公路客运量预测方法对比分析

摘要

公路客运量是反映运输企业为国民经济和人民生活服务的重要指标，是对道路运输组织进行绩效评价的重要依据。从公路客运量中，能够体现运输部门的运输成果和社会对客运的需求。
　　本文以吉林省和长春市公路客运市场现状和历史数据为背景，研究客运量与相关因素之间的关系，选取不同的模型对客运量进行预测，为吉林省和长春市道路运输管理部门、运输企业合理编制营运计划、配备运力、科学地进行路网建设提供可靠依据，对提高公共交通管理水平和营运效率具有重要的现实意义。具体研究内容如下:(1)根据1978-2011年吉林省公路客运量及相关因素原始数据，分阶段建立非线性回归模型，分析改革开放34年来公路客运量与相关因素之间的关系，并从经济学角度给出了合理的解释。
　　(2)利用2003-2012年长春市公路客运量年度数据，建立灰色预测模型，通过了残差检验、关联度检验、后验差检验，平均绝对百分误差MAPE=2.99％，属于高精度预测，并利用该模型预测了2013、2014年长春市公路客运量。
　　(3)利用2003-2012年长春市公路客运量季度数据，建立三次指数平滑模型，进行平滑预测。由于受学生流、民工流、假日流、旅游流等因素影响，客运量随季节呈周期性变化，因此，根据客运量原始数据，计算季节指数，利用季节指数修正三次指数平滑预测值，得到较为满意的预测结果，绝对误差介于1.42和36.34之间，平均绝对百分误差MAPE=3.8％，属于高精度预测，并利用该模型预测了长春市2013、2014年各季度公路客运量。
　　(4)利用2003-2012年长春市公路客运量季度数据，建立GARCH(1，1)模型，进行平滑预测。利用季节指数对GARCH(1，1)模型预测值进行修正，得到一次修正预测值和一次残差。利用一次残差均值修正一次修正预测值，得到二次修正预测值。误差分析表明，二次修正残差介于-3.933与6.261之间，平均绝对百分误差为MAPE=0.69％，预测为高精度预测，并利用该模型预测了长春市2013、2014年各季度公路客运量。
　　(5)将(3)(4)中建立的模型进行对比分析。结论是(4)中的模型优于(3)。而且，客运量随着时间的延伸处于逐年下降态势，这与航空、动车、高铁分流、分站有关，符合实际意义。

目录

摘要

第一章 绪论

1．1 研究的目的和意义

1．2 主要研究技术内容的国内外发展现状及趋势

1．3 本文主要研究内容

第二章 影响公路客运量的因素分析

2．1 因素的选取与数据的收集

2．2 预备知识

2．3 多元线性回归模型及显著性检验

2．3．1 变量间相互关系分析

2．3．2 回归方程与回归系数的显著性检验

2．4 客运量与相关因素之间的关系分析

2．4．1 模型的确立

2．4．2 阶段的划分

2．4．3 1978～1997年最优回归模型

2．4．4 1998-2011年最优回归模型

第三章 历史数据的收集与整理

第四章 利用灰色模型预测公路客运量

4．1 灰色预测模型简介

4．2 模型检验

4．3 利用灰色模型预测公路客运量

第五章 利用季节指数修正指数平滑预测值预测公路客运量

5．1 指数平滑模型及预测方程简介

5．2 季节指数的确立

5．3 利用季节指数修正指数平滑预测值预测公路客运量

5．3．1 指数平滑模型及预测方程

5．3．2 利用季节指数修正三次指数平滑预测值

5．3．3 误差分析

第六章 利用季节指数及残差修正GARCH模型预测值预测公路客运量

6．1 GARCH模型的基本原理

6．2 利用GARCH模型预测公路客运量

6．2．1 时序图分析

6．2．2 模型的选择及预测

6．3 利用季节指数和残差均值修正GARCH模型预测值

6．3．1 利用季节指数一次修正GARCH模型预测值

6．3．2 利用残差均值二次修正GARCH模型预测值

6．3．3 误差分析

第七章 结论

7．1 吉林省公路客运量及其相关因素分析

7．2 长春市公路客运量预测方法研究

7．3 长春市公路客运量预测模型对比分析

致谢

参考文献

附录

作者简介

攻读硕士学位期间研究成果

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