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武汉市外贸物流现状分析及市场预测开题报告

 2021-03-23 23:06:49  

1. 研究目的与意义(文献综述)

1.1背景

物流业是融合运输、仓储、货代、信息等产业的复合型服务业,是支撑国民经济发展的基础性、战略性产业。加快发展现代物流业,对于促进产业结构调整、转变发展方式、提高国民经济竞争力和建设生态文明具有重要意义。为促进物流业健康发展,根据党的十八大、十八届三中全会精神和《中华人民共和国国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》、《服务业发展“十二五”规划》等,制定了规划期为2014—2020年的物流业发展中长期规划。

外贸物流是对外贸易过程中货物的跨境组织流动,是随着经济全球化与物流国际化发展而发展起来的,外贸物流供应链系统的高效运作是对外贸易发展的重要保障。然而由于管理水平、技术设施在地区间的发展尚不平衡。目前武汉市外贸物流系统效率普遍低下,存在诸如信息系统不完善、供应链体系不稳固、外贸市场结构不合理等问题,制约着武汉市对外贸易的发展。此外,武汉市外贸物流发展尚未成熟,其对经济增长与对外贸易的促进作用也还未完全呈现。因此,对武汉市外贸物流需求进行合理预测,对于实现地区物流资源合理配置与提升物流业效率具有重要意义。

1.2目的与意义

本文通过分析武汉市外贸物流现状,据以往外贸物流交易数据,对武汉市外贸物流未来的需求进行预测,为武汉市外贸物流未来发的展提供理论指导。外贸物流需求预测主要体现在:通过对外贸物流需求预测的研究,丰富外贸物流需求的预测理论,拓宽外贸物流需求预测视野,延伸外贸物流需求预测的技术手段,为今后外贸物流需求预测更深层次的研究,提供重要的理论支撑和技术支持。通过对外贸物流需求的准确预测,一定程度上缓解和解决因外贸物流而引起的供需失衡等现实问题。

本文从外贸物流与区域经济发展相协调的视角出发,将经济发展水平作为外贸物流需求规模预测的依据,为缓解和解决外贸物流供需矛盾,合理进行外贸物流规划和外贸物流产业政策制定,提供必要的数据支撑和理论依据。因此,本文的研究从理论和现实层面,都具有重要意义。

1.3国内外研究现状

国内外大量的相关学者和专家都对区域物流现状以及物流需求量预测进行了研究。

1.3.1 区域物流研究现状

对区域物流发展现状研究,可以缓解和解决区域物流供需矛盾,合理进行区域物流规划和区域物流产业政策制定,提供必要的数据支撑和理论依据。因此,国内外均有很多研究区域物流发展的专家学者,并取得了不同的成果。如马立宏等认为虽然有关区域物流管理的理论研究与实践在我国已经起步,但由于物流理论研究环节的相对滞后,为推动区域物流和物流产业的健康发展,应进一步明确区域物流概念体系,从多角度来分析和认识区域物流,深入研究区域物流的增长机理,并增加区域物流政策研究的内容[1];刘崇明等对我国电子商务物流领域所存在的问题以及解决方法进行了探讨和分析[2];薛娜对我国外贸物流及其供应链系统的运作现状、特点进行了分析,并对外贸物流网络布局等方面进行研究,改进优化外贸物流供应链系统[3];王晶超从我国区域物流现状入手,从多角度来分析和认识区域物流,提出了加快区域物流发展的对策[4];张永等提出了基于增长极理论的区域物流基础设施平台规划总体框架,建立了一套由区域物流现状分析、区域物流增长极选择、物流网络布局和建设序列等组成的区域物流基础设施平台规划方法体系[5];张建升分析了我国区域物流发展差异的现状及影响因素,并分析了不同影响因素对区域物流发展差异的贡献[6]

1.3.2物流需求量预测研究现状

城市物流需求量的预测对该城市的物流园区规划与建设、港口码头设计与建设、道路交通规划与布局、城市投资引导等都具有重要作用,因此不少国内外专家学者长期致力于这方面的研究,并取得了不同的研究成果。如高菲菲简述了物流系统预测的一般方法与步骤,比较分析了多种常用的物流预测方法,研究了服务于第三方物流企业的物流需求量预测问题[7];秦文肖等验证了 BP 神经网络在物流需求预测的有效性及其在物流领域应用的广阔性[8];王泽江选取灰色系统和神经网络相结合的组合预测方法对山西省煤炭物流需求进行最终预测[9];阮清方等以多个输出信息作为物流需求量的评价指标[10];慧春梅使用基于 Shapley 值的权重再分配的组合预测模型,避免预测中出现的单一的预测方法,所存在的单一、不完备性等弊端[11];谈贵军在分析国内外宏观物流成本研究的基础上,运用统计学理论、灰色系统理论、计量经济学理论和应用数学的理论,对区域物流成本的统计、一评价、分析、预测进行了深入系统的研究[12].

Qin Ying通过长三角、珠三角、环渤海的统计数据对比发现组合的预测方法比单一的预测方法更有效,而且不同的运输模式适于采用不同的预测方法[13];Sheu Jiuhbiing提出用随机最优控制方法来预测供应链上随时间变化的系统需求,并通过数据验证这种方法可以有效缓解供应链上需求不确定性的牛鞭效应[14];Adamantions 和Heidi在研究出口销售预测时分析了预测的精确性与所使用技术方法之间的关系,并说明了原始数据的准确性是提高预测精确性的首要因素[15];杨晓燕和雷霞使用证据理论与动态组合神经网络模型技术方法预测区域物流需求[16];王燕通过算例证明了预测数据的可用性[17];高婷比较了各种预测方法的优缺点,人工神经网络基本原理的基础上,构建了适合城市圈物流需求预测的BP神经网络模型[18]

综上所诉,许多学者对区域外贸物流的现状分析和预测都进行了深入的研究,但利用两种及以上算法来提高预测精度和速度的研究尚未成熟,许多学者在预测物流需求量时只选择一种物流量作为输出评价指标,就将其预测结果作为其它经济活动的重要参考数据.而这种做法对于包含范围广、涉及行业多、服务差别大的物流业是不够科学的。因而本文对前人使用的方法进行改进,以提高预测精度与收敛速度,并选择多种物流需求量作为输出指标以提高预测的广度与可信度。

2. 研究的基本内容与方案

2.1研究目标

本文通过对武汉市外贸物流的发展现状进行阐述与分析,了解武汉市外贸物流发展环境以及支持条件,选择合适的预测方法和预测模型,预测武汉市外贸物流未来市场规模。

2.2 研究内容

(1)阐述分析武汉市外贸物流现状

查阅武汉市外贸物流发展相关资料及数据,分析武汉市外贸物流的发展现状。

(2)外贸物流发展环境及支持条件分析:

了解武汉市外贸物流的发展环境以及国家与地方政府对于物流业(外贸物流)发展的相关政策及支持措施。

(3)选择合适的预测方法和预测模型,预测武汉市外贸物流未来市场规模

对收集的武汉市外贸物流发展资料及数据进行处理,选择合理的预测方法并建立预测模型,对武汉市外贸物流未来的市场发展进行预测。

2.3 研究的重点难点

(1)重点:

①收集并分析武汉市外贸物流发展的相关数据等资料;

②了解武汉市外贸物流的发展环境及宏、微支持条件;

(2)难点:

①预测方法的选择;

②处理已知数据并建立合理的预测模型进行预测。

2.4 拟采用的技术方案

拟采用的技术方案流程图如下:

图1 拟采用的技术方案流程


3. 研究计划与安排

周次

目标任务

1-3

接收任务书,查阅文献与资料,完成开题报告,提交开题报告;

4

翻译相关的英文资料;

5

了解武汉市外贸物流的发展环境以及支持条件等

6

明确论文的写作思路,构思论文的框架,完成论文写作提纲;

7

预测方法的比较与选择、建立预测模型

8-9

市场预测,并对预测结果做评价与优化

10

系统撰写、完成毕业设计论文初稿

11-13

对初稿进行修改和完善,终稿完成、打印、装订;整理各项毕业设计材料并提交毕业论文,准备答辩用的PPT演讲材料;

14-15

论文提交评阅,完成毕业论文答辩。

4. 参考文献(12篇以上)

[1] 马立宏, 张文杰. 区域物流发展现状及对策研究[J]. 中国流通经济,2002, 16(4):14-16.

[2] 刘崇明,张震凯. 我国电子商务物流现状分析[J]. 现代经济信息,2013,12:332.

[3] 薛娜. 我国外贸物流供应链系统优化研究[D]. 曲阜师范大学,2010.

[4] 王晶超. 区域物流发展现状与对策研究[J]. 商场现代化,2006(18):130-131.

[5] 张永, 李旭宏, 毛海军. 区域物流基础设施平台规划框架研究[J]. 交通运输系统工程与信息,2005, 5(2):69-73.

[6] 张建升. 区域物流发展差异及其影响因素研究[J]. 北京交通大学学报社会科学版,2011, 10(3):48-53.

[7] 高菲菲. 服务于第三方汽车物流的预测分析研究[D]. 山东大学,2009.

[8] 秦文肖, 刘瑞雪, QINWen-xiao, LIU Rui-xue - 《物流工程与管理》 2016年9期

[9] 王泽江, 2014- 太原理工大学:工业工程

[10] 阮清方, 缪立新, 杨朋, 任丽, RuanQingfang, Miao Lixin, Yang Peng, Ren Li - 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2011年6期

[11] 惠春梅. 组合预测模型在物流需求预测及物流体系构建中的应用研究——以云南农产品物流为例[D]. 云南财经大学,2012.

[12] 谈贵军. 区域物流成本统计与预测方法研究[D]. 中南大学,2009.

[13]Qin Ying,Lu Huapu,Wang Haiwei. Prediction Method for regional logistics[J].Tsinghua Science and Technology,2008,13:660-668

[14] SheuJiuh-biing. A multi-layer demand-responsive logstics control methodology foralleviating the bull-whip effect of supply chains[J].European Journal ofOerational Research,2005,161:797-811

[15] DiamantopoulosD, Winklhofer H. Export sales forecasting by UK firms technique utilizationand impact on forcast accuracy[J].Journal of Business Research,2003,56:45-54

[16] 杨晓燕,雷 霞. 基于证据理论与动态组合型神经网络的区域物流需求预测[J]. 软科学,2009(23):132-135.

[17] 王 燕, 基于遗传BP神经网络的第三方逆向物流企业选择[J]. 物流技术,2008(27):57-60

[18]高 婷.城市圈物流需求的 BP 神经网络预测模型[D].武汉:武汉理工大学,2009.
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