EXCEL上海港口物流分析与研究报告

1、个人资料整理 仅限学习使用基于 EXCEL 勺上海港口物流分析与研究张培伦081510113)摘要：应用移动平均法理论，以上海港口为研究对象，建立上海港口物流货运吞吐量 的数据模型，运用 EXCELEXCEL 来实现二次移动平均法对货物吞吐量的预测，在时间序列数据 呈现线性趋势时，建立预测目标的线性时间关系数学模型，在信息量较大的情况下得到 呈现线性趋势变化的预测。同时运用EXCELEXCEL，使二次移动平均法的计算和建模变得相对简单与快捷，更适合工作人员运用于实际操作。关键词：上海港口物流，港口货物吞吐量，二次移动平均法0 引言上海作为中国港口城市的代表在综合物流体系中占有非常重要的地位。首

2、 先，上海位于长江三角洲前沿、我国大陆海岸线的中部；同时，上海地处长江 入海口、长江东西运输通道与海上南北通道的交汇点，是我国沿海的主要枢纽 港和我国对外开放参与国际经济发展的重要口岸。目前，上海的海港由黄浦江 上游港区、黄浦江中游港区、黄浦江下游港区、宝山罗泾港区、外高桥港区、 杭州湾港区、洋山深水港区和崇明港区等 8个港区组成。在 2018 年以来，上海 国际航运中心建设各项工作全面推进，在优化航运集疏运体系、完善航运服务 功能、建设国际航运发展综合实验区等方面加大发展力度。在全球经济大环境 之下，国内经济有所回升，欧美市场也渐渐复苏，政府一系列的相关举措对经 济的拉动和政策效应显现突出，

3、 上海港口货物吞吐量增长显著。 根据数据显 示，上海 2018 年的港口货物吞吐量达到了 6.5 亿吨左右，一直保持在世界第一 位。上海可以说是整个中国港口物流运输链中最大量货物的聚散地，聚集了内 陆运输、水路运输等大量的货物；同时它又是一个重要的信息中心，汇集了大 量的货源信息、技术信息和服务信息。上海在发展现代港口物流中扮演的角色 越来越重要，因此，研究与上海港口物流有关的问题也显的十分必要。1 二次移动平均法移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品 的需求量、公司产能等的一种常用方法。移动平均法适用于即期预测。当产品 需求既不快速增长也不快速下降， 且不存在季节性

4、因素时， 移动平均法能有效 地消除预测中的随机波动，是非常有用的。移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同，可以分为：一次移动平均和二次移动平均。个人资料整理 仅限学习使用所谓二次移动平均法，是对一次移动平均数再进行第二次移动平均，再以 一次移动平均值和二次移动平均值为基础建立预测模型，计算预测值的方法。由于用一次移动平均法求得的移动平均值，存在滞后偏差。特别是在时间 序列数据呈现线性趋势时，移动平均值总是落后于观察值数据的变化。二次移 动平均法，正是要纠正这一滞后偏差，建立预测目标的线性时间关系数学模 型，求得预测值。二次移动平均预测法解决了预测值滞后于实际观察值的矛 盾，适用于有明显趋势

5、变动的市场现象时间序列的预测。使用移动平均法进行预测能平滑掉需求的突然波动对预测结果的影响。移 动平均对原序列有修匀或平滑的作用，使得原序列的上下波动被削弱了，而且 平均的时距项数 N 越大，对数列的修匀作用越强。二次移动平均法直线预测模型的计算公式如下：妒胛也咖芮刨-娜)F(+r=at+it7式子中分别代表第 t 期的一次移动平均数和二次移动平均数，N 为选择移动平均的时期数。2 加权移动平均法在上海港口物流中的应用2.1 数据的选取如果要对上海港口物流进行分析与研究，首先要根据历年来上海港口物流 的货物吞吐量预测出未来几年的货物吞吐量，然后进行一个趋势分析，可以看 出上海港口物流的货物吞吐

6、量的发展趋势。表 1 上海港口货物吞吐量年份港口货物吞吐量年份港口货物吞吐量年份港口货物吞吐量199013 959200122 099201872 758199516 567200544 31720181996：16 401200653 7482018199716 397200756 1442018199816 387200858:18 641200959 205200020 440201865 339个人资料整理 仅限学习使用从上表中可以明显看出上海港口的货物吞吐量是不断在增长的，但是增长 速率并不一致，它受到很多因素的影响会导致增长趋势产生波动，通过研究这 些历年

7、的货物吞吐量以及对未来货物吞吐量的预测可以看出上海港口货物吞吐 量的波动趋势，从而对上海港口物流进行分析与研究。2.2 利用 EXCE 实现加权移动平均法对数据进行预测与分析以表 1 中的数据来预测未来 4 年的港口货物吞吐量，操作步骤步骤如下：(1)将1990-2018年上海港口货物吞吐量数据填入 B2:B19,年份1990-2018 填入 A2:A19;(2)令期数 n=3,然后计算一次移动平均值，在区域 C4 中输入“ =SUM(B2:B4/3， 用填充柄向下填充 C4:C19;(3)接着在一次平均变动趋势值的基础上，对其趋势值进行移动平均，求出二次移动平均值，在区域 D6 中输入“ =

8、SUM(C4:C6/3，用填充柄向下 填充D6:D19;(4)接着计算 At 的值，在区域 E6 中输入“ =2*C6-D6”，用填充柄向下填充E6:E19;(5)计算 Bt 的值，在区域 F6 中输入“ =2/ ”，用填充柄向 下填充F6:F19;(6)再继续计算预测值，在区域 G7 中输入“ =E6+F6*1”，再用填充柄向下填充 G7:G2Q 得出 G20=74294.18;(7)(7)在区域 G8 中输入“ =E6+F6*2”，用填充柄向下填充G8:G21,得出G21=78557.6;(8)(8)在区域 G9 中输入“ =E6+F6*3”，用填充柄向下填充G9:G22,得出G22=82

9、821.02;(9)在区域 G10 中输入“ =E6+F6*4”，用填充柄向下填充G10:G23,得出G23=87084.44;(10(10)于是得出预测值如下:个人资料整理 仅限学习使用表 2 加权平均移动法预测值年份2018 年2018 年2018 年2018 年货物吞吐量74294.1878557.682821.0287084.442.3 利用 EXCE 实现对数据趋势值的趋势预测1）由于单纯的使用移动平均法预测出来的货物吞吐量不一定准确，所以我们 再次对数据的趋势值进行趋势外推，在区域L1 中输入“ 1”，然后按序列下拉至 L49,再把 D6: D19 的数据黏贴至 M32 M45 注

10、意只黏贴数值；2）然后在区域 N46 中输入“ =TREND（$M$32:$M$45,$L$32:$L$45,L46”，再下拉至 L49,得出新的 4 个趋势外推值；3）接着由这四个趋势外推值反推出 M46 M49 的趋势值，再反推出一次移动平 均的最后四个趋势值，最后算出 2018 年至 2018 年的预测值，数据如下：表 3 趋势算法预测值年份2018 年2018 年2018 年2018 年货物吞吐量126177.514330363.71714130728.1029254665.5429发现预测出来的值与实际不符，舍去这组数据。4）选中区域 D6: D19,点击工具栏插入-图表，然后选择

11、XY 散点图，子图表 类型选择散点图，点击下一步；选定数据区域为 D6: D19,系列产生在列，再 点击下一步，点击完成；5）然后为你的散点图添加趋势线，右击图中某一数据点，选择添加趋势线， 选择多项式， 阶数为 3 阶； 再右击你的趋势线， 徐州呢趋势线格式， 在选项中 钩中“显示公式”和“显示 R 平方值”，点击确定；:355362.2郝勇,范君晖.系统工程方法与应用.2007(1:9399.3上海统计年鉴 2018,第十四篇一一交通运输、邮政和信息传输，表14.8 主要年份港口货物吞吐量.4须云龙.上海港物流业建设的现状及发展J.中国港口，2007(9:3840.个人资料整理 仅限学习使

12、用(附 1 相似性检测报告抿吉!冃号：67Sec7b0-4alB-ta11j-a20OltU27SHIM応U：中;S学术期刊BH!岸CCSPC).年匡爭伝逊5E合文数如岸(CDDE)、中回莘木哇说论立敌38直CCCPD)、中回学术网页1S1E年CCSWD)2D1212月阳日总1目世比：1$一冉恪桧海文3JH目最比0 40%莉离茎肯文軾牯似忧i鯉用蝕列駅贞傭，讎显不1瞻)序删比相M论站邇型余海间112.S0%辽宁询龄默衍扌匕會驟斡昭究学憶矗文丸连哩工丸学200729J8% 1珏宜11 5中国曲学it进戈上的夬丸学30CS3(625%丸 0 舞粮*椀1!茱f討筑I 51Wiff?tfti&

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