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        基于灰色關(guān)聯(lián)分析的煤炭價格預(yù)測研究

        2020-11-16 06:06:34王迪熊文昕
        科學(xué)與財富 2020年26期
        關(guān)鍵詞:灰色關(guān)聯(lián)度分析時間序列影響因素

        王迪 熊文昕

        摘要:本文主要針對未來各種情況在引起煤炭價格的研究。利用灰色關(guān)聯(lián)分析,時間序列,多元回歸等方法,建立了影響煤炭價格因素的模型,并分析了各個影響因素對煤炭價格的影響程度。首先從數(shù)據(jù)出發(fā),收集影響煤炭價格因素的數(shù)據(jù),通過建立灰色關(guān)聯(lián)分析模型對比分析數(shù)據(jù)得到影響煤炭價格的主要因素,再從影響因素出發(fā),以秦皇島港的動力煤價格為例,確定影響煤炭價格的主要因素的關(guān)聯(lián)程度大小,并排序。其次將數(shù)據(jù)和影響因素預(yù)測時期內(nèi)的煤炭價格,使用matlab繪制出相應(yīng)的時間- 價格曲線圖,采用時間序列分析的方法建立模型對未來煤炭價格進(jìn)行預(yù)測,得到預(yù)測的曲線圖及未來一定時期內(nèi)的煤炭預(yù)測價格。最后煤炭價格與其主要影響因素的關(guān)聯(lián)度的基礎(chǔ)上,以新冠疫情為例,建立多元回歸模型并改進(jìn),對比自變量系數(shù)變化分析出新冠疫情對煤炭價格影響因素在結(jié)構(gòu)和重要性的改變,對煤炭價格預(yù)測并分析預(yù)測結(jié)果判斷模型好壞。向有關(guān)政府部門提出建議使得煤炭市場可以平穩(wěn)的發(fā)展。

        關(guān)鍵詞:煤炭價格;影響因素;灰色關(guān)聯(lián)度分析;時間序列;多元回歸模型

        引言

        煤炭作為我國能源結(jié)構(gòu)的主要能源,在工業(yè)生產(chǎn)、日常生活有極重分量。煤炭價格的變化又受多方面影響,因此研究煤炭價格需要分析出不同因素影響。匯總出影響煤炭價格主要因素的數(shù)據(jù),建立數(shù)學(xué)模型分析不同因素與煤炭價格之間關(guān)聯(lián)程度,以秦皇島港動力煤代替煤炭價格,分析其主要影響因素,并按影響程度從大到小排序。影響煤炭價格主要因素建立煤炭價格預(yù)測模型,分別以天、周、月為單位預(yù)測未來31天、35周、36個月的煤炭價格。綜合考慮未來各種情況發(fā)生對煤炭價格影響因素產(chǎn)生在結(jié)構(gòu)性和重要性方面的變化,建立煤炭價格綜合預(yù)測模型。

        1、問題分析

        煤炭價格受較多因素影響,煤炭消費(fèi)總量、煤進(jìn)、出口量,可替代煤炭的能源的消費(fèi)總量以及國民經(jīng)濟(jì)(用國民收入衡量),煤炭價格與影響價格的主要因素在長時期變化可看作是動態(tài)歷程分析。采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法,求出煤炭價格與各主要因素關(guān)聯(lián)程度。運(yùn)用ARMA模型來預(yù)測煤炭未來價格,繪制出預(yù)測出的價格走勢圖。導(dǎo)出數(shù)據(jù),對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行分析。以今年新冠病毒疫情為例,煤炭價格影響因素關(guān)聯(lián)度分析,建立多元統(tǒng)計回歸模型并改進(jìn),分析不同時期的模型系數(shù)得出新冠疫情對煤炭價格影響因素在結(jié)構(gòu)和重要性方面的改變,對該年煤炭價格預(yù)測求出相對誤差。煤炭市場的平穩(wěn)發(fā)展即煤炭價格的穩(wěn)定,該產(chǎn)業(yè)的正常發(fā)展,提升生產(chǎn)水平。對煤炭價格影響最大的是供需平衡問題,供需是煤炭市場是否穩(wěn)定的主要因素影響。結(jié)合多方面的影響因素向政府提出合理的政策建議,以更好的應(yīng)對突發(fā)事件。

        2、模型的建立

        煤炭價格,可采用時間序列分析法分析,并以天、周、月為單位預(yù)測31天、35周、36月煤炭價格。

        以今年新冠病毒疫情為例,主要因素關(guān)聯(lián)程度基礎(chǔ)上,對2019年 5月至12月相關(guān)數(shù)據(jù)做多元統(tǒng)計回歸和對疫情爆發(fā)2020年 1月至5 月相關(guān)數(shù)據(jù)做多元統(tǒng)計回歸。

        模型二中數(shù)據(jù)包含今年疫情發(fā)生之后數(shù)據(jù),結(jié)合題意應(yīng)根據(jù)初始模型中模型二進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測,預(yù)測2019年 5月至2020年 4月,并計算相對誤差。模型二中真實(shí)數(shù)據(jù)包括2020年疫情發(fā)生之內(nèi)的數(shù)據(jù),可以反應(yīng)突發(fā)事件對影響煤炭價格影響??紤]動力煤進(jìn)、出口量會對自變量產(chǎn)生交互作用影響,初始模型的基礎(chǔ)上對模型做出改進(jìn)。選基本模型模型中系數(shù)可以反應(yīng)各影響因素與價格關(guān)系程度。

        3、模型的求解

        在疫情出現(xiàn)前,由系數(shù)絕對值大小可以看出煤炭價格與天然氣產(chǎn)量關(guān)聯(lián)程度最高,其次是動力煤出口量。煤炭價格與天然氣產(chǎn)量(可替代能源)、動力煤出口量聯(lián)系最為緊密。在疫情出現(xiàn)后,煤炭價格與天然氣產(chǎn)量系數(shù)絕對值下降最多,但依舊是兩者關(guān)聯(lián)度最高,煤炭價格與動力煤出口量聯(lián)系也稍有下降,與原煤產(chǎn)量關(guān)系變化很小可見。本次突發(fā)事件,改變了主要影響因素中天然氣產(chǎn)量(可替代能源)與煤炭價格的關(guān)聯(lián)程度,使其降低,并使其他因素關(guān)聯(lián)程度發(fā)生變化。

        對煤炭價格的預(yù)測分析,我們可以得出對煤炭價格影響的主要因素排名以及發(fā)生突發(fā)事件對主要影響因素的變化。

        1.??? 無突發(fā)事件時,煤炭的供需對煤炭價格影響最大,產(chǎn)能過剩,煤炭價格就會降低;供給不足,價格就會上升。維持供需基本平衡時主要任務(wù),防止行業(yè)壟斷,哄抬煤價等行為,平時可以靠市場自我調(diào)節(jié),當(dāng)出現(xiàn)突發(fā)狀況時,政府要出面進(jìn)行管理。

        2.??? 在發(fā)生突發(fā)事件時,影響煤炭價格的主要因素會發(fā)生變化,政府部門應(yīng)盡快根據(jù)突發(fā)事件影響程度大小制定相應(yīng)政策來穩(wěn)定煤炭市場。例如這次疫情對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響,這次疫情對我國經(jīng)濟(jì)影響巨大,封城,居家不聚會,使經(jīng)濟(jì)停止發(fā)展,外貿(mào)經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢,對煤炭市場同樣影響巨大,需求量下降,煤炭價格一路走低,對小的煤炭企業(yè)打擊巨大。待到疫情結(jié)束時,就需要政府對企業(yè)進(jìn)行扶持,同時刺激市場需求,讓煤炭價格穩(wěn)步回升到一個正常價格。

        3.??? 隨著時代的發(fā)展,我國越來越重視環(huán)境的保護(hù),其他可替代煤炭的能源收到青睞,同時根據(jù)問題三煤炭價格與天然氣產(chǎn)量(可替代煤炭的能源)關(guān)系緊密,當(dāng)煤炭供應(yīng)不足時,政府部分可通過對煤炭可替代能源的調(diào)控,使煤炭市場趨于平穩(wěn)。

        4.??? 煤礦資源的減少引起煤炭開采要求變高,企業(yè)在開采時必須考慮到開采成本,為降低成本煤炭企業(yè)可以對開采技術(shù)進(jìn)行革新,這就要求企業(yè)要在開采技術(shù)上進(jìn)行投資,政府部門應(yīng)給予政策支持,達(dá)到宏觀調(diào)控煤炭市場的作用。

        結(jié)論

        灰色關(guān)聯(lián)度法對數(shù)據(jù)量要求不高,方法原理簡單,對多個具有發(fā)展趨勢的數(shù)據(jù)采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法是簡單、思路清晰的方法。時間序列預(yù)測并不能考慮到其他外在因素的影響,面對重大突發(fā)影響時,預(yù)測結(jié)果往往偏離較大。本篇模型采用了灰色關(guān)聯(lián)度分析、經(jīng)典的時間序列模型和多元回歸模型。這三個模型針對不同的問題都有不同優(yōu)勢,不僅適用于煤炭價格預(yù)測,對其他多因素價格預(yù)測類問題都有借鑒作用。價格預(yù)測類問題在數(shù)學(xué)建模中占很大一部分,模型不僅可以對受多因素影響的價格分析出各個因素與價格關(guān)系還可以對不同單位時間做出預(yù)測。

        參考文獻(xiàn):

        [1]?? 唐藝軍,蘇旭.基于多維灰色模型的我國煤炭價格影響因素分析[J].遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2018,20(06):418-423.

        [2]?? 黃炳,李維.基于ARMA模型的居民消費(fèi)水平分析與預(yù)測——以湖南省為例[J].營銷界,2019(46):157-158.

        [3]?? 韓玲,王鴻,顏隆,高治理,賀娟.河北省手足口病發(fā)病趨勢的時間序列分析[J].中華中醫(yī)藥雜志,2019,34(12):5904-5907.

        [4]?? 電子資源:百度百科.中國煤炭網(wǎng).未來幾年我國煤炭市場走勢分析

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