Shapley值组合预测模型下的石狮市快递业务量预测分析

王凤英

（福建船政交通职业学院 交通经济系，福建 福州 350007）

近几年，国内电子商务的迅猛发展，催生了国内快递业务量的爆发式增长。截至2019年底国内已有七家快递企业上市，业务量呈几何倍数增长，而且中国快递进入到了“新百亿”时代。数量暴涨的同时部分地区仍然物流设施落后，配送效率低下，快递服务体验差，因此如何做到数量和质量双双提升对快递企业至关重要。如何合理规划网点的数量和配备合理的设施设备及人员对客户的服务提升是关键点，因此作为快递行业市场需求预测的重要指标，快递业务量的预测对快递企业的可持续发展非常重要。需求的定量预测模型常用的主要有回归分析预测法、时间序列预测法、神经网络预测法、灰色预测法等多种方法，但单一的预测模型的假设条件及使用范围总存在着一定的局限性，考虑因素比较单一，因此为了消除单一预测模型的缺陷，综合多种因素产生的影响，本文在综合三种预测方法的基础上，采用Shapley组合预测模型进行快递业务量的预测，提高模型预测的精度和稳定性，为快递行业的市场需求提供科学性支撑。

1 单项预测模型的选择与构建

1.1 多元回归预测模型的构建

快递业务量受到区域经济发展多种因素的影响，如区域经济的经济水平和规模、居民人均消费水平、社会固定资产投资总额，常住人口、社会消费品零售额等经济因素的影响。同时也会受到国家相关政策、信息处理技术及交通因素等非经济因素的影响。……