国的汉堡港，该趟班列是双向往返的。2015年，这趟班列的终点进一步扩展到杜伊斯堡

法国公共班列：这趟班列由武汉始发，从阿拉善口出国，向西经过六个欧亚大陆国家最后到达法国里昂。这趟班列在16天时间内要行驶11300公里，运载的货物主要是国内的机电以及化工产品等。