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时间序列分析方法在物流需求预测中的应用
作者：赵彦军 陈玉
来源：《物流科技》2017年第06期
摘 要：文章通过介绍物流需求预测知识及时间序列分析方法，采用随机时间序列ARMA模型进行物流需求预测，探索了时间序列分析方法在物流需求预测中的应用。 关键词：时间序列分析；物流需求；ARMA模型；预测 中图分类号：F253 文献标识码：A
Abstract： This paper introduces the knowledge of logistics demand forecasting and time series analysis， the stochastic time series ARMA model is used to forecast the logistics demand， the application of time series analysis in logistics demand forecast is discussed.
Key words： analysis of time series； logistics demand； ARMA model； forecast
物流需求预测是根据物流市场过去和现在的需求状况以及影响物流市场需求变化的因素之间的关系，利用一定的经验判断、技术方法和预测模型，应用合适的科学方法对有关反映市场需求指标的变化以及发展的趋势进行预测。
精确的需求预测可以促进物流信息系统和生产设施能力的计划和协调，并且通过物流需求预测可以确定产品是如何向配送中心和仓库或者零售商进行分配的。
本文运用时间序列分析方法对物流需求进行定量预测。时间序列分析方法就是通过编制和分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推，来预测下一时间段或以后若干年内可能达到的水平。
1 时间序列分析方法在物流需求预测中的应用分析 1.1 样本数据来源
表1为我国1990～2015年全国货运总量年度数据，试对该时间序列进行建模并预测。 1.2 问题分析与模型建立
首先画出数据的趋势图（如图1），这一时间序列是具有明显趋势且不含有周期性变化的经济波动序列，即为非平稳的时间序列，对此序列进行建模预测需要用非平稳时间序列分析方法。
时间序列分析方法在物流需求预测中的应用
