云南省快遞業務量DGM（2，1）預測模型

摘 要：文章首先分析云南快遞行業發展現狀，總結云南快遞業發展現狀的特點。其次，根據快遞業務量數據序列特點，為提高計算精度，運用DGM（2，1）預測模型，利用2012-2016年間各個季度的云南快遞業務量數據，對未來5年間各季度的快遞業務量進行預測和分析。最后，對DGM（2，1）模型預測結果與GM（1，1）模型計算結果進行對比分析。

關鍵詞：快遞業務量；DGM（2，1）模型；預測分析及比較

一、引言

當下是一個電商時代，電商行業的迅猛發展，帶動了相關服務業的發展，例如快遞行業今年的發展可謂蒸蒸日上，發展前景一片向好，為國家帶來新一輪的經濟增長點，2015年12月《國務院關于促進快遞行業發展的若干意見》中強調快遞行業的重要性，并要求未來五年內實現各種指標翻一番的目標。

由于快遞行業本身的特殊性，導致各年各月的數據呈現不同的波動，但具體分析來看，都呈單調遞增趨勢，快遞業務量擺動發展序列為飽和的S形序列，因此可用DGM（2，1）模型進行預測和分析。

1.數據來源

根據云南省郵政管理局公布統計信息可得到云南省快遞季度業務量數據，見表1

2.數據分析

數據量較少，不適用統計方法，但分析來看，快遞業務量增長趨勢又是有規律的，符合預測模型分析的要求，因此，可用預測模型對其進行分析和預測，本文主要采用DGM（2，1）模型對云南省各季度的快遞業務量進行預測分析。

3.云南省快遞季度業務量走勢分析

從圖可知，2012年-2016年第一季度至第四季度快遞業務量均成遞增的趨勢，且2014年以后發展陡增，第四季度從2013年后增長較快，業務量發展迅速，顯而易見，第四季是快遞業發展的大好時機。

二、DGM（2，1）預測模型的建立

2.模型的檢驗

任何預測模型都需經過檢驗才能判定其是否科學可行，只有檢驗合理的模型才能用來進行相應的預測研究。

一般來說，我們可以用平均相對誤差來刻畫模型的精度：平均相對誤差小于等于1%、5%、10%、20%的精度等級分別為一、二、三、四級。等級越小，精度越高。

三、模型的求解與檢驗

從以上結果可以看出，兩個模型的模擬精度都在三級之內，DGM（2，1）模型對于第四季度的模擬精度達到二級?？傮w看來，DGM（2，1）模型比GM（1，1）模型的精度略高，且漸進性能較好，比較適合用于此類問題的預測。但是，對于第二季度模擬結果，DGM（2，1）模型的精度反而不如GM（1，1）模型。這是因為相對來說，第二季度的數據變化比較平緩的緣故。DGM（2，1）模型特別適合模擬數據隨時間變化比較劇烈的情況。對于數據嚴格按照指數規律平緩增長的情形，DGM（2，1）模型并不比GM（1，1）模型更優。因此，在實際應用中，因優先使用GM（1，1）模型進行模擬預測，對GM（1，1）模型表現不好的數據再用DGM（2，1）模型進行模擬和預測。

運用DGM（2，1）模型，我們通過計算可得到2017-2021年的快遞業務量的預測值，見下表：

四、結果比較及分析

由表6可知，GM（1，1）及DGM（2，1）模型的預測值可以看到，兩個預測值非常接近，可見這樣的預測有一定的可行性及科學性合理性；其中，2017年第一季度的業務量達到4187.88萬件，已超過了2012年全年總業務量，特別是在第四季度業務量出現猛增的趨勢依然存在。

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