基于VaR-GARCH模型的机场货运量数据实证研究

机场货运量一直是机场各种数据预测中最难以预测的一种。该数据预测结果的准确性直接影响到机场高层决策者决策的效果,对管理者日常经营活动的安排也至关重要。文章将广泛应用于金融风险管理中的VaR方法,引入到非金融领域,以上海机场为应用背景,对机场货运量波动情况分析预测问题进行了讨论。使用GARCH模型对机场货运量数据波动性进行检验。将计算所得的VaR值与利用ARMA模型计算出的预测值相结合得出机场货运量的最大波动预测区间。经过采用配对样本差异性t检验过程对机场货运量的真实值和预测值进行检验,得出货运量的预测值与真实值不存在显著性差异,说明采用本方法得出的预测结果合理可靠。     

基于灰色GM(1，n)模型的河北物流货运量预测

在分析河北省货运量影响因素的基础上，提出了基于灰色关联分析的灰色GM(1,n)预测模型。在国家统计局指标分类基础上，将河北省货运量影响因素分为国民经济、固定资产投资和房地产、对外经济贸易、能源、运输和邮电、社会消费六类18个指标，采用灰色关联分析法对18项指标与河北省货运量进行相关性分析，根据灰色关联系数与排序，筛选灰色GM(1,n)预测变量，减少预测模型输入工作量，计算模型参数。通过对河北省1993—2012年货运量实例分析表明，该预测方法具有运算快、精度高的优点。     

谈我国外贸运输中存在的问题与对策

本文论述了国际货物运输在对外贸易中的重要性；肯定了我国外贸运输中新取得的重大成就，同时指出在这方面存在的不可忽视的、亟待解决的一些问题；分析了这些问题存在的原因，并提出了一些切实可行的解决这些问题的对策；特别强调走出国门，组建跨国公司是发展我国外贸运输事业的一条重要途径     

基于ARIMA模型的重庆货运量预测

采用求和自回归移动平均模型(ARIMA),对国家统计局和《2006年重庆统计年鉴》提供的重庆货运量数据进行分析。结果显示,ARIMA(5,2,1)模型提供了较准确的预测结果,可用于未来的预测,能为重庆运输业的发展提供可靠的参考依据。     

新陈代谢和GM（1,1）模型在深圳货运量预测中的应用研究

本文应用新陈代谢和GM（1,1）模型,以深圳货运量为研究对象进行对比分析,研究结果表明新陈代谢模型预测的精度高于GM（1,1）模型。在此基础上,运用新陈代谢模型预测2009~2013年深圳货运量,预测结果显示,到2013年深圳物流业仍将保持高速发展态势,其货运量将达到2008年的两倍,这一结论能为当地物流业发展提供参考。     

物流园区规模确定方法研究

物流园区的建设是当前我国物流领域的一个热点,但是物流园区的空置率却很高,这说明在物流园区规模确定的时候出现了问题。本文是以德国物流园区建设的经验为基础．通过对物流园区辐射范围内货运量的分析,结合物流园区的仓储、誊流通加工等的设计能力来确定物流园区的规模的.从园区内部分区域相加的角度．考虑了货运量、货运流向、物流园区吸引力等因素为物流园区的规模。确定提供了一种新的方法。     

浅析2009年国际经济危机给货运部销售工作带来的挑战与机遇

2009年是美国爆发次贷危机,进而演变为席卷全球的金融风暴的第二年。衰退风潮正逐渐从虚拟经济向实体经济侵蚀,从发达国家向新兴国家蔓延。2009年2月1日,IATA公布12月份全球航空货运量同比暴跌了22．6％,而2008年全年,国际货运量下降4．0％,IATA理事长乔瓦尼·比西尼亚尼称：货运量暴跌22．6％是前所未有的,令人震惊的。     

“克强指数”:中国经济的现实状况到底怎么样

2007年,时任辽宁省委书记的李克强告诉来访的美国驻华大使,他更喜欢通过三个指标来追踪辽宁的经济动向:全省铁路货运量、用电量和银行已放贷款量,以挤掉统计数字的水分。2010年末,英国《经济学人》杂志的编辑受李克强谈话启发,将李克强所言的三项指标予以综合,带入一个程式,创造出了一个崭新的"克强指数"(Likeqiang index)。该杂志认为,克强指数比官方GDP数字更能反映中国经济的现实状况。对此,本文现就"克强指数"中关键的三个指标与内地各省(区)市的状况进行对比分析,进一步反映中国经济的现实状况。     

嵊泗县海上货运业发展状况调查分析

一、基本情况 1、海运业基础设施建设趋于完善,运输量不断增长.改革开放以后,嵊泗在"对外开放,对内搞活"的方针指导下,把交通设施建设摆到了重要位置,交通码头建设投资力度加大,目前全县共有交通客货码头54座.日趋完善的海运基础设施,带动了海运事业货运量的逐年增长和货物周转量的稳步提高,2003年全社会海上货运量159万吨,比2002年增长14.4%;全社会海上货物周转量20865万吨公里,比2002年增长14.1%.2000年-2003年四年间,海上货运量和海上货物周转量年平均分别以31.6%和33.0%的速度递增.     

区县级公路货运量统计调查方案设计与技巧——以四川省成都市龙泉驿区为例

目前区县级公路货运量统计调查是按照上级交通运输部门布置的报表和样本点上报调查数据,这种自上而下收集调查数据的形式,虽然满足了上级交通运输部门货运量推算的需要,但不能满足区县级货运量推算的需要。本文以四川省成都市龙泉驿区为例,从统计调查设计的各个环节入手,提出一种以重点单位调查与货运车辆抽样调查相结合的区县级公路货运量统计调查方案设计,以满足区县级公路货运量推算的需要。