金融危机下秦皇岛港煤炭吞吐量预测研究

1金融危机下秦皇岛港煤炭吞吐量预测研究燕山大学港口研究中心谷子摘要：综合考虑金融危机对港口影响，并结合秦皇岛港煤炭业务发展状况，依据腹地经济和对外贸易发展的需要，经过对比分析与预测，得出金融危机环境影响下秦皇岛港煤炭吞吐量短期发展趋势。研究过程中的整体适用方法选取时间序列与相关分析相结合的方法，即分别用这两种方法，通过Eviews分析软件和Excel模型分析功能初步分析出秦皇岛港未来四年煤炭吞吐量，然后经过专家考评，对两种方法所得结果分别赋予权重，经进一步分析得出最终煤炭吞吐量预测值。通过煤炭吞吐量的预测研究，将保证秦皇岛港在金融危机影响下中短期战略目标的有据可依，同时根据煤炭吞吐量发展趋势，也将进一步奠定秦皇岛港在河北省煤炭港口群中的中心地位。『关键词』秦皇岛港；煤炭吞吐量；金融危机港口作为与世界经济对接的主要通道，受世界金融危机的冲击更加明显，而港口货物吞吐量的大小与其所处的腹地经济实力及开发过程直接相关，其增长趋势与社会经济发展水平、产业结构、贸易发展水平及结构、交通运输设施水平等因素密切相关。因此，吞吐量的发展趋势已成为衡量港口经营状况的主要评价指标，对于研究在金融危机影响下港口发展方向具有重要的现实意义。1秦皇岛港煤炭吞吐量发展状况秦皇岛港目前的核心业务是：煤炭、杂货、集装箱的装卸。以2006年为转折点，来自这些业务的利润增长速度开始放缓，周边港口不断扩能，秦皇岛港主营煤炭业务有被分流的危险。而煤炭业务的需求增速已经放缓。中国煤炭资源分布不均，集中于北方的“三西”（山西、陕西和内蒙西），约占全国总储量的80%；华东、中南沿海地区是中国煤炭需求最旺盛和煤炭调入量最大的地区，煤炭调入主要通过北煤外运海铁联运系统，即经北路、中路和南路铁路通道将煤炭运至北方沿海各主要煤炭下水港，然后经由海运船舶到华东、中南沿海港口接卸。北方下水港口主要有7个，即秦皇岛港、京唐港、天津港、黄骅港、青岛港、日照港和连云港。其中，秦皇岛港、天津港和黄骅港成为煤炭下水的前三大港口，而秦皇岛港始终保持煤炭第一大港的位置。同时，考虑到京唐港的迅速崛起和发展，也将其纳入分析的范畴。近三年主要港口煤炭吞吐量见表1，如图1、图2所示。表1近三年主要港口煤炭吞吐量（万吨）2006年2007年2008年全国主要港口煤炭吞吐量93340113034124473增长率%17.4121.110.12秦皇岛港176522140321792增长率%21.7421.251.82京唐港143819762012增长率%30.3737.411.82天津港5985748580602增长率%-13.1925.067.68黄骅港803781737803增长率%20.171.69-4.53数据来源：交通部快速统计数0500010000150002000025000秦皇岛港黄骅港天津港京唐港2006年2007年2008年图1四大港口近三年煤炭吞吐量变化情况（万吨）数据来源：交通部快速统计数-20-100102030402006年2007年2008年秦皇岛港京唐港天津港黄骅港图2四大港口煤炭吞吐量增长值比较数据来源：根据交通部快速统计基础数据进一步测算所得结果2秦皇岛港煤炭吞吐量预测方法描述由于煤炭运输有其自身的特点，与集装箱及其他大宗散货类运输具有明显的不同，主要受货源、地区经济、外贸以及交通运输发展水平等方面影响。煤炭生成量的预测需要根据各地的经济、外贸结构、煤炭运输发展变化的规律，通过对所掌握的大量资料整理分析，借助模型计算并考虑到专家意见综合分析而得。该部分将根据历史的统计资料，采用外贸进出口额与港口煤炭吞吐量相关密切程度分析，建立相关分析回归预测模型。并采用专家评定，将专家对未来分析判断意见融入具体的预测中，以定性和定量相结合进行分析，最后以定量进行描述。同时结合我国综合运输的布局及煤炭流量流向，港口腹地经贸发展水平及煤炭运输软硬件改善条件，不同运输方法所承担的运量分配，预测各水平年的港口煤炭吞吐量。根据秦皇岛港的预测特点，选用适合时间序列的多项式曲线预测方法，把秦皇岛港货物3整体吞吐量历史数据按年份顺序排列，构成统计数列，建立以时间为自变量，货物吞吐量为因变量的曲线模型，利用SPSS软件，把各年份的样本数据代入模型，求解出模型各个参量，得出相应数学模型，随后使用该模型预测今后几年秦皇岛港货物整体吞吐量。（1）关于预测模型的自相关性及其消除设一元线性模型可以表述为：01iiiybbxu（1.1）其中，将未知参数设定为01bb，，随机扰动项设定为iu，其中iu反映对因变量的变化有影响的所有其他因素，若要通过一元线性回归模型进行预测，需要估算出01bb，，建立以下的一元线性回归预警式：01iiybbx（1.2）其中，iiiuyy上式预测过程中需使iu满足一下假设条件：①iu是随机变量②iu的平均值为零③在每一个时期中，iu的方差是一个常量④各个iu间相互独立⑤44ulddd与自变量无关随机扰动项存在自相关性是一种常见的现象，它指的不是两个或多个不同变量之间的关系，而是指同一变量的逐次值之间的关系。如果随机扰动项iu不满足上述特性④，即各期值之间存在着相关系数，即(,)0,(,1,2)tsCovuuts…说明iu的取值与它的前一期的取值有关（这里只探讨一阶自相关性。如果是n阶自相关，就与前n期都有关联），此时随机扰动项就存在自相关性。对于式（1.1）如果存在一阶自相关，需设1iiiuuv，其中iv为满足经典回归模型的基本假定的随机误差项，将模型滞后一期，并且两边同时乘以，并与式（1.1）相减得到：10111(1)()()iiiiiiyybbxxuu（1.3）设*1iiiyyy，*1iiixxx，0(1)Ab，式（1.3）改变为4**1iiiyAbxv（1.4）式（1.4）也符合一元线性回归预测模型。变换后的模型的随机扰动项iv满足模型的基本假定。有关理论与实践的经验证明，通过上述变换可以消除模型的一阶自相关性。在SPSS软件中，定义了AR(1)为1iiiuuv中的估计值，即(1)AR。在SPSS中的LS命令中加入AR(1)项，系统会自动使用广义差分法来估计模型。德宾-沃森统计量DW是检验模型是否存在自相关性的一种有效方法。其中，21221()niiiniiuuDWu（1.5）根据样品容量n与自变量的数目q，在给定显著性水平下，查DW检验临界值表，确立DW检验的上界临界值ud和下界临界值ld。以此与从模型中计算出的DW值相比，判断模型的自相关性，DW值可以从Eview软件中的模型估计形式中直接得到。DW的取值域在0-4之间。有下列的判定条件：①0ldd，iu存在一阶正相关；②(4)4udd，iu存在一阶负自相关；③(4)uuddd，iu不存在自相关；④luddd或44ulddd，iu的自相关性无法判断。在这里，d=W。3金融危机下秦皇岛港煤炭吞吐量时间序列预测（1）依据上文描述的方法，以1999-2008年秦皇岛港煤炭吞吐量作为样本数据来对秦皇岛港煤炭进行预测。样本见表2，根据这些数据可以做出秦皇岛港煤炭吞吐量的散点图，如图3所示。通过对1999-2008年秦皇岛港煤炭吞吐量散点图的观察，可以看出把散点图上的点连接起来所成的曲线符合直线趋势方程拟合轨迹。表2秦皇岛港近10年煤炭吞吐量年份吞吐量（万吨）1999年69732000年83782001年100072002年97922003年109712004年131592005年144852006年176522007年214032008年21792数据来源：交通部快速统计数5图3秦皇岛港近10年煤炭吞吐量（2）通过秦皇岛港煤炭吞吐量的数据作为样本数据，使用Eviews进行数据分析。根据秦皇岛港1999-2008年煤炭吞吐量数据，构建二次多项式曲线模型，并在Eviews中输入样本数据与时间序列形式，经过操作，得到模型的估计结果。模型构建所需的相关数据见表3。表3秦皇岛港煤炭吞吐量及模型构建相关数据序号年份吞吐量（万吨）（Y）逐期增长二级增长2t4tty2ty-419996973————16256-27892111568-3200083781405——981-2513475402-22001100071629224416-2001440028-120029792-215-184411-97929792020031097111791394000012004131592188100911131591315922005144851326-8624162897057940320061765231671841981529561588684200721403375158416256856123424485200821792389-336225625108960544800合计——1346128513332068251354005通过表3中相关数据，求解得出模型相关系数依次为1.237404，0.139556，0.004581。则秦皇岛港煤炭吞吐量的二次曲线方程为：21.2374040.1395560.004581YTT(0.102999)(0.305158)(0.187424)t620.99885799.8857%R，2.498356d，2945.332F，(1)0.845907,5.6510967ARt从而得到如下结论：①该模型299.8578%R，说明模型与历史数据的拟合为99.8578%，即时间变量T对秦皇岛煤炭吞吐量的解释很好。②本例模型的样本容量10n，自变量个数1q。在显著水平0.05的条件下，1.20ld，1.41ud2.573937d，所以(4)uuddd，iu不存在自相关；下面的图4给出了消除自相关的残差分析。图4消除自相关性后的真实性、拟合值和残差图表根据图4，该图消除了扰动项目相关的预测模型的预测效果比较理想。为了更直观地看到预测模型的数据与原始值之间的差别，经Eviews软件得到消除自相关性后的真实值、拟合值和残差的曲线图形，如图5所示。7图5消除自相关性后的真实性、拟合值和残差的曲线图形通过上述分析，秦皇岛港煤炭吞吐量预测模型适用模型方程为：21.2374040.1395560.004581YTT使用该模型能较好的解释历史数据，并较为准确的对秦皇岛港未来吞吐量进行预测。（3）利用模型预测如预测2010年秦皇岛港煤炭吞吐量，用T=10带入模型，得(2010)30910.641530910.64Y万吨万吨用该模型继续预测得出表4与图6的结果：表42009-2012年秦皇岛港煤炭吞吐量预测单位（万吨）年份2009201020112012吞吐量30910.6433268.2135717.4038258.21图6模型的预测结果图4金融危机下秦皇岛港煤炭吞吐量二元回归预测和港口煤炭吞吐量息息相关的是港口的腹地范围及其货源状况。河北省是秦皇岛港的直接腹地，秦皇岛港的煤炭运输的发展必然与河北省的经济贸易发展情况直接相关。文章借助河北省的外贸额与秦皇岛港的煤炭吞吐量建立二元线性关系。以此来预测未来几年秦皇岛港煤炭吞吐量。（1）数据汇总表5河北省1999-2008年历年GDP与外贸额单位（万吨）年份GDP（亿美元）外贸额（亿美元）1999545.3246.142000609.2552.352001666.5257.382002727.1766.6782003836.2178.3220041024.24135.320051232.48160.720061462.409020071823118.520082333384数据来源：GDP总量数据来自河北省统计年鉴，汇率折算标准参照人民币和人民币汇率相关指标折算，外贸额来自中国海洋大学学报（社会科学报）同时根据“河北省国民经济和社会发展第十一个五年（2006-2010年）规则纲要”，河北省20