<p>交通运输经济期中作业

运输需求的影响因素的研究与分析

刘广洋  10级交运3班

本文选取铁路运输、公路运输、水运以及航空运输4种运输方式，结合1995年到2010年的统计数据，建立相关性分析模型和非线性回归模型，结合最小二乘法、蒙特卡洛思想，运用距离分析、模拟仿真等方法，利用SPSS、Matlab软件求解得出结论。

一、 样本选取

运输需求的大小通常用运输需求量来描述。运输需求量是指在一定时间、空间和一定的条件下，运输消费者愿意购买的运输服务的数量，影响运输需求的因素有很多，比如运输服务的价格、工业生产的规模和速度、产品运输系数、国民经济的产业和产品结构、生产和运输布局、人口增长极构成等。

由于运输需求量是一个模糊的概念，因此我们选取个种运输方式的客运量、货运量以及周转量对运输需求进行表征。结合实际情况，以及交通运输经济的相关理论知识，假设运输需求与以下量化指标有关：GDP、第一/二/三产业GDP、全国人口数、对外贸易总额、固定资产投资额、营业里程、运输工具数量、路网密度以及城乡人口数。

二、相关性分析

根据上述分析，建立相关性分析模型，利用SPSS软件，运用距离分析的方法，得到各个运输方式的客运量货运量以及周转量的距离矩阵：

（1）铁路运输需求相关矩阵：

（2）公路相关性矩阵：

（3）航空相关性矩阵

根据随机参考变量以及相关性矩阵的分析可知，运输需求与GDP、固定设施投资额、人口数量、路网规模以及城乡人口比例的相关性较强，表明运输需求受该写因素的影响较强，其中，固定资产投入额、GDP、运营里程的影响最为显着，而人口数量的影响程度较小。

三、 多元非线性回归模型的建立

本文以铁路客运需求量为例，建立多元非线性回归模型，利用最小二乘法的原理，运用Matlab软件求解得到客运量与GDP、固定资产投入额、营业里程、城市乡村人口比重之间的关系，模型如下：

根据上述模型，利用Matlab软件，结合蒙特卡洛思想，设计模拟仿真算法，得出 ，算法步骤如下：

Step1：随机生成a,b,c,d,e的值；设定S=9999；n=1；

Step2：设定i=1; 

Step3：计算 ；

Step4: 若i<6，返回Step2；否则进入Step5；

Step5：计算 

Step6：若 ，则 ，令n+1；

Step7：若n<1000000,返回Step1；

Step8：输出S

利用Matlab，得到最终 记为运输需求与各个影响因素的函数关系。

附录：

（1）1995、2000、2005、2009、2010年各项数据统计结果

年份 1995 2000 2005 2009 2010

GDP 60794 99215 184937 340903 397983

第一产业 12136 14945 22420 35226 40497

第二产业 28680 45556 87598 157639 186481

第三产业 19979 38714 74919 148068 171005

全国人口数 121121 126743 130756 133474 133972

对外贸易总额 2809 4743 14219 22075 29728

全社会固定资产投资额 20019 32918 88774 224599 278140

铁路营业里程 6.2 6.9 7.5 8.6 9.1

公路里程 115.7 140.3 334.5 386.1 400.8

水运里程 11.1 11.9 12.3 12.4 12.4

民航航线里程 112.9 150.3 199.9 234.5 276.5

铁路客运量 102745 105073 115583 152451 167609

公路客运量 1040810 1347392 1697381 2779081 3052738

水运客运量 23924 19385 20227 22314 22392

民航客运量 5117 6722 13827 23052 26769

铁路周转量 3546 4533 6062 7879 8762

公路周转量 4603 6657 9292 13511 15021

水运周转量 172 101 68 69 72

航空周转量 681 971 2045 3375 4039

铁路货运量 165982 178581 260296 333348 3642271

公路货运量 940387 1038813 1341778 2127834 2448052

水运货运量 113194 122391 219648 318996 378949

航空货运量 101.1 196.7 306.7 445.5 563

铁路客车数量 32663 37249 41974 49354 50246

铁路货车数量 436414 443902 548368 601512 622284

载客汽车 417.9 853.7 2132.5 4845.1 6124.1

船舶拥有量 364968 229676 207294 176932 178407

民用飞机 852 982 1384 2181 2203

公路密度 40.2 41.8

城市人口 35174 45906 56212 62186

农村人口 85947 80837 74544 71288

城市人口比农村人口

随机数参考变量

（2）SPSS操作截图