20世纪80年代中期以来，随着经济全球化和信息化进程的不断加快，物流业作为具有广阔前景和增值功能的新兴服务业，在全球范围内得以迅速发展。与此同时，作为贯穿社会生产活动的关键环节，物流以“第三利润源泉”而深受重视。物流兴起于二战期间的美国，并在西方国家和日本得到迅速发展。我国物流发展起步比较晚，对物流理论的研究开始于20世纪70年代末80年代初。由于缺乏对现代物流的发展理念与运作模式的正确认识，尤其是缺乏物流市场需求分析所需的基础数据，我国物流规划普遍存在重复建设，盲目投资的现象。而“量化”物流也成了我国物流规划中的一个难以克服的屏障。因此，建立科学的指标体系，合理的预测模型，对制定区域物流发展政策、确定物流基础设施建设规模来说至关重要。 为了有效的量化物流，给全国及各地区物流规划提供参考，本文对物流市场需求预测进行了探索性的研究，客观分析了物流市场需求的影响因素，建立了一套操作性比较强的物流市场需求指标体系，在综合比较分析各种预测方法后，提出应用组合预测模型并对物流市场需求进行预测。 本文研究内容共分为三部分，结构如下： 第一部分：物流市场需求预测指标体系设计 由于我国物流理论研究尚处于学习摸索阶段，对影响物流市场需求的因素还没有统一的定论，也没有建立完整的物流统计指标体系。因此本文在这一部分中，首先对物流市场需求的社会经济影响因素进行了客观分析，并用灰关联法定量分析其影响程度。之后，本文结合物流市场需求自身的特点，从整体和构成两方面考虑，设计物流市场需求规模预测指标和物流市场需求结构预测指标。这是本文的第一个创新点。 第二部分：物流市场需求预测方法 物流系统是一个复杂的经济系统，在没有对物流市场需求特点和各种预测方法进行有效分析的前提下，盲目的采用一种或多种预测方法进行预测，其结果只能是预测精度不高或根本无法预测。本文在这一部分比较详细的分析了各种预测方法的特点及适用范围，结合物流市场需求自身的特点后，提出用灰色预测和回归预测组合模型进行预测，即GM(1，1)&回归组合预测模型。该组合预测模型结合了两种预测方法的优点。组合模型的应用难点在于如何给两种预测模型赋权，笔