EXCEL上海港口物流分析與研究報告

1、個人資料整理 僅限學習使用基于 EXCEL 勺上海港口物流分析與研究張培倫081510113)摘要：應(yīng)用移動平均法理論，以上海港口為研究對象，建立上海港口物流貨運吞吐量 的數(shù)據(jù)模型，運用 EXCELEXCEL 來實現(xiàn)二次移動平均法對貨物吞吐量的預測，在時間序列數(shù)據(jù) 呈現(xiàn)線性趨勢時，建立預測目標的線性時間關(guān)系數(shù)學模型，在信息量較大的情況下得到 呈現(xiàn)線性趨勢變化的預測。同時運用EXCELEXCEL，使二次移動平均法的計算和建模變得相對簡單與快捷，更適合工作人員運用于實際操作。關(guān)鍵詞：上海港口物流，港口貨物吞吐量，二次移動平均法0 引言上海作為中國港口城市的代表在綜合物流體系中占有非常重要的地位。首

2、 先，上海位于長江三角洲前沿、我國大陸海岸線的中部；同時，上海地處長江 入?？?、長江東西運輸通道與海上南北通道的交匯點，是我國沿海的主要樞紐 港和我國對外開放參與國際經(jīng)濟發(fā)展的重要口岸。目前，上海的海港由黃浦江 上游港區(qū)、黃浦江中游港區(qū)、黃浦江下游港區(qū)、寶山羅涇港區(qū)、外高橋港區(qū)、 杭州灣港區(qū)、洋山深水港區(qū)和崇明港區(qū)等 8個港區(qū)組成。在 2018 年以來，上海 國際航運中心建設(shè)各項工作全面推進，在優(yōu)化航運集疏運體系、完善航運服務(wù) 功能、建設(shè)國際航運發(fā)展綜合實驗區(qū)等方面加大發(fā)展力度。在全球經(jīng)濟大環(huán)境 之下，國內(nèi)經(jīng)濟有所回升，歐美市場也漸漸復蘇，政府一系列的相關(guān)舉措對經(jīng) 濟的拉動和政策效應(yīng)顯現(xiàn)突出，

3、 上海港口貨物吞吐量增長顯著。 根據(jù)數(shù)據(jù)顯 示，上海 2018 年的港口貨物吞吐量達到了 6.5 億噸左右，一直保持在世界第一 位。上?？梢哉f是整個中國港口物流運輸鏈中最大量貨物的聚散地，聚集了內(nèi) 陸運輸、水路運輸?shù)却罅康呢浳?；同時它又是一個重要的信息中心，匯集了大 量的貨源信息、技術(shù)信息和服務(wù)信息。上海在發(fā)展現(xiàn)代港口物流中扮演的角色 越來越重要，因此，研究與上海港口物流有關(guān)的問題也顯的十分必要。1 二次移動平均法移動平均法是用一組最近的實際數(shù)據(jù)值來預測未來一期或幾期內(nèi)公司產(chǎn)品 的需求量、公司產(chǎn)能等的一種常用方法。移動平均法適用于即期預測。當產(chǎn)品 需求既不快速增長也不快速下降， 且不存在季節(jié)性

4、因素時， 移動平均法能有效 地消除預測中的隨機波動，是非常有用的。移動平均法根據(jù)預測時使用的各元素的權(quán)重不同，可以分為：一次移動平均和二次移動平均。個人資料整理 僅限學習使用所謂二次移動平均法，是對一次移動平均數(shù)再進行第二次移動平均，再以 一次移動平均值和二次移動平均值為基礎(chǔ)建立預測模型，計算預測值的方法。由于用一次移動平均法求得的移動平均值，存在滯后偏差。特別是在時間 序列數(shù)據(jù)呈現(xiàn)線性趨勢時，移動平均值總是落后于觀察值數(shù)據(jù)的變化。二次移 動平均法，正是要糾正這一滯后偏差，建立預測目標的線性時間關(guān)系數(shù)學模 型，求得預測值。二次移動平均預測法解決了預測值滯后于實際觀察值的矛 盾，適用于有明顯趨勢

5、變動的市場現(xiàn)象時間序列的預測。使用移動平均法進行預測能平滑掉需求的突然波動對預測結(jié)果的影響。移 動平均對原序列有修勻或平滑的作用，使得原序列的上下波動被削弱了，而且 平均的時距項數(shù) N 越大，對數(shù)列的修勻作用越強。二次移動平均法直線預測模型的計算公式如下：妒胛也咖芮刨-娜)F(+r=at+it7式子中分別代表第 t 期的一次移動平均數(shù)和二次移動平均數(shù)，N 為選擇移動平均的時期數(shù)。2 加權(quán)移動平均法在上海港口物流中的應(yīng)用2.1 數(shù)據(jù)的選取如果要對上海港口物流進行分析與研究，首先要根據(jù)歷年來上海港口物流 的貨物吞吐量預測出未來幾年的貨物吞吐量，然后進行一個趨勢分析，可以看 出上海港口物流的貨物吞吐

6、量的發(fā)展趨勢。表 1 上海港口貨物吞吐量年份港口貨物吞吐量年份港口貨物吞吐量年份港口貨物吞吐量199013 959200122 099201872 758199516 567200544 31720181996：16 401200653 7482018199716 397200756 1442018199816 387200858:18 641200959 205200020 440201865 339個人資料整理 僅限學習使用從上表中可以明顯看出上海港口的貨物吞吐量是不斷在增長的，但是增長 速率并不一致，它受到很多因素的影響會導致增長趨勢產(chǎn)生波動，通過研究這 些歷年

7、的貨物吞吐量以及對未來貨物吞吐量的預測可以看出上海港口貨物吞吐 量的波動趨勢，從而對上海港口物流進行分析與研究。2.2 利用 EXCE 實現(xiàn)加權(quán)移動平均法對數(shù)據(jù)進行預測與分析以表 1 中的數(shù)據(jù)來預測未來 4 年的港口貨物吞吐量，操作步驟步驟如下：(1)將1990-2018年上海港口貨物吞吐量數(shù)據(jù)填入 B2:B19,年份1990-2018 填入 A2:A19;(2)令期數(shù) n=3,然后計算一次移動平均值，在區(qū)域 C4 中輸入“ =SUM(B2:B4/3， 用填充柄向下填充 C4:C19;(3)接著在一次平均變動趨勢值的基礎(chǔ)上，對其趨勢值進行移動平均，求出二次移動平均值，在區(qū)域 D6 中輸入“ =

8、SUM(C4:C6/3，用填充柄向下 填充D6:D19;(4)接著計算 At 的值，在區(qū)域 E6 中輸入“ =2*C6-D6”，用填充柄向下填充E6:E19;(5)計算 Bt 的值，在區(qū)域 F6 中輸入“ =2/ ”，用填充柄向 下填充F6:F19;(6)再繼續(xù)計算預測值，在區(qū)域 G7 中輸入“ =E6+F6*1”，再用填充柄向下填充 G7:G2Q 得出 G20=74294.18;(7)(7)在區(qū)域 G8 中輸入“ =E6+F6*2”，用填充柄向下填充G8:G21,得出G21=78557.6;(8)(8)在區(qū)域 G9 中輸入“ =E6+F6*3”，用填充柄向下填充G9:G22,得出G22=82

9、821.02;(9)在區(qū)域 G10 中輸入“ =E6+F6*4”，用填充柄向下填充G10:G23,得出G23=87084.44;(10(10)于是得出預測值如下:個人資料整理 僅限學習使用表 2 加權(quán)平均移動法預測值年份2018 年2018 年2018 年2018 年貨物吞吐量74294.1878557.682821.0287084.442.3 利用 EXCE 實現(xiàn)對數(shù)據(jù)趨勢值的趨勢預測1）由于單純的使用移動平均法預測出來的貨物吞吐量不一定準確，所以我們 再次對數(shù)據(jù)的趨勢值進行趨勢外推，在區(qū)域L1 中輸入“ 1”，然后按序列下拉至 L49,再把 D6: D19 的數(shù)據(jù)黏貼至 M32 M45 注

10、意只黏貼數(shù)值；2）然后在區(qū)域 N46 中輸入“ =TREND（$M$32:$M$45,$L$32:$L$45,L46”，再下拉至 L49,得出新的 4 個趨勢外推值；3）接著由這四個趨勢外推值反推出 M46 M49 的趨勢值，再反推出一次移動平 均的最后四個趨勢值，最后算出 2018 年至 2018 年的預測值，數(shù)據(jù)如下：表 3 趨勢算法預測值年份2018 年2018 年2018 年2018 年貨物吞吐量126177.514330363.71714130728.1029254665.5429發(fā)現(xiàn)預測出來的值與實際不符，舍去這組數(shù)據(jù)。4）選中區(qū)域 D6: D19,點擊工具欄插入-圖表，然后選擇

11、XY 散點圖，子圖表 類型選擇散點圖，點擊下一步；選定數(shù)據(jù)區(qū)域為 D6: D19,系列產(chǎn)生在列，再 點擊下一步，點擊完成；5）然后為你的散點圖添加趨勢線，右擊圖中某一數(shù)據(jù)點，選擇添加趨勢線， 選擇多項式， 階數(shù)為 3 階； 再右擊你的趨勢線， 徐州呢趨勢線格式， 在選項中 鉤中“顯示公式”和“顯示 R 平方值”，點擊確定；:355362.2郝勇,范君暉.系統(tǒng)工程方法與應(yīng)用.2007(1:9399.3上海統(tǒng)計年鑒 2018,第十四篇一一交通運輸、郵政和信息傳輸，表14.8 主要年份港口貨物吞吐量.4須云龍.上海港物流業(yè)建設(shè)的現(xiàn)狀及發(fā)展J.中國港口，2007(9:3840.個人資料整理 僅限學習使

12、用(附 1 相似性檢測報告抿吉!冃號：67Sec7b0-4alB-ta11j-a20OltU27SHIM応U：中;S學術(shù)期刊BH!岸CCSPC).年匡爭伝遜5E合文數(shù)如岸(CDDE)、中回莘木哇說論立敵38直CCCPD)、中回學術(shù)網(wǎng)頁1S1E年CCSWD)2D1212月陽日總1目世比：1$一冉恪檜海文3JH目最比0 40%莉離莖肯文軾牯似憂i鯉用蝕列駅貞傭，讎顯不1瞻)序刪比相M論站邇型余海間112.S0%遼寧詢齡默衍扌匕會驟斡昭究學憶矗文丸連哩工丸學200729J8% 1玨宜11 5中國曲學it進戈上的夬丸學30CS3(625%丸 0 舞糧*椀1!茱f討筑I 51Wiff?tfti&

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