煤炭价格走势分析-数学建模.doc

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1、煤炭价格走势分析摘要:本文通过分析对煤炭价格的变化趋势和对煤炭价格影响的主要因素,通过运用分析中的回归分析,简历单变量非线性回归模型和多元线性回归预测模型,以达到对煤炭价格的预测。首先通过对我国山西大同Q550煤炭2012年9月-2014年5月的价格走势分析,建立以煤炭价格为因变量,以时间为自变量的单变量非线性回归模型,并且利用软件拟合出煤炭价格随时间变化的规律,本模型在一定程度上能预测未煤炭价格的预期是,但运用此模型对未来进行长久预测具有较大的误差,与实际相差较大。由于国家政策的变化,我们对模型偏差的原因

2、进行了分析,发现供求关系是影响煤炭价格的主要因素。选取1995-2013年间煤炭的生产量、需求量作为自变量,仍以煤炭价格作为因变量,建立了多元线性回归模型,并且对此模型的四个变量做了时间序列分析,得到了2014年各个自变量的预测值,继而运用此模型比较精确的预测出了2014年的灭摊价格。由于对我国煤炭需求总量的预测会受到许多因素的影响,以前的预测与实际相差较大。经过认真比较和研究,我们采用基于灰色系统理论的GM(1,1)模型,对我国煤炭需求总量进行数列预测。关键词:曲线估计、单变量非线性回归分析,多元回归分析

3、、价格预测、时间序列分析、灰色模型19一、问题的提出中国仍是世界上以煤为主要能源的国家之一,煤炭在中国经济发展中占据着重要的位置,它不仅是工业的主要能源,也是民用的主要能源和化工原料,并且是我国出口的商品。煤炭仍是中国的主要能源,未来较长的一段时间内,煤炭仍然是中国能源的支柱,它仍在国民经济中具有重要的战略地位。近几年来,我国煤炭的价格一直处于较大的波动范围,特别是近几年的煤炭大幅下降引起了社会的广泛关注。煤炭作为基础能源,需求关系的变化,必然会导致价格的变化。煤炭作为国家主要能源,客观分析个判定煤炭价格的

4、影响因素,了解预测未来煤炭的价格,对于掌握决策的主动权,是非常重要的。二、问题的分析预测未来各类煤炭价格走势规律,需要掌握近年来煤炭价格的数据。通过查询,可以获得的是近两年各类煤炭的价格走势。通过对所得数据的分析,发现煤炭价格逐渐增加,并且随着时间成非线性变化。在对整体数据分析的基础上,可以建立煤炭价格与时间的单变量非线性回归方程,继而可根据此回归方程进行价格预测。单变量回归模型仅是单纯地研究了煤炭价格随时间的变化规律,过于简单且表面化。事实上煤炭价格受多方因素的影响,这些影响因素才是煤炭价格变化的根本原因

5、,建立煤炭价格与各影响因素间的回归模型,对未来煤炭价格进行分析预测更具有合理性。在不考虑国家政策强制干预的前提下,决定煤炭价格的主要因素是供需关系。随着煤炭市场的有序放开和煤炭市场化进程的加快,煤炭价格回归理性的预期将会显现。这就需要结合我国煤炭产业的实际情况,重点从煤炭的生产量、消费量、进口量以及出口量对煤炭价格进行统计模拟分析,建立煤炭价格与这些变量的回归模型,从而实现对未来煤炭价格的预测。一、模型假设1.1查找得到的数据真实可靠,且煤炭价格为地区平均价格。1.2多元线性回归模型中,煤炭价格主要受市场条

6、件下的供求关系的影响,建立模型过程中不考虑国家政策的强制干预。1.3多元线性回归模型中,假设在市场条件下,主要讨论煤炭价格受煤炭生产量、煤炭消费量的影响,忽略其他影响因素。二、模型的建立和求解192.1非线性回归模型2.1.1模型的建立设2012年5月1号为日期变量编号1,每增长15天变量增加1,如2012年5月16号为2,以此类推,我们得出了2012年5月1号到2014年5月1号动力煤的价格散点图,以此分析动力煤的价格走势。分析动力煤价格散点图,利用SPSS软件进行曲线拟合,经过对比分析,发现三次方拟合度

7、最好,R方最高,上表是对三次曲线拟合效果的检验表,R方为0.680,相对其他曲线拟合度最高,顾客判断日期与动力煤价格在短期内之间有显著的三次曲线关系。下表相伴概率sig.=0.000说明模型具有显著的统计学意义。19从表中可以得知因变量与自变量的三次回归模型为:y=641.611-1.123x-0.137x2+0.003x3炼焦煤价格走势图,对炼焦煤价格进行拟合如下图:19R方为0.874,拟合度较高。Sig.为0.000,同理得炼焦煤的三次回归模型为:Y2=733.191-23.046x+1.197x2-

8、0.19x3由预测函数可知动力煤在短期内会上涨,炼焦煤在短期内价格会下降。2.2多元线性回归预测模型2.2.1模型的建立对煤炭价格影响因素的研究,国内的学者有众多分歧。在模型中,认为煤炭价格主要受煤炭供求平衡情况影响,建立煤炭价格与煤炭生产量、煤炭需求量的多元回归模型。从1995到2013年的历年的煤炭价格、煤炭生产量、煤炭需求量的数据如下5.2表年份/年消费量/万吨生产量/万吨煤炭价格元/吨1995137676

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