利用贝叶斯非参数方法挖掘大数据进行物流风险评估

在货物物流中，一项关键绩效指标是运输风险，定义为实际到达时间与计划到达时间的偏差。过早或过晚到达对客户和货运代理而言均不可取。在本文中，我们研究了利用某领先货运代理提供的半年航空货运数据来评估和预测运输风险的方法，数据涵盖 20 家航空公司服务的 1336 条航线。有趣的是，我们的初步数据分析显示运输风险具有强烈的多模态特征，这是由未观测到的事件（如货物错过航班）驱动的。为了适应这一特征，我们引入了一种贝叶斯非参数模型——probit stick-breaking process (PSBP) 混合模型——用于灵活估计运输风险的条件（即状态依赖）密度函数。我们证明，使用更简单的方法（如 OLS 线性回归）可能导致误导性的推断。我们的模型为货运代理提供了提供定制化价格和服务报价的工具。它还可以生成基线航空公司绩效以实现公平的供应商评估。此外，该方法允许我们将经常性风险与中断风险分离开来。这一点至关重要，因为针对这两类风险的对冲策略往往截然不同。