运输经济学论文

预测技术在运输行业中的运用摘要近年来，随着我国国民经济的发展，我国的交通运输事业发展蒸蒸日上。交通运输系统已经成为我国国民经济发展的支撑力量，其地位和作用不容忽视。由于交通运输受许多因数的影响，包括国民生产总值、人均收入、固定投资总额等多方面的影响。因此，研究该诸多因素对国民经济的影响具有重大意义，根据这些因素，我们可以对未来长短期运输量进行预测，使它更好地为为国家经济发展作出贡献。针对问题一，我们主要就是收集资料。收集历年来江苏省经济发展指数，包括江苏国民生产总值、城镇人均收入、公路运输固定投资总额。当然收集的样本数据应该尽量的大，如果受到条件的制约某些数据不全，可以缺失。这样有了历年的数据，我们可以计算出历年的各数据的增长量。依据相应的弹性系数公式即可计算出历年来的弹性系数。针对问题二，我们寻找了公路客运量或者客运周转量同该省的GDP、城镇人均收入、公路运输固定投资总额的拟合函数，包括一次线性拟合函数、二次拟合函数和对数函数。通过SPSS统计分析软件，选择了最佳拟合函数来预测未来运输量：客运量同城镇人均收入采用二次拟合曲线最佳,方程为23701.94411.857QI人均客运；客运周转量同江苏GDP采用半对数拟合曲线最佳，方程为3096.83414.27lnGDPQG周转。通过上面两函数关系式和收入弹性公式=r11.857IIQIIIEIQQQ和派生弹性GQQQGEGGGQ，可以计算出未来五年客运量同城镇人均收入的收入弹性IE以及客运周转量同GDP的派生弹性GE。针对问题三，在问题二的基础上预测出未来五年客运运量和客运周转量。其实有了第二问的函数关系式，我们很方便的就能够作出预测了。但在预测客运量或者周转量之前。我们必须通过时间序列预测把GDP、人均收入和固定资产投资额预测出来作为常数，再代入问题二的公式即可解决问题。关键字：回归分析时间序列预测Excel软件Spss软件一、问题重述1、查找所在省份的统计年鉴，找出客（货）运输量，周转量，GDP，人均收入，固定资产投资额。2、用excel，spss，eviews或者matlab计算客（货）运输量或者周转量与GDP，人均收入，固定资产投资额的关系函数，选出回归效果最好的影响因素函数关系式，并计算其弹性系数。3、利用（2）的结果预测未来5年的客（货）运输量，周转量。其中GDP，人均收入，固定资产投资额用时间序列法进行预测。二、问题分析2.1对问题一的分析其实，问题一非常的简单，他只要求我们通过查有关的统计年鉴，查出你所在省市的相应的经济指标，如国民生产总值，城镇人均收入和公路运输固定资产总额，并且还要查出相应的客运运输量或者客运周转量。但是在查年鉴的时候，必须把握好一个数量的问题，就是所查的数据要足够多，这样预测出来的误差就会相应的减小，就可以采用样本估计总体的方法。2.2对问题二的分析问题二的要求是在问题一的基础数据上进行的，有了基础数据，我们可以通过客运总量的数据和国民生产总值、城镇人均收入和固定资产投资额分别进行一元线性拟合、二次拟合和对数拟合，拟合出来之后根据相应的拟合优度来判断分析哪种和拟合曲线最好最优，从而采用哪种拟合方程。进而计算弹性系数。同理，客运周转量也可采用上述方法。2.3对问题三的分析问题三首先要通过时间序列预测方法把未来五年的国民生产总值，城镇人均收入和公路运输固定资产总额首先预测出来，然后通过问题二的最优拟合函数方程，把预测出来的常量代入函数方程即可预测出了未来五年的客运量或者客运周转量，从而完成了求解。最后我们可以得到一个分析总体流程图，见下表：三、模型假设1、假设所有收集的数据真实可靠，均符合实际情况。2、假设在指标的相关系数检验中，只要相关系数小于（1-0.05%）即可采纳。3、假设指标在发展过程中没有跳跃式变化。四、模型建立与求解4.1对问题一的求解通过查阅江苏统计年鉴等相关的一系列，我们收集到了1993年—2009年十六年的一系列的数据，包括国民生产总值，城镇人均收入和公路运输固定资产总额、公路客运量、公路客运周转量。通过整理得到基础数据表如表4.11。年份公路客运总量(万人)公路客运周转量(万人)江苏GDP(亿元)城镇人均年收入(元)公路固定资产（亿元）199353331355.52998.162773.77199454930367.984057.393778.87199578947459.085155.254634.42199686801495.76004.215185.79199788826504.056680.345765.2199892215527.627199.95036017.85199995564554.047697.826538.283.472000101713594.488553.68696800.2396.822001105105682.259456.84017375.199.942002110139719.0810606.858177.671872003118046774.1112442.8659262.53482004122218855.4115003.6104823692005138287948.118598.6912319394.3220061538241062.6121742.0514084382.6820071792061241.133726018.4816378326.6720081990081400.830981.9818680356.7720091910011058.005334457.30120552444.91表4.114.2对问题二的求解通过回归分析的方法来对数据进行拟合。回归分析是指通过提供变量之间的数学表达式来定量描述变量间相关关系的数学过程。这一数学表达式通常称为经验公式回归分析主要侧重于考察变量之间的数量变化规律。并通过一定的数学表达式来描述变量之间的关系进而确定一个或者几个变量的变化对另一个特定的量的影响程度。回归分析有以下几个步骤：第1步确定回归方程中的因变量和自变量。第2步确定回归模型。根据函数拟合方式，通过观察散点图确定应通过哪种数学模型来概括回归方程。如果被解释变量与解释变量之间存在线性关系，则应进行线性回归分析，建立线性回归模型；反之，建立非线性回归模型。回归模型：一元线性：01ybbx二次函数：2012ybbxbx对数函数：01lnybbx其中：x——自变量（即国民生产总值，城镇人均收入和公路运输固定资产总额）y——因变量（即公路客运量、公路客运周转量）0b——常数12,bb——回归系数第3步建立回归方程。根据收集到的数据以及第2步所确定的回归模型，在一定的统计拟合准则下估计出模型中的各个参数，得到一个确定的回归方程。第4步对回归方程进行各种检验。（1）拟合优度检验；（2）回归方程的显著性检验；（3）回归系数的显著性检验；第5步利用回归方程进行预测。下面通过收集到的各种数据进行回归分析，并进行相互比较，选择最佳的拟合曲线。4.2.11客运量与GDP的拟合拟合结果和图表如下：选取二次函数为最优关系式：52客运40263.0487.1707.653*10GDPGDPQII4.2.12客运量与城镇人均收入的拟合拟合结果和图表如下：回归最优函数：23701.94411.857QI人均客运4.2.13客运量与固定资产总额的拟合拟合结果和图表如下：回归效果均不好，无符合条件的函数。把上面两种拟合曲线进行对比和筛选，我们发现:客运量同城镇人均收入采用二次拟合曲线（其中二次项常数为零），最佳方程为23701.94411.857QI人均客运。而在客运量与固定投资额的拟合曲线中，R方偏小，并且实际曲线与拟合曲线走势大相径庭，故该拟合曲线无效，从而说明客运运量与固定投资额的相关性不大。4.2.21客运周转量与GDP的拟合拟合结果和图表如下：最优回归函数：3096.83414.27lnGDPQG周转4.2.22客运周转量与城镇人均收入的拟合拟合结果和图表如下：最优回归函数：3027.242519.121ln人均周转QG4.2.23客运周转量与固定资产总额的拟合拟合结果和图表如下：回归效果均不好，无符合条件的函数。把上面三种拟合曲线进行对比和筛选，同理我们可以发现:客运周转量同江苏GDP采用半对数拟合曲线最佳，方程为3096.83414.27lnGDPQG周转。而在客运周转量与固定投资额的拟合曲线中，R方偏小，并且实际曲线与拟合曲线走势大相径庭，故该拟合曲线无效，从而说明客运周转量与固定投资额的相关性不大。有了客运量同城镇人均收入的函数关系式23701.94411.857QI人均客运以及收入弹性公式=r11.857IIQIIIEIQQQ。我们就可以得到1994年—2009年的收入弹性值。见表4.21。同样，有了客运周转量同江苏GDP的函数关系式3096.83414.27lnGDPQG周转以及派生弹性GQQQGEGGGQ。我们就可以得到1994年—2009年的派生弹性值。见表4.22。4.211994—2009收入弹性值年份公路客运总量（万人）客运增长率江苏GDP（亿元）GDP增长率收入弹性值1993533312998.1601994549300.0304057.3900.3530.0851995789470.4375155.2500.2711.6161996868010.0996004.2100.1650.6041997888260.0236680.3400.1130.2071998922150.0387199.9500.0780.4911999955640.0367697.8200.0690.52520001017130.0648553.6870.1110.57920011051050.0339456.8400.1060.31620021101390.04810606.8500.1220.39420031180460.07212442.8650.1730.41520041222180.03515003.6000.2060.17220051382870.13118598.6900.2400.54920061538240.11221742.0500.1690.66520071792060.16526018.4800.1970.83920081990080.11030981.9800.1910.5792009191001-0.04034457.3010.112-0.3594.221994—2009派生弹性值年份客运周转量（万人）周转增长率江苏GDP（亿元）GDP增长率派生弹性值1993355.5002998.1601994367.9800.0354057.3900.3530.0991995459.0800.2485155.2500.2710.9151996495.7000.0806004.2100.1650.4841997504.0500.0176680.3400.1130.1501998527.6200.0477199.9500.0780.6011999554.0400.0507697.8200.0690.7242000594.4800.0738553.6870.1110.6562001682.2500.1489456.8400.1061.3982002719.0800.05410606.8500.1220.4442003774.1100.07712442.8650.1730.4422004855.4100.10515003.6000.2060.5102005948.1000.10818598.6900.2400.45220061062.6100.12121742.0500.1690.71520071241.1340.16826018.4800.1970.85420081400.8000.12930981.9800.1910.67420091058.0