基于支持向量机的巴拿马型船舶运价指数预测方法

考察运价指数波动的内在规律和外在影响,提出新模型预测运价指数,为航运市场经营者和投资者提供把握市场态势、规避价格风险的有力工具. 针对波罗的海巴拿马型船舶运价指数（BPI）序列,首先用小波变换对运价指数序列进行去噪,消除干散货运输市场中无规律的突发事件所造成的影响;在此基础上以前五个月的BPI值为输入变量,以第六个月的运价指数为输出变量,对支持向量机（SVM）进行训练,得到预测模型. 通过实证分析发现小波变换-SVM混合预测模型具有较高的预测精度,可用于对巴拿马船型运价走势的预测.     

基于复杂网络的中国出口集装箱运价指数波动规律

借助符号动力学方法构建中国出口集装箱运价指数(CCFI)波动复杂网络模型,通过分析网络的模态强度及强度分布、加权聚集系数、平均最短路径长度、模态介数等动力学拓扑性质,研究集装箱运价波动的一般规律. 研究发现,集装箱运价波动网络具有小世界网络和无标度网络的特性,集装箱运价波动表现出群簇性、周期性、持续性和渐进性的规律. 波动子群内模态转换周期不超过2 个月,但子群外模态转换平均周期为3.8 个月,集装箱运价群簇性波动通过点强度低介数高的模态进行转换. 基于复杂网络理论的集装箱运价波动规律研究,为政府部门及航运企业加强集装箱运价波动风险的认知与防范提供了一种新视角.     

油船运价VaR风险度量研究

在分析运价市场波动性的基础上,利用1995~2003年间国际油船运输市场运价样本建立了油船运价GARCH模型.针对船东和货主在航运市场中所处地位不同而面临风险不同的实际情况,采用VaR风险测度方法对不同误差项分布的运价GARCH模型进行了风险分析,得出船东承担的市场风险大于货主.因此当航运市场运价产生巨大波动时,船东应主动采取积极方法应对.     

高速铁路运价制定的系统动力学模型及仿真

为合理地制订高速铁路运价，建立了高速铁路运价制定的系统动力学流程图．在此基础上，构建了模拟模型和模型的主要方程．在运价的制定过程中，可利用该模型进行模桫和控制系统参数，并可比较充分地反映决策研究人员的意见，具有较好的可控性和灵活性．以京沪高速铁路运价的制定为例进行了仿真模拟．模拟结果表明，运价的发展趋势以及它对运输总收入、运输利润的影响与构建的系统动力学因果关系是一致的，说明基于系统动力学的高速铁路运价测算模拟模型是有效的．     

基于Granger检验的油轮运价与原油价格关联

以油轮运价与原油价格月度数据作为分析对象,首先对两序列进行基于X11方法的季节调整,然后运用灰色关联法比较季节调整前后序列,可以发现调整后的关联度显著提高。在此基础上,进一步的Granger因果检验显示,两序列间存在Granger因果关系,原油价格是造成油轮运价波动的影响因素,而油轮运价却不会引起原油价格的相应变化。     

道路运价指数的作用及其编制方法的探讨

通过对道路运价指数的作用及其编制方法的研究，以促进道路运输业加强信息管理工作，为管理决策提供可靠的基础材料。     

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分析原油价格对油轮运价指数的影响关系,并预测油轮运价指数发展变化趋势.本文通过Granger因果关联分析,原油价格是油轮运价指数的3阶Granger因.因此,建立了3阶ARCH模型对油轮运价指数进行了预测,预测精度在8%之内.根据油轮运价指数的自身非线性变化趋势,建立了三层BP神经网络模型预测油轮运价指数的发展趋势,精度在3%以内.为进一步提高模型的预测精度,结合ARCH预测模型和BP神经网络预测模型的特点,通过预测误差最小化模型,确定组合权重,建立了新的组合预测模型对未来油轮运价指数进行分析预测,模型的精度控制在2%以内,预测精度显著提高.此研究对油轮运价指数的预测提供了较好的方法.     

基于GARCH族模型的沪深300指数波动率预测

运用GARCH、EGARCH和GJR带正态分布和t分布的模型和方法对沪深300指数日收益率进行了统计拟合分析,得到了收益率序列尖峰厚尾性和异方差性等主要概率特征,并对GARCH、EGARCH、GJR带正态分布和t分布模型的预测效果进行了比较分析,发现基于学生t分布的GARCH(1,1)模型是最优的拟合模型,可以较好地提供沪深300指数未来两日的波动率预测.     

受世界金融危机影响BDI跌破千点

日前，反映国际干散货海运价格的波罗的海综合运价指数（BDI），已从今年5月的11793点跌落至925点，跌破千点。     

综合混沌相空间重构与相似性原理的铁路客流量预测

重构相空间理论对我国铁路客流量数据时间序列进行相空间重构,通过计算分形维数和提取最大Lyapunov指数,分析得出了铁路客流量时间序列数据的演化具有混沌特征,结合我国铁路客流量在全年中的波动特点,提出适合我国国情的综合混沌相空间重构与相似性原理的铁路客流量预测算法.该算法能自动参考过去相似年度同期的客流量变化趋势,对预测值进行智能化调整.通过以某火车站客流量为预测对象进行验证,结果证明了该预测算法的准确性和实用性.     

基于TOPSIS的公路货运枢纽布局优化分析

公路货运枢纽布局影响因素众多,其合理的布局和规划可以更好地发挥综合运输的总体效益,促进社会发展。利用TOPSIS（逼近理想解排序法）法对原始数据的信息充分利用,其结果能精确的反映各评价方案间的差距特点,对货运枢纽布局优化问题进行研究,得出良好的可比性评价指标排序结果,使得公路货运枢纽布局优化结果更加科学、合理。     

铁路货运站应用信息系统信息孤岛分析

21世纪是一个信息技术高速发展的时代,铁路货运也紧跟信息化建设的步伐,以提高在整个营销市场的竞争力和铁路货运企业的效益,同时降低各项工作花费的成本。然而,我国铁路货运开始进行信息化建设的时间比较晚,与此同时,我国铁路货运在发展的过程中,形成了一些相互独立、相对封闭的信息平台和应用信息系统,以至于出现了信息孤岛的现象,信息集成迫在眉睫。本文基于信息化建设、信息系统的升级与整合理论,以铁路货物运输作业流程为出发点,通过分析货运站的信息化建设现状及存在的问题,总结信息化建设的经验和教训,提出解决信息孤岛问题的关键:进行应用信息系统的升级与整合。     

影响区域物流量的优先经济指标的灰关联分析

通过实例,对货运总量、货物周转量与主要经济指标之间进行灰关联分析,寻找出现阶段影响区域物流量的经济指标的主次关系,得出工业总产值和社会消费品零售总额分别成为影响货运总量及货物周转量的优先经济指标.根据现阶段地区优先经济指标发展水平,为构建和完善与区域经济发展水平相协调的区域物流体系提供决策依据和理论指导.     

基于综合货运枢纽公路货运场站布局

在综合货运枢纽的条件下,运用几种不同的预测方法预测公路货运场站的适站量,根据得到的结果,进一步确定公路货运场站的规模和数量。结合公路货运场站规划的实践以及需求预测成果,对综合公路货运场站的布局模型进行分析。通过重要度指标量化,建立基于重要度的混合整数规划模型,并借助优化建模软件,对实际问题进行抽象建模,编写求解程序,成功建立求解模型,使得模型能够更好地应用于实践中。     

寡头垄断模式下集装箱运价影响机制实证分析

梳理影响市场运费走势的要素体系,进而构建基于数据分析为基础的理论框 架,然后选择分析几类核心因素与市场运费之间的关系,来探究寡头垄断模式下影响市 场的主要因素与运价指数的数据本身之间的影响机制.研究发现：单位运力年周转率与集 装箱运费指数（China Container Freight Index,CCFI）之间不存在协整关系,GDP、原油价 格与CCFI 之间并无Granger 关系,而闲置运力是影响CCFI 变化的Granger 原因;同时 CCFI与闲置运力各自都存在严格的自相关与溢出效应.     

如何有效的治理公路货运双超难题

公路货运车辆的超载、超限问题由来已久,久抓未绝,严重扭曲了正常的市场规则。治理双超是为了维护社会主义市场经济秩序,建立健康、规范、公平、有序的道路运输市场的需要。治理车辆双超需要通过经济、法律、行政等手段的综合运用,各要素充分整合协调,才能有效的解决这一难题。就公路货运双超问题进行分析,并就如何治理提出建议。     

国外基于发货方货物运输调查概况及对我国的启示

基于发货方追踪货物运输全过程的货物运输调查是掌握一个国家或区域综合运输情况以及运输与经济之间关联的重要基础数据来源。在介绍国外基于发货方货物运输调查的概况和方法的基础上,总结其对我国综合运输调查开展的启示具有一定的意义。     

基于Kruskal-Wallis 检验的公路货运车辆 实载率差异分析

为探寻公路货运车辆实载率差异分析的科学方法,以获取提高公路货运车辆 实载率的有效途径,本文分析了方差分析、因素分析和假设检验等方法的应用局限性,结 合目前公路货运统计数据,提出了一种基于Kruskal-Wallis 检验的公路货运车辆实载率 差异分析的新方法,并以陕西省为例进行了验证.结果表明：不同区域、不同吨位、不同轴 数、不同经营模式的公路货运车辆实载率差异显著,多重比较的齐性子集区分明显.     

铁路货物追踪系统的构建

铁路货物运输组织是铁路工作的一个核心内容,铁路货物追踪系统的设计与实现能够为货主提供更好、更快的服务,同时加快和保障铁路货运工作的组织。通过对铁路整车货物运输的流程分析,制定货物追踪系统的目标,分析系统功能。通过数据的采集和信息共享平台的建立,提出货物追踪系统的实现途径。     

中国货运结构优化的碳减排效应测度

管理部门和学界高度重视货运结构优化问题，因为过高的公路货运量导致货运碳排放居高不下，不利于早日实现“碳达峰、碳中和”目标。除货运结构外，货运碳排放受诸多因素影响，但研究者大多仅关注部分重点因素影响，对于货运结构优化的碳减排效应缺乏准确理解。为解决上述问题，本文利用“自上而下”法测算1999—2019年中国货运碳排放量，并构建综合考虑社会经济变量(如人均GDP)与货运特征变量(如货运分担率)的偏最小二乘回归模型，通过调整不同货运方式使用费用，模拟2030年不同政策刺激情景下货运结构优化的碳减排效应。结果表明：1999— 2019年，社会经济变量对货运碳排放增长的年均贡献度为73%，显著高于货运特征变量；公路、铁路和水路货运分担率变化对货运碳排放增长的年均贡献度分别为1.81%、-0.01%和-0.26%；2030 年公路货运量全部转为铁路或水路货运量的极端情景，难以实现单位GDP货运碳排放较2005年下降65%的标准；增加高碳货运方式使用费用的碳减排效应比降低低碳货运方式使用费用更显著。