使用季节性 ARIMA +GARCH分析中国快递包裹量时序数据

原创已于 2025-04-07 12:54:40 修改

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于 2025-04-03 22:53:10 首次发布

背景

电子商务的迅猛发展为我国快递行业的繁荣供了强大动力，我国快递业务量逐年攀升。然而，快递行业快速发展的同时也面临不少运营管理上的难题。对此，准确识别快递包裹量数据的变化趋势与特征，并据此制定应对举措尤为必要。

快递包裹时序图

建模思路

在中国，年末双十一与双十二等电商狂欢节使得这一时段的快递业务量飙升，此外年初的春节是中国人民的传统节日，这一时段的包裹寄送量会处于一个高水准。因此，可以发现，中国的快递包裹量会在年末与年初达到一个高峰，而在年中则处于一个相对较低的水平，总体呈现出季节性特征。基于这一事实，本文将尝试使用季节性ARIMA模型进行建模，在此基础上，为了进一步提高模型的预测精度，确保分析过程的完整性，本文还将对模型残差序列做异方差性检验，若检验通过，则尝试在季节性ARIMA模型的基础上拟合GARCH模型，即构建SARIMA-GARCH模型。

建模流程图

总结

使用已建模型对2019年后的快递包裹量做了初步的预测。结果表明我国快递行业在未来将继续保持高速发展的势头，快递市场的增长空间仍然十分巨大，且快递包裹量在每年的年初或年末会达到一个较高水平。针对这一事实，中国快递行业的头部企业需要合理调配人力资源，健全服务保障，科学应对快递业务高峰期。政府部门也要制定针对性的举措，为相关企业的运营管理提供一定的指导。此外，5G网络、大数据与物联网等新兴智能技术的普及也在不断推动快递行业的发展，因此政府部门在快递行业的管理上也要做到与时俱进，不断优化管理措施。