“掐指一算”就知道港口有多少集装箱？

日前，中国科学院预测科学研究中心开发了一系列新的预测方法，应用于港口集装箱吞吐量、航空客运与货运量预测，提高了预测精度，在预测理论与方法方面有重要创新。

 

为什么预测？

集装箱运输业的景气程度：世界经济与贸易发展的晴雨表

海上运输承担着全球90%以上的货物贸易运输量，而集装箱化是海上运输的发展趋势。因此，集装箱运输业的景气程度是世界经济与贸易发展的晴雨表，集装箱运输业的吞吐量增长情况直接体现着世界贸易的繁荣与发展。2017年，全球前20大集装箱港口中国占据半数，前10大集装箱港口有7个来自中国。

然而，港口建设需要大量时间和资金，而且这些投入都是沉没成本。当集装箱吞吐量预测存在显著错误时，会造成港口投资失误和资源浪费，并且很难收回成本。

集装箱吞吐量是很多港口利润的主要来源，其预测为港口的规划、建设和管理提供了基础。通过准确的预测，决策者可以很容易地预测未来时间段的交通流量，以确定是否现有的港口设施是足够的，这样的数据也可以提供给港口当局和航线进行优化决策的目的。

集装箱吞吐量预测对成本收益分析非常重要，长期预测对于规划海上运输一体化战略是至关重要的。通常，港口集装箱吞吐量时间序列具有季节性、非线性和复杂性特点，同时，也受到一些重大事件的影响，例如，大部分港口的集装箱吞吐量时间序列在2008年金融危机发生后，变得更加具有波动性，这些都给精确预测增加了困难。

 

怎么预测？

基于TEI@I综合集成预测方法论

中国科学院预测科学研究中心多年来一直从事对中国GDP、CPI、粮食产量、进出口、碳排放、房地产价格、行业经济、全球大宗商品价格、全球集装箱港口吞吐量、机场客运量、机场货运量等领域的预测和预警研究。

中国科学院预测科学研究中心主任汪寿阳研究员提出了TEI@I综合集成预测方法论的理论框架。该框架包括以下几个步骤：

首先，对原始时间序列进行分解，得到线性部分和非线性部分；其次，利用计量经济学模型预测具有线性趋势的分解成分时间序列，应用人工智能模型预测具有非线性特征的分解成分时间序列；同时，采用网络搜索、专家系统等方法分析随机事件和不规则因素带来的影响；最后，对预测结果进行集成，得到原始序列的预测结果。

图  基于TEI@I综合集成预测方法论的理论框架

基于TEI@I综合集成预测方法论，中国科学院预测科学研究中心开发了一系列新的预测方法，应用于港口集装箱吞吐量预测。研究人员对分解成分时间序列进行数据特征分析，并根据其数据特征，选择合适的预测方法。该研究提高了预测精度，在预测理论与方法方面有重要创新。预测的准确性和精度处于国际领先水平。

 

预测结果如何？

中国港口集装箱吞吐量增长速度有所提升

对2017年全球Top20港口集装箱吞吐量及其排名进行预测和分析：

（1）整体上，2017年，全球前20大集装箱港口中国仍占半数，前10大集装箱港口有7个来自中国，中国港口集装箱吞吐量增长速度有所提升。

（2）全球Top20集装箱港口中，中国各港口集装箱吞吐量均实现增长，中国集装箱运输的发展仍然是全球稳定发展的重心和基础。

（3）按区域分析，亚洲地区主要港口集装箱吞吐量增速将高于全球平均水平，而多数欧美港口集装箱吞吐量将呈现低速的增长态势。

对2017年中国Top20机场旅客吞吐量及其排名进行预测和分析：

（1）北方机场群：北京首都国际机场排名位居首位。

（2）华东机场群：旅客吞吐量增速放缓。

（3）中南机场群：旅客吞吐量增长实现平稳增长。

（4）西南机场群：成都双流、昆明长水和重庆江北国际机场增长10%左右，成都双流和昆明长水国际机场增速与去年相比基本保持稳定，重庆江北国际机场增速预计将达15%。

（5）西北机场群：实现了高速增长。

 

该研究具有重要理论和实际应用价值。

在理论上，该研究将开发了一系列新的预测方法，提高港口集装箱吞吐量预测精度，在预测理论与方法方面有重要创新。

在实际应用中，从微观层面来看，港口集装箱吞吐量预测在港口规划中起着重要作用，同时，也为班轮运输企业提供有用的决策支持，包括运营船队规模、航线规划和集装箱吞吐量规划调整等；在宏观层面，对港口集装箱吞吐量进行预测可以帮助国家和地方主管部门了解港口发展周期，把握港口发展趋势，科学制定港口发展战略，合理分配港口建设资源，对促进当地经济社会发展、把握世界经济走势、跟踪经济波动的传导具有重要意义。

来源：中国科学院数学与系统科学研究院