基于回归分析的煤炭价格预测模型

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1、基于回归分析的煤炭价格预测模型基于回归分析的煤炭价格预测模型华北电力大学（保定）武小莉热动<>07<>04王坤动力实<>07张帆电力实<>07基于回归分析的煤炭价格预测模型摘要：本文主要通过分析煤炭价格的变动趋势以及影响煤炭价格的因素，运用数据分析中的回归分析，分别建立了单变量非线性回归模型和多元线性回归预测模型，实现了对煤炭价格的预测。首先通过对我国1985-2<>0<>06年煤炭价格走势的分析，建立了以时间为自变量、煤炭价格为因变量的单变量非线性回归模型，拟合出了煤炭价格随时间的变化规律，此模型能在一定程度上预测出煤炭价格的变化趋势，但运用此模型预测出的2<>0

2、<>07年的煤炭价格与实际值有较大偏差。对照国家相关政策的变动，对原模型产生偏差的原因进行深入分析，发现供求关系是影响煤炭价格的主要深层次因素。选取199<>0-2<>0<>06年间煤炭的生产量、消费量、进口量、出口量作为自变量，仍以煤炭价格作为因变量，建立了多元线性回归模型，并对此阶段的四个自变量做了时间序列分析，得到了2<>0<>07年各个自变量的预测值，继而运用此模型较精确地预测出了2<>0<>07年的煤炭价格。关键词：单变量非线性回归分析、多元回归分析、价格预测问题的提出中国是当今世界上以煤为主要能源的少数几个国家之一，煤炭在中国经济社会发展中占有重要的地位

3、。它不仅是工业部门燃料动力的主要来源，也是重要的化工原料和民用能源，并已成为重要的出口商品。目前，煤炭约占中国一次能源总产量的7<>0%，约占一次能源中消费量的66%（国家统计局，2<>0<>04d）。未来较长时期内，煤炭仍将是中国能源的支柱，它在国民经济中具有重要的战略地位。近十年来，我国的煤炭价格一直保持大幅度的波动，特别是近几年的煤炭价格上涨已经引起社会的广泛关注。煤炭作为基础能源，需求缺口的拉大，必将导致作为市场信号的价格上扬。客观分析和判定煤炭价格的影响因素，了解并能够预测未来煤炭价格，对于掌握决策的主动权，作出合理的决策，是非常必要的。问题的分析对煤炭价

4、格进行预测，需要掌握一定量的数据。通过查询，可以获得的数据量有：近二十年来煤炭工业产品的出厂价格以及各年的煤炭平衡表。通过对所得数据的分析，发现煤炭价格逐年递增，且随时间成非线性变化。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，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

5、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。模型假设3.1查找得到的数据真实可靠，且煤炭价格为全国平均价格。3.2多元线性回归模型中，煤炭价格主要受市场条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。3.3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、煤炭消费量以及进、出口量的影响，忽略其他影响因素。模型的建立和求解

6、5.1非线性回归模型5.1.1模型的建立表5-1中给出了1985-2<>0<>06年的煤炭价格。由此作出煤炭价格走势图，如图5-1所示。图5.1煤炭价格（单位：元/吨）通过分析图中价格走势，确定选择指数回归方程作为价格指数的变化趋势的模拟，另在回归方程上加1个三角函数作为周期变化规律的模拟，方程的形式为：（5-1）上式中：为煤炭价格（元/吨）；为时间（年）；为常数。5.1.2模型的求解与精确度分析取l985年为时间的零点，以下类推，建立煤炭价格与时间之间的回归方程，代入数据，求解方程中各参数，得回归方程为（5-2）表5-1中给出了由此模型得到煤炭价格的拟合值及残差。

7、表5-11985—2<>0<>06年煤炭价格历史统计数据及模型拟合情况时间（：年）煤炭实际价格（：元/吨）煤炭拟合价格（：元/吨）残差（）标准化残差（）198535.1662334.5367<>0.629524<>0.<>093117198634.<>04<>09136.<>03662-1.99571-<>0.2952198734.994<>0537.<>05351-2.<>05946-<>0.3<>0463198838.7<>034238.66935<>0.<>034<>075<>0.<>0<>05<>04198943.4252442.<>063881.361