【摘要】物流景气指数反映了一个国家物流业发展运行的总体情况,是衡量物流业活跃程度的关键指标,它与货运量、港口货物吞吐量、快递业务量等众多物流相关指标有着密切联系。对于物流景气指数的预测分析,有助于一国宏观经济政策的制定和实施。以物流景气指数为对象,使用GM(1,1)预测、BP神经网络预测和ARIMA预测三种模型对物流景气指数进行建模分析,通过三种模型的误差比较,结果发现ARIMA模型预测拟合度最佳,LPI的预测值通过二次差分转换后几乎落入到95%的置信区间内,真实值和预测值吻合度最高,很好地拟合了物流景气指数在时间序列上的变化趋势,最后以该模型预测分析2018年8月到12月的LPI数值。