【摘 要】
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快递业作为新兴服务业,在刺激消费、发展经济和推动产业转型升级方面体现了重要的作用,是支撑我国国民经济发展的重要产业之一。进入21世纪,电子商务的蓬勃发展带动了快递业的起步,也促使快递需求变动幅度的加大和预测难度的提升。但如何分析电子商务环境对快递需求所产生的影响?如何建设新型指标体系以对快递需求的预测发挥作用?如何将快递业的季节性特征更好地运用到需求预测中?本文旨在对以上问题做出解答并预测快递需求
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快递业作为新兴服务业,在刺激消费、发展经济和推动产业转型升级方面体现了重要的作用,是支撑我国国民经济发展的重要产业之一。进入21世纪,电子商务的蓬勃发展带动了快递业的起步,也促使快递需求变动幅度的加大和预测难度的提升。但如何分析电子商务环境对快递需求所产生的影响?如何建设新型指标体系以对快递需求的预测发挥作用?如何将快递业的季节性特征更好地运用到需求预测中?本文旨在对以上问题做出解答并预测快递需求的季节性变动趋势,从而有助于合理规划快递业资源,促进区域物流业的良好发展。本文重点关注电子商务环境下快递业的需求预测问题,提出快递需求具有电子商务产业关联特征和季节性特征,可针对两大特征选择合适的预测模型。首先,针对快递需求的产业关联特征,分析了电子商务环境对快递需求的影响,在过去仅涵盖宏观因素指标的基础上,加入电子商务相关因素指标从而建设快递需求预测指标体系,使用灰色关联分析模型计算快递需求和相关影响因素的关联强度,并针对强影响因素建立灰色GM（1,N）预测模型进行快递需求预测,合理丰富数据多样性,提升预测精度;其次对于快递需求的季节性特征,选取时间序列ARIMA预测模型进行季节性趋势预测;然后综合两种模型优势,建立GM（1,N）-ARIMA组合预测模型。结果证明,对于2015年1季度至2021年3季度的拟合结果,灰色GM（1,6）平均误差为5.54%,时间序列ARIMA（4,1,3）模型平均误差为-3.87%,各单一模型的预测精度均在可接受范围内,GM（1,6）-ARIMA（4,1,3）组合模型的平均误差进一步缩小至1.30%,验证了组合模型的有效性。最后运用GM（1,N）-ARIMA组合预测模型对杭州市2021年4季度至2022年4季度的杭州市快递需求进行预测,综合杭州市快递需求预测结果,提出具体的杭州市快递业发展对策。
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