基于可计算一般均衡的区域货运量预测模型研究

基于可计算一般均衡的区域货运量预测模型研究

论文摘要

货运量是制定物流规划、物流政策和确定物流基础设施及投资规模的主要依据。货运量预测的可靠性将直接影响到货运政策的科学性和物流基础设施投资的收益情况。目前用于货运量预测的模型主要有趋势及时间序列预测模型、系统动力学模型、交通率模型和投入产出模型等,这些模型有其应用优势,也有其理论缺陷,例如没有考虑经济关联、货运交通成本、政策影响和供需及物流行为,并且无法得到产生吸引量,与客运模型交互能力差等。其中最主要的一个缺陷就是没有考虑货运交通成本和与货运交通成本相关的货运政策的影响。这个缺陷使得现有理论无法考虑货运交通成本降低带来的诱增货运量,因此现有理论的预测值与实际相比普遍偏低。本文通过对目前的货运量预测模型和理论进行回顾,并总结各类模型的研究和应用现状,通过对比分析及其他学者的研究得出其优劣,在反思其缺陷的基础上,提出了基于可计算一般均衡的货运量预测模型。可计算一般均衡模型本是计量经济学中的理论成果,常用于评估财政税收等政策影响。本文通过对可计算一般均衡理论的应用,建立了生产函数、贸易函数以及经济主体行为函数,通过一般均衡关系进行货运量预测。这个模型考虑了内生商品价格,在内生商品价格中加入了货运成本从价率,使得模型能够考虑货运交通成本的货运量预测模型,同时能预测产生吸引量,可有效解决当前预测模型的缺陷。模型建立之后,以重庆为案例进行了实证分析,通过数据收集、SAM表编制、参数确定、GAMS程序编写等步骤进行重庆市货运量的预测。与实际货运量比较和其他文献预测值比较可以看到模型的预测效果良好。通过与其他文献的对比,发现基于可计算一般均衡的货运量预测模型相对传统模型确实能够预测货运政策诱增量。本研究的主要贡献在于提出了基于可计算一般均衡的货运量预测模型,解决了大部分现有预测理论的不足,创新了货运量预测理论,并有效探索了经济学和货运物流的学科融合。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 目录
  • 第1章 绪论
  • 1.1 研究背景及意义
  • 1.2 研究内容及方法
  • 1.3 本研究的创新点
  • 第2章 货运预测研究及模型回顾
  • 2.1 国内外研究综述
  • 2.2 趋势及时间序列
  • 2.2.1 增长率法
  • 2.2.2 回归分析法
  • 2.2.3 移动均值法
  • 2.2.4 指数平滑法
  • 2.2.5 灰色模型
  • 2.2.6 ARIMA模型
  • 2.3 系统动力学模型
  • 2.3.1 因果关系分析
  • 2.3.2 系统流图绘制
  • 2.3.3 构造模型方程
  • 2.3.4 仿真及验证
  • 2.4 货运交通率模型
  • 2.5 投入产出模型
  • 2.5.1 标准投入产出模型
  • 2.5.2 空间投入产出模型
  • 2.6 现有模型比较分析
  • 第3章 可计算一般均衡模型
  • 3.1 可计算一般均衡理论与模型
  • 3.2 可计算一般均衡模型的应用
  • 第4章 基于CGE的货运预测建模
  • 4.1 模型假定
  • 4.2 函数介绍
  • 4.3 模型构建
  • 4.3.1 生产模块
  • 4.3.2 区域贸易
  • 4.3.3 主体行为
  • 4.3.4 市场出清
  • 4.3.5 货运预测
  • 4.4 模型求解
  • 4.4.1 社会核算矩阵
  • 4.4.2 模型参数标定
  • 4.4.3 计算求解工具
  • 第5章 实证研究及对比分析
  • 5.1 实证研究
  • 5.2 对比分析
  • 第6章 总结与展望
  • 6.1 总结
  • 6.2 展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 附录A
  • 附录B
  • 附录C
  • 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果
  • 相关论文文献

    • [1].改进灰色预测模型在热电厂热负荷预测中的应用[J]. 电力学报 2019(06)
    • [2].西安地区卒中患者1年卒中复发预测模型的构建[J]. 中国卒中杂志 2020(01)
    • [3].常用统计预测模型及其在结核病疫情预测中的应用[J]. 热带病与寄生虫学 2020(01)
    • [4].预测模型法在油田二次开发中的应用[J]. 云南化工 2020(04)
    • [5].基于灰色预测模型的舰船动力系统故障检测算法[J]. 舰船科学技术 2020(08)
    • [6].社区老年人居家不出危险因素分析及风险预测模型构建[J]. 护理学报 2020(08)
    • [7].高炉煤气流分布过程的多算法融合预测模型[J]. 控制理论与应用 2020(06)
    • [8].压力性损伤风险预测模型的研究进展[J]. 中华护理杂志 2020(04)
    • [9].无诱因复发性静脉血栓预测模型的研究进展[J]. 同济大学学报(医学版) 2020(03)
    • [10].一种可预测弥漫大B细胞淋巴瘤患者生存的新型6基因预测模型[J]. 中国癌症防治杂志 2020(03)
    • [11].基于序列特征的点击率预测模型[J]. 华东师范大学学报(自然科学版) 2020(04)
    • [12].基于灰色理论的生态经济警度预测模型及其应用[J]. 统计与决策 2020(13)
    • [13].临床预测模型:新预测因子的预测增量值[J]. 中国循证心血管医学杂志 2020(06)
    • [14].基于在校数据挖掘的大学生心理抑郁预测模型以及分析[J]. 中国新通信 2020(17)
    • [15].灰色预测模型在公共卫生事件胜利日预测中的应用——以新型冠状病毒疫情为例[J]. 卫生软科学 2020(11)
    • [16].临床预测模型:模型的建立[J]. 中国循证心血管医学杂志 2019(01)
    • [17].零转弯半径割草机连续翻滚特性参数化预测模型[J]. 农机化研究 2018(01)
    • [18].基于情景数据的火灾预测模型设计与实现[J]. 科技创新与应用 2018(26)
    • [19].灰色预测模型在预测话音网关故障中的研究与应用[J]. 计算机测量与控制 2016(11)
    • [20].应用预测模型对云南省2020年生产总值的预测[J]. 科技创新导报 2016(32)
    • [21].灰色预测模型在山东省保费预测中的应用[J]. 保险职业学院学报 2017(01)
    • [22].基于灰色预测模型的山西省批发零售业人员需求分析[J]. 数学的实践与认识 2017(04)
    • [23].烧结过程SO_2排放预测模型研究[J]. 资源节约与环保 2017(08)
    • [24].混沌时间序列的2阶预测模型[J]. 数学的实践与认识 2016(05)
    • [25].建设项目环境影响评价预测模型发展现状[J]. 绿色科技 2016(08)
    • [26].多项式预测模型在沉降变形监测当中的应用[J]. 矿山测量 2015(02)
    • [27].疾病发病风险预测模型的应用与建立[J]. 中国卫生统计 2015(04)
    • [28].基于大数据背景下出版产业人才需求综合预测分析[J]. 明日风尚 2017(19)
    • [29].一类优化的预测模型[J]. 山西青年 2013(24)
    • [30].一种基于大数据的脱贫预测模型构建研究[J]. 无线互联科技 2019(21)

    标签:;  ;  ;  ;  

    基于可计算一般均衡的区域货运量预测模型研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢