数学建模 煤炭价格走势分析
煤炭价格走势分析
摘要
本文首先，通过搜集煤炭价格、产量和需求量的数据，运用数据分析中的回归分析方法，建立了非线性回归模型，得到了煤炭价格的变动趋势，实现了对煤炭价格的预测；其次，用spss 软件分析煤炭价格、产量、需求量数据之间关系，通过区域煤炭商品价格模型求得最优产量；然后，利用曲线估计分析已有数据，得到未来煤炭行业的发展趋势；最后根据前三问的结果及每年价格趋势，其它文献资料，为我国煤炭行业未来健康发展提出可行性建议。
针对问题一:本文通过对搜集到的2013年7月至2014年7月一年的数据进行分析，采用单变量非线性回归模型，利用spss 软件和Matlab 软件求解，本文通过对搜集到的2013年7月至2014年7月一年的数据进行分析，采用单变量非线性回归模型，利用Mtlab 拟合工具箱拟合出了煤炭价格随时间的变化规律，并利用spss 求得，均值、方差、残差等一些列数据，并据此对于三种煤炭的未来价格走势进行预测。
针对问题二：本文通过spss 软件分析了搜集到的两组关于煤炭价格、产量、需求量数据，可知第一组数据煤炭产量和需求量成线性关系，煤炭产量和需求量和价格关系不明显，第二组数据供应量和需求量关系不明显，供应量和煤炭价格成线性相关，需求量和煤炭价格关系不明显，但数据基本稳定；通过区域煤炭商
品价格模型求解最优产量32.36887
)(=*k S ，还求得了价格的最优解=*)(k P 1178.78，最优解是在利润最大（供需平衡）时取得，通过煤炭价格最优时即为此时的煤炭价格预测值，通过各年价格走势图可得其所搜集数据时期的实
际价格走势，对此模型进行检验，可得与预测价格走势和实际走势一致，可得模型合理性较好。
针对问题三：通过研究国内经济总值对煤炭需求量的影响，建立煤炭需求量与经济发展之间的数量关系，采用研究两组变量之间非线性关系的方法—曲线估计，可得未来煤炭需求量与国内经济总值有3次方关系，煤炭需求量随国内经济总值增长而增长，即未来煤炭需求量依然会上涨，短期内煤炭在我们国家的一次能源使用中依然占很大比重，短期内煤炭行业依然有上升空间。
针对问题四：结合已有模型、结论及数据及每年价格趋势，其它文献资料，为我国煤炭行业未来健康发展提出了的可行性建议。
关键字：非线性回归 最小二乘法 spss 软件 Matlab 软件 价格走势规律
一、问题的重述
有人认为煤炭行业的衰落已是大势所趋，未来煤炭企业，肯定也是压力不断，这种压力不仅来自国际上的，随着内外价格倒挂，国外的煤炭不断进口造成的压力；压力还来自于内部，天然气对煤炭的替代，2011年的时候，我们国家的煤炭在一次能源中占比还有71%，那时天然气只有4.3%，现在煤炭将会降到65%，而天然气将会上升到6.5%，在这改变的过程中，煤炭将逐渐被替代。
但是这个过程应是缓慢的，对煤炭产业供需关系进行分析，我国煤炭行业未来健康发展具有一定的指导意义。
收集相关资料，以全国或某个地区煤炭行业情况为背景，完成以下问题：
1、煤炭根据用途分为：动力用煤、炼焦用煤、化工用煤，收集这些煤炭价格数据，预测未来各类煤炭价格走势规律。
2、研究煤炭产量、需求量、价格之间的关系，建立价格最优化模型，给出相应的最优产量，并分析模型的合理性。
3、研究我国经济增长的需求和经济结构的转型对煤炭需求的影响，建立煤炭需求量与经济发展之间的数量关系，并对未来煤炭行业的发展进行预测。
4、结合你的研究成果，为相关部门或企业写一篇非技术性的报告，为我国煤炭行业未来健康发展提出合理的建议。
二、模型的基本假设
1、查找得到的数据真实可靠，且每周/月/年煤炭价格的均值为全国平均价格；
2、问题二中，购买力变化很小，其它价格对煤炭的需求量影响不大；
3、短期内煤炭价格及需求量不受国际因素及国家政策的强制干预，主要受市场条件下的供求关系的影响；
三、符号说明
t………………………………………周数
T………………………………………年代
x………………………………………国内生产总值
y………………………………………煤炭需求量
D…………………………………k时期需求量
(k
)
S…………………………………k时期供给量
(k
)
X……………………………………煤炭利润
(k
)
P……………………………………k时期煤炭价格
)
(k
C……………………………………k时期总成本
)
(k
四、问题的分析
4.1 问题一的分析
对煤炭价格进行预测，需要掌握一定量的数据。通过查询可以获得我国2013年7月至2014年7月的煤炭价格。通过对所得到的数据进行分析，发现三种煤炭价格与时间成非线性关系，在对三种煤炭各自进行整体分析的基础上，可以建立三种煤炭其各自与时间之间的单变量非线性回归方程，并据此对于煤炭未来走势进行预测。
4.2 问题二的分析
研究煤炭产量、需求量、价格之间的关系，建立价格最优化模型，给出相应的最优产量，并分析模型的合理性
根据搜集到关于煤炭产量、需求量、价格的两组数据，第一组数据为某地区10年1月至12年7月每月煤炭价格与产量和需求量的关系，第二组数据为某地区88年至97每年煤炭价格与产量和需求量的关系，利用spss软件对产量和需求量，产量和价格，需求量和价格之间的关系进行分析，得到它们之间散点图，根据散点图可判断它们之间是否具有线性关系，可知它们之间的关联性是否明显。
经分析可知，它们之间的关系很难建立价格最优化模型，所以我们考虑利用区域煤炭商品价格模型[2] ,根据现有的煤炭产量、需求量、价格之间数据对模型进行分析。假设煤炭的产量即为供给量，销售量即为需求量，在一般情况下供求关系不能达到严格的平衡，在某时期可能出现供不应求和供大于求的情形，当供求达到均衡，即产量等于需求量时，此时为最优情况。由于，煤炭价格产量和需求量的影响，所以煤炭的产量和需求量和价格有一定联系，又由于煤炭的价格受各种因素的影响，区域煤炭商品价格模型会有一定的局限性，因为它是在煤炭市场稳定，其它购买力对煤炭价格影响较小时确定。
4.3问题三的分析
针对问题三，煤炭需求量主要受我国经济增长的需求和经济结构转型的影响，但由于经济结构对煤炭需求量的影响较为复杂，通过研究国内经济总值对煤炭需求量影响，来近似代替我国经济增长的需求对煤炭需求的影响，而并没有深入研究经济结构的转型对煤炭需求的影响，并认为煤炭需求量与煤炭行业发展相关。应此我们只要找出国内经济总值与煤炭需求量的数值关系，便可预测未来煤炭行业的发展。
4.4问题四的分析
根据已有模型及作出的结论，包括煤炭价格未来走势，需求、价格、产量之间的相互关系，以及我国经济增长的需求和经济结构的转型对煤炭需求的影响,对未来煤炭行业的发展做出可行性规划。
五、模型的建立与求解
5.2 问题二的模型建立与求解 5.1.1模型的建立
附表中给出了化工煤、动力煤、炼焦煤从2013年7月至2014年7月每天的价格及每周的均价，经过对于数据的分析，决定采用每周的均价，并以2013年7月29日至8月2日为第一周来进行分析根据已知数据，作出三种煤炭过去一年的走势图如图5-1-1。
图5-1-1.化工煤、动力煤、炼焦煤价格走势图
通过分析图中价格走势，确定选择高斯回归方程作为价格指数的变化趋势的模拟，方程的形式为：
+?+?+?+?+?=----------2
5
52
4
42
332
222
11)(
5)(
4)(
3)(
2)(1c b t c b t c b t c b t c b t e
a e
a e
a e
a e
a y
2
8
82
7
72
6
6)(
8)(
7)(
6c b t c b t c b t e
a e
a e
a ------?+?+? （5-1）
5.1.2模型的求解与精确度检测
以2013年7月29日至8月2日为第一周，建立煤炭价格及时间的回归方程，分别代入数据，求解方程中各参数，分别得到三种煤的回归方程
+?+?+?+?+?=----------2
5
52
4
42
332
222
11)(
5)(
4)(
3)(
2)(1c b t c b t c b t c b t c b t e
a e
a e
a e
a e
a y
2
8
82
7
72
6
6)(
8)(
7)(
6c b t c b t c b t e
a e
a e
a ------?+?+?
对于化工煤1y 有???
?????
????
?
, 62
5124
65807981
5920377978152754372148688453772377607371
7700055838903806802555139770124665286814888
777666555444333222
111.=, c .=, b . =a ,.= c ,.=, b .= a ,. =,c . =,b .= a , .=, c .=, b .= a ,.=,c .=, b .= a ,
.=, c .=-, b .= a , . =,c .=, b .= a ,.=, c . =,b .= a (5-2)
对于动力煤2y 有???
?????
?????========================,. c , . , b .a , . c ,
. , b .a ,. c , . , b a , . c , . , b
.a ,. c ,
.- , b a , . c , . , b .a ,. c , . b , a , . c , .b ,
.a 8277783165419837074215576546376818750598735215653869168173488667922656582974283655282707142536888777666555444333222
111 (5-3)
对于炼焦煤3y 有???
?????
?????======================== ,. c , . b , a ,
. c , . b , .a ,. c , . b , a ,. c , . b , .a ,. c , .- b ,
a ,. c , .
b , .a ,.
c , . b , .a , . c , . b , a 4735143846567749445462291585615424129457506457191166111095946093035594113398767909689220477888
777666555
444333222
111 (5-4)
表5-1-1.分别给出化工煤、动力煤、炼焦煤根据此模型得到的拟合值及残差，经过2R 与检验，可知回归方程与实际值拟合良好，即该模型的显著性良好，通过检测。
表5-1-1. 周
数 化工煤 动力煤
炼焦煤
均价 拟合值 残差 均价
拟合值 残差 价格 拟合值 残差 1 1064.66 1063.4 1.26 769.81 771.22 -1.41 750.7 754.66 -3.96 2 1065.706 1070.4 -4.694 764.11 760.83 3.28 750.7 747.69 3.01 3 1070.934 1068.8 2.134 760.86 759.34 1.52 750.7 746.18 4.52 4 1072.5 1068.3 4.2 756.3 759.85 -3.55 752.116 748.55 3.566 5 1072.5 1071.4 1.1 755.16 758.38 -3.22 752.47 753.14 -0.67 6 1072.5 1075.5 -3 755.16 753.83 1.33 752.47 758.39 -5.92 7 1072.5 1077 -4.5
752.39
747.22 5.17 761.248
763.09 -1.842
8 1072.5 1074.5 -2 738.72 740.58 -1.86 768.03 766.47 1.56
9 1072.5 1070.3 2.2 737.09 735.93 1.16 768.03 768.28 -0.25
10 1071.978 1067.9 4.078 733.19 734.54 -1.35 768.03 768.73 -0.7
11 1072.238 1069.7 2.538 736.12 736.65 -0.53 768.03 768.37 -0.34
12 1075.76 1075.5 0.26 742.63 741.59 1.04 768.03 767.93 0.1
13 1075.76 1082.6 -6.84 748.32 748.31 0.01 769.586 768.07 1.516
14 1082.816 1088.1 -5.284 754.83 755.9 -1.07 771.92 769.18 2.74
15 1093.4 1090.6 2.8 762.48 763.98 -1.5 772.956 771.26 1.696
16 1093.4 1090.9 2.5 774.04 772.75 1.29 774.51 773.91 0.6
17 1093.4 1091 2.4 782.67 782.75 -0.08 774.51 776.44 -1.93
18 1093.4 1092.4 1 794.71 794.31 0.4 774.51 778.13 -3.62
19 1094.968 1095.4 -0.432 805.13 807.16 -2.03 774.51 778.5 -3.99
20 1097.32 1098.4 -1.08 820.58 820.15 0.43 775.116 777.54 -2.424
21 1097.32 1099.7 -2.38 831 831.45 -0.45 777.45 775.78 1.67
22 1097.32 1098.6 -1.28 838.16 839.02 -0.86 777.45 774.19 3.26
23 1097.32 1096 1.32 842.39 841.26 1.13 777.45 773.81 3.64
24 1097.32 1094 3.32 839.95 837.53 2.42 777.45 775.27 2.18
25 1097.32 1094.4 2.92 825.47 828.42 -2.95 777.45 778.4 -0.95
26 1097.32 1097 0.32 815.7 815.53 0.17 779.522 782.01 -2.488
27 1100.456 1099.7 0.756 799.1 800.98 -1.88 780.04 784.12 -4.08
28 1101.24 1099.3 1.94 788.04 786.81 1.23 780.04 782.57 -2.53
29 1091.832 1093.1 -1.268 777.29 774.44 2.85 777.56 775.9 1.66
30 1076.154 1080.5 -4.346 766.55 764.49 2.06 768.374 764.11 4.264
31 1066.754 1063.8 2.954 755.49 756.82 -1.33 748.584 748.91 -0.326
32 1044.282 1046.6 -2.318 751.74 750.88 0.86 735.094 733.26 1.834
33 1036.704 1032.8 3.904 746.21 746.1 0.11 716.2 720.11 -3.91
34 1024.16 1024.3 -0.14 738.07 742.2 -4.13 714.788 710.95 3.838
35 1022.854 1020.5 2.354 736.77 739.23 -2.46 703.28 704.9 -1.62
36 1017.63 1018.7 -1.07 737.26 737.47 -0.21 694.2 699.02 -4.82
37 1017.63 1015.8 1.83 743.34 737.15 6.19 694.2 689.93 4.27
38 1006.662 1009.9 -3.238 740.24 738.27 1.97 686.572 676.12 10.452
39 994.512 1001 -6.488 740.24 740.4 -0.16 645.964 659.37 -13.406
40 988.24 991.09 -2.85 741.38 742.84 -1.46 645.54 644.19 1.35
41 988.24 982.86 5.38 742.03 744.8 -2.77 637.77 635.2 2.57
42 988.24 978.27 9.97 744.31 745.7 -1.39 637.77 633.87 3.9
43 973.87 977.34 -3.47 745.12 745.4 -0.28 637.77 637.29 0.48
44 973.87 978.17 -4.3 745.61 744.21 1.4 637.77 640.14 -2.37
45 973.87 977.87 -4 744.31 742.74 1.57 637.77 638.92 -1.15
46 973.086 974.16 -1.074 742.85 741.55 1.3 633.89 634.8 -0.91
47 969.95 966.76 3.19 741.21 740.8 0.41 633.89 632.12 1.77
48 957.934 957.56 0.374 739.42 740.06 -0.64 633.89 633.26 0.63
49 951.01 949.63 1.38 737.31 738.37 -1.06 633.89 634.76 -0.87
50 943.17 945.14 -1.97 734.55 734.9 -0.35 626.9 630.16 -3.26
51 943.17 943.25 -0.08 731.62 730.14 1.48 622.24 619.91 2.33
52 939.252 939.2 0.052 727.22 727.69 -0.47 621.676 622.32 -0.644
方差：545.1 方差：206.7 方差：649.7
2
R=0.9962 2R= 0.9961 2R=0.9964 标准差：4.412 标准差：2.717 标准差：4.817
分别绘制三种煤炭理论值与实际值的对比图（图5-1-2,5-1-3,5-1-4.），从图中可以看出三种煤炭的曲线对其实际值的拟合效果很好，根据理论曲线可以预
测未来三种煤炭价格指数的走势。
图5-1-2 化工煤实际值与理论值拟合图
图5-1-3 动力煤实际值与理论值拟合图
图5-1-4 炼焦煤实际值与理论值拟合图
5.1.3 模型的检验与结果分析
首先对化工煤进行检验，令t=53，已知第53周化工煤价格为918.876元/吨，理论值为919.7407，残差为-0.8647，则模型结果可信，根据模型推断结果，
化工煤价格未来短暂上升后，将会持续下降……
其次对动力煤进行检验，同上过程第53周实际值为729.42元/吨，理论值为736.4606，残差为-7.2406，虽残差突然增大，但对于实际值和理论值仍有两个级别的差距，所以仍然可信，所以做出推断，在经历长时间下降之后，动力煤价格在未来会短暂上升。
最后对炼焦煤进行检验，令t=53，已知炼焦煤实际价格为622.43，计算结果为626.7804，残差为-4.3504，与实际值与理论值相差级别较大，则该模型结果可信，推断，炼焦煤的价格在经历小幅度上升之后会波动。
5.2 问题二的模型建立与求解 5.2.1区域煤炭商品价格模型的建立 假定煤炭供给量为S ，需求量为D ，从控制论的观点将煤炭价格及煤炭成本作为系统的输入，煤炭需求量)(k D 为系统的输出。煤炭的供给量)(k S 与成本)(k C 及煤炭价格)(k P 有关。
煤炭的需求量和煤炭价格有很大的关系，如果有n 个因素对煤炭价格有影响，则有I a k P a k P a k aP k D n n n 111)(...)()()(++++== ，式中11,...,,+n a a a 是待定常数，当购买力变化很小时，其它因素对煤炭需求量)(k D 的影响不大，上式可简化为
),(,)()(为常数b a b k aP k D += (1)
对于系统认为成本与供给量有关，可以表示为))(()(k S f k C = 在0S 处对上式用泰勒级数展开 ......))()((21))()(()()(200000+-''+-'==S k S S f S k S S f S f k C 取前三项，得 )()()(2k S k S k C γβα++= (2)
式中;)(21)()(200000S S f S S f S f ''+'-=α
;)()(000S S f S f ''-'=β )(210S f ''=γ
当煤炭产出量等于销售量时，煤炭产出量)(k S 可获利润是
)()()()()(-2k S k S k PS k C k PS X γβα---=-==成本收入 (3)
要求利润最大，使
0)(2)(=--=??k S k P S
X
γβ …………………………（4） 这样，对供给系统来讲，煤炭供给仅仅是煤炭价格的线性函数，将公式（4）
记为 )()(k dP e k S += (5)
式中 γ
γβ21
,2=
-
=d e 5.2.2区域煤炭商品价格模型的求解
这里我们认为销售量就是需求量，实际上当商品供不应求时，销售量小于需求量，依据下表数据用最小二乘法回归出需求方程和供给方程。 求解需求方程：
由式（1）可知，此问是用最小二乘法求解矛盾方程组的问题，由下表得，
矛盾方程组为： ??
?
??=+=+2750082025900840b a b a
即 1
3112231329002590069518401????
??
?? ??=???? ??????? ?? b a 由Matlab 解得10426=a ，448.22=b 。
即可得需求方程为：)(448.2210426)(k P k D += (6)
求解供给方程：
由式（5）可知，此问是用最小二乘法求解矛盾方程组的问题，由下表得，
矛盾方程组为：??
?
??=+=+3400069527000840d e d e
即 ???
?
? ??=?
??? ??????? ????34000270006951840112231 d e 由Matlab 解得14204=e ，243.19=d 。 即可得供给方程：)(243.1914204)(k P k S +=。
供需平衡时，当)()(k D k S =时，即可求得价格的最优解=*)(k P 1178.78 由)(k P *可得最优产量32.36887)(=*k S
由另一组数据（某区域88年至97年每年的煤炭价格）可以利用最小二乘法
算的根据能写出矛盾方程组，并用Matlab 可以求得 需求方程 )(081.05.185)(k P k D +=； 供给方程 )(24.1324)(k P k S -=。
然后，用spss软件对价格和供给量，价格和需求量之间的相关关系进行分析检验。
图5-2-1价格和需求量的关系：
模型汇总和参数估计值
因变量:需求量
方程
模型汇总参数估计值
R 方 F df1 df2 Sig. 常数b1
线性.131 4.372 1 29 .045 10426.449 22.448 自变量为价格。
图5-2-2价格和生产量的关系：
模型汇总和参数估计值
因变量:生产量
方程
模型汇总参数估计值
R 方 F df1 df2 Sig. 常数b1
线性.094 2.994 1 29 .094 14204.160 19.243 自变量为价格。
根据产量和价格，需求量和价格的散点图分析，产量和需求量与价格的数据相关性很低，但是，生产量和需求量成正相关，相关系数很大，相关性很大，供需基本平衡，所以说用区域煤炭商品价格数学模型得到结果在一定程度上是准确的。
5.2.3模型的合理性分析
煤炭作为国民经济的主要能源，依靠市场进行调节，本模型是依据控制理论研究区域煤炭商品价格的最优控制问题建立的。本模型是利润)(k X 达到最大时，即系统达到供需平衡时利润可以最大。此模型求得最优产量是在生产量等于需求量时求得，由于搜集到的10年1月至12年7月的数据中需求量和生产量的相关性很大，所以，算的最优产量的结果可信度很大，在这个期间算的最优价格)(k P *为1178.78，最优产量32.36887)(=*k S 均大于这期间的最大值，根据查询12年至13年价格趋势图可知，此期间煤炭价格增长明显，说明在煤炭产量和需求量和价格之间关系不是很显著的情况下，此模型的对价格预测也存在合理性，与模型需要建立在经济稳定时期有一定的冲突，也说明了在刚开始转型的时候，其也存在合理性，所以此模型的合理性是很好的。 5.3针对问题三的建立模型及求解 5.3.1 模型的建立
为探寻经济增长对煤炭需求量的影响，建立煤炭需求量与经济发展之间的数量关系，我们查询了2000年至2012年每年的国内生产总值（GDP ）及煤炭需求量， 具体数据见下表：
表5-3-1
年度 国内生产总值（亿元） 煤炭消费量(万吨) 2000 99214.55 141091.70 2001 109655.17 144528.11
2002 120332.69 152282.66 2003 135822.76 180587.04 2004 159878.34 207561.29 2005 184937.37 231851.07 2006 216314.43 255065.45 2007 265810.31 272745.88 2008 314045.43 281095.92 2009 340902.81 295833.08 2010 401512.80 312236.50 2011 473104.05 342950.24 2012 519470.10 352647.07
根据数据，我们先画出了每年的GDP 与相应的煤炭消费量的散点图，根据散点图，我们发现它们之间存在一定的函数关系，于是用spss 曲线估计对其进行拟合 图5-3-1
我们选用多个方程进行拟合，发现拟合优度最高的是三次曲线，2R 达到0.994，因此我们选用三次方程作为最终回归方程，方程形式为
332210x a x a x a a y +++= 表5-3-2方差分析表
ANOVA
平方和 df
均方 F Sig. 回归 6.524E10 3
2.175E10 47
3.854
.000 残差 4.131E8 9 45895512.781 总计
6.566E10
12
自变量为 国内生产总值（亿元）。
由于相伴概率sig=0.000<0.05，说明GDP 对煤炭需求量有显著性影响。
表5-3-3回归系数表
模型汇总
R R 方 调整 R 方 估计值的标准误
.997 .994 .992 6774.623
自变量为 国内生产总值（亿元）。
系数
未标准化系数标准化系
数
t Sig.
B 标准误Beta
国内生产总值（亿元） 2.470 .294 4.754 8.390 .000 国内生产总值（亿元）
** 2
-6.082E-6 .000 -7.064 -5.682 .000
国内生产总值（亿元）
** 3
5.509E-12 .000 3.335 . . （常数）-56673.978 2326
6.487 -2.436 .038 表是三次曲线模型的回归系数表，从表中可知因变量与自变量的三次回归模型为
3
212
509
.5
6
082
.6
47
.2
978
.
56673x
E
x
E
x
y-
+
-
-
+
-
=（3.1）下图是三次曲线对原始观测值的拟合效果图。从图上看出其拟合效果是非常
好的。根据理论曲线可以预测未来煤炭消费量的走势。
图5-3-2
表5-3-4
运用统计软件可得到2000年至2012年煤炭需求量的的拟合结果，结果见下表：
为预测未来GDP 增长对煤炭需求量的定量关系，我们又预测了未来5年GDP 增长情况，用与上面相同的方法，对年代与GDP 进行拟合，选出拟合优度最高的曲线，其表达式为：
T e x 1516.0127*10*755.1-=
(3.2)
再根据表达式预测未来5年的国内经济总值，绘成表格，并用matlab 作出相应的预测图
表5-3-5
年代 GDP 预测值(亿元) 2013 6.00E+05 2014 6.98E+05 2015 8.13E+05 2016 9.46E+05 2017 1.10E+06
年度 煤炭消费量
(万吨)
拟合值（万吨） 残差
95%的置信区间范围 2000 141091.70 133949.4183 7142.28166 115688.367 152210.4697 2001 144528.11 148363.8169 -3835.70694 131051.5672 165676.0667 2002 152282.66 162142.8633 -9860.20331 145389.2872 178896.4394 2003 180587.04 180484.0882 102.95177 164009.2549 196958.9216 2004 207561.29 205362.2486 2199.04136 188683.858 222040.6393 2005 231851.07 227051.9299 4799.14014 210015.2364 244088.6233 2006 255065.45 248914.7664 6150.68357 231709.2145 266120.3184 2007 272745.88 273768.3308 -1022.45078 256818.6815 290717.9801 2008 281095.92 289996.1325 -8900.21254 273019.961 306972.3041 2009 295833.08 296996.629 -1163.54896 279704.2458 314289.0121 2010 312236.50 311408.5995 827.90054 293341.6379 329475.5611 2011 342950.24 334250.408 8699.83199 316477.1102 352023.7058 2012
352647.07 357786.7785 -5139.7085
337143.6699
378429.8871
图5-3-3未来5年国内生产总值预测值
根据所预测的未来5年国内生产总值，将预测值带入(3.1)式，便可作出对未来5年煤炭需求量的预测，将其预测值绘成表格，并作出相应预测图
表5-3-6
年代预测值
2013 4.26E+05
2014 5.78E+05
2015 8.91E+05
2016 1.50E+06
2017 2.64E+06
图5-3-4
六、结果及其分析
6.1问题一的结果及其分析
6.1.1 模型的检验与结果分析
首先对化工煤进行检验，令t=53，已知第53周化工煤价格为918.876元/吨，理论值为919.7407元/吨，残差为-0.8647，则模型结果可信，根据模型推断结果，化工煤价格未来短暂上升后，将会持续下降……
其次对动力煤进行检验，同上过程第53周实际值为729.42元/吨，理论值为736.4606元/吨，残差为-7.2406，虽残差突然增大，但对于实际值和理论值仍有两个级别的差距，所以仍然可信，所以做出推断，在经历长时间下降之后，动力煤价格在未来会短暂上升。
最后对炼焦煤进行检验，令t=53，已知炼焦煤实际价格为622.43元/吨，计算结果为626.7804元/吨，残差为-4.3504，与实际值与理论值相差级别较大，则该模型结果可信，推断，炼焦煤的价格在经历小幅度上升之后会出现波动。
6.2.1问题二的结果及其分析
表6-2-1
年月价格生产量需求量
2010年1月840 27000 25 900
2010年2月760 21200 20 500
2010年3月725 28000 26 500
2010年4月745 27800 26 100
2010年5月785 28000 26 900
2010年6月780 28300 27 100
2010年7月780 29500 28 000
2010年8月760 30100 28 200
2010年9月755 27600 26 650
2010年10月790 30000 27 300
2010年11月860 33800 33 000
2010年12月835 32900 32 100
2011年1月825 28000 27 300
2011年2月825 21300 20 900
2011年3月825 28000 26 800
2011年4月835 30000 29 000
2011年5月875 31500 30 200
2011年6月900 31700 30 800
2011年7月890 31600 30 330
2011年8月875 32300 31 800
2011年9月880 31800 30 950
2011年10月900 33000 31 680
2011年11月895 32100 31 400
2011年12月870 33400 32 800
2012年1月825 25000 24 000
2012年2月820 28700 27 500
2012年3月825 31500 30 200
2012年4月840 32000 30 800
2012年5月815 34400 32 600
2012年6月775 34700 33 300
2012年7月695 34000 32 900
利用spss软件分析煤炭的产量和需求量，产量和价格，需求量和价格的相关关系，画出它们的散点图
05000
10000150002000025000
30000350000
5000
10000
15000
2000025000
30000
35000
40000生产量
需求量
系列1
图6-1-1
价格和生产量的散点图
05000
1000015000200002500030000
35000400000
200
400
600
800
1000
价格
生产量
系列1
图6-1-2
05000
10000150002000025000
30000350000
200
400
600
800
1000
价格
需求量
系列1
图6-1-3
从价格、产量、需求量之间的散点图可以看出，生产量和需求量之间基本上成线性关系，说明供需基本上能达到平衡。产量、需求量和价格之间的关系不明显，可以说从这组数据来看它们之间的关系不显著，但是，从客观上，它们之间是存在一定的关系的。因为我们搜集到的这组数据只是10年1月之12年7月每月的数据，在一定程度上，能够对近一段时间内的煤炭进行分析，并不能作为长期预测。
6.2.2 区域煤炭商品价格模型数学模型的结果及分析
价格的最优解=*)(k P 1178.78，最优产量32.36887)(=*k S ，均大于这段时期价格和生产量的最大值。
确立供需平衡是建模的基本思想。从控制论的观点，建立供需系统，煤炭价格和成本为系统的输入，煤炭的需求量为系统的输出。煤炭的供给量和总成本与煤炭价格有关，当煤炭的市场需求稳定，即购买力变化很小时，其它相关价格对煤炭的需求量影响很小，此时，供给量也不会发生很大变化，即当煤炭市场稳定的时候，此模型的建立是合理的，求得的最优产量对现实具有指导意义。煤炭市场在国家经济处于转型期，煤炭市场不稳的时候，此模型也具有一定的指导意义。如果是在煤炭市场稳定时期，其最优值应该在数据范围内取得，由令一组数据可以知道，此模型在经济稳定时期是合理的。 6.3问题三的结果及其分析
我们只考虑了经济增长与煤炭需求量的关系，由于经济结构对煤炭需求量的影响较为复杂，并没有深入研究经济结构的转型对煤炭需求的影响。通过预测未来的煤炭需求量来间接分析未来煤炭行业的发展，我们认为这样预测不够全面，还可以考虑国际影响，国家政策，经济转型等其他因素。 6.4问题四的结果及其分析
七、模型评价
对于问题一：我们只考虑煤炭价格和时间的关系，并没有考虑其它因素对煤炭价格的影响，虽然非线性拟合的效果较好，只能对近期的价格进行预测，只能认为在很大程度上对短期预测是准确的，那么，对长期预测的参考价值不大。
煤炭价格指数与趋势判断
煤炭价格指数走势与定价方式探讨 一、指标选取 指标选取主要是为了解决陕煤集团历史销售价格与哪项价格指数关联性最强的问题。 我们将陕煤集团2013年1月至10月的铁路和公路销售价格，分别与环渤海动力煤价指数、太原动力煤交易价格指数、澳大利亚BJ 动力煤价格指数以及煤炭工业协会公布的指数进行了相关性测算。主要计算了两组数据，一是采用陕煤名义的销售价格与名义的指数值进行相关性分析，二是采用陕煤价格的变动率（当月价格环比上月价格的变动率）与指数的变动率（当月指数值环比上月指数值的变动率）。相关系数如下： 陕煤销售价格与各大煤价指数的相关系数 铁路售价 公路 环渤海动力煤价指数 同期 0.915 0.780 上一期 0.880 0.724 中国太原动力煤交易价格指数 同期 0.920 0.951 上一期 0.960 0.883 澳大利亚BJ 动力煤价格指数 同期 0.833 0.965 上一期 0.955 0.861 中国煤炭价格指数 优质动力煤 同期 0.959 0.901 上一期 0.944 0.814 中等动力煤 同期 0.948 0.919 上一期 0.950 0.850 低质动力煤 同期 0.944 0.918 上一期 0.952 0.869
环渤海动力煤价指数同期0.257 -0.331 上一期0.214 -0.469 中国太原动力煤交易价格指数同期0.279 0.739 上一期0.736 -0.036 澳大利亚BJ动力煤价格指数同期-0.105 0.727上一期0.589 -0.227 中国煤炭价格指数优质动力煤 同期0.633 0.255 上一期0.395 -0.020 中等动力煤 同期0.590 0.274 上一期0.455 0.120 低质动力煤 同期0.687 0.114 上一期0.550 0.191 从相关系数分析看，综合铁路、公路两种销售方式考虑，陕煤集团2013年煤炭售价与太原动力煤交易价格指数线性的相关程度最高（均在0.95以上），但铁路售价与上期指数关联性更强，公路售价与同期指数关联性更强。用煤价涨跌幅（即月度环比变动率）来看，结论也大致相同。 二、价格指数与陕煤销售价格的数量关系 本部分主要是从历史数据中发现统计规律，通过回归分析计算出指数变动与陕煤价格变动的量化关系。 我们把陕煤2013年前10月公路、铁路价格的月度环比变动率分别与相关指数的月度环比变动率做回归分析，通过筛选各个回归方程拟合优度和回归系数的显著性，太原动力煤交易价格指数的变动依然是解释陕煤集团历史销售价格变动的最好指标。具体的数量统计关系是： 当月太原动力煤交易价格指数每变动1个百分点，陕煤集团的当月公路销售定价同方向调整2.14个百分点； 前一月太原动力煤交易价格指数每变动1个百分点，陕煤集团的
全国原煤市场走势分析
全国原煤市场走势分析文件管理序列号：[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]
2016年1-8月全国原煤市场走势分析 2016年8月，原煤产量降幅有所收窄，原煤库存继续下降，煤炭进口明显增长，煤炭价格上涨速度加快。 原煤产量降幅收窄 2016年1-8月份，全国规模以上工业1原煤产量21.8亿吨，同比减少2.5亿吨，下降10.2%；8月份，原煤产量2.8亿吨，同比下降11.0%。原煤产量已经连续5个月同比降幅超过10%，但与前3个月相比，8月份降幅有所收窄。 分地区看，1-8月份全国25个原煤生产省（区、市）中有23个产量同比下降，广西和新疆产量同比分别增长0.6%和4.6%。全国原煤产量最大的三个地区：内蒙古产量5.4亿吨，占全国24.8%，同比下降10.1%；山西产量5.2亿吨，占24.0%，下降15.7%；陕西产量3.2亿吨，占14.7%，下降3.8%。 原煤库存2继续下降 2016年8月末，原煤库存4.6亿吨，同比下降12.2%。其中，生产企业库存1.7亿吨，下降11.5%；流通企业库存1.3亿吨，下降8.7%；消费企业库存1.6亿吨，下降15.6%。自2015年11月份起，原煤库存同比持续下降，特别是从2016年7月份起，原煤库存绝对量同比和环比均下降。 秦皇岛港动力煤价格涨幅扩大
今年以来，秦皇岛港动力煤价格持续上涨，特别是8月份，价格上涨较快。2016年8月31日，秦皇岛港5500大卡动力煤每吨495元，比年初上涨125元，涨幅33.8%，比7月末上涨65元，涨幅15.1%；5000大卡动力煤每吨445元，比年初上涨115元，涨幅34.8%，比7月末上涨55元，涨幅14.1%；4500大卡动力煤每吨390元，比年初上涨90元，涨幅30.0%，比7月末上涨35元，涨幅9.9%。 煤炭进口增速上升 受国内煤炭价格持续上涨以及近期电煤需求旺盛影响，2016年1-8月份，进口煤炭15574亿吨，同比增长12.4%。其中，8月份煤炭进口2659亿吨，同比增长52.1%。 注：1、规模以上工业统计范围为年主营业务收入2000万元及以上的工业法人单位。 2、原煤库存指规模以上工业企业生产库存、限额以上批发零售企业流通库存和规模以上工业企业消费库存。 规模以上工业分地区原煤生产情况 中商产业研究院简介 中商产业研究院是深圳中商情大数据股份有限公司下辖的研究机构，研究范围涵盖智能装备制造、新能源、新材料、新金融、新消费、大健康、“互联网
棉花期货影响价格因素分析
课号:课程名称:期货理论与实务阅卷教师: 班级:学号:姓名:成绩: 棉花期货影响价格因素分析 1、棉花商品概述 棉花能制成各种规格的织物。棉织物坚牢耐磨,能洗涤并在高温下熨烫。棉布吸湿和脱湿快速而使穿着舒适。棉花的主副产品都有较高的利用价值,正如前人所说“棉花全身都是宝” 。它既是最重要的纤维作物,又是重要的油料作物,也是含高蛋白的粮食作物,还是纺织、精细化工原料和重要的战略物资。 1.1棉花的属性 棉花的生长特性棉花原产于热带、亚热带地区,是一种多年生、短日照作物。经长期人工选择和培育,逐渐北移到温带,演变为一年生作物。春季(或初夏播种,当年现蕾、开花、结实,完成生育周期,到冬季严寒来临时,生命终止。棉花喜热、好光、耐旱、忌渍,适宜于在疏松深厚土壤中种植,在其生长发育过程中,只要有充足的温度、光照、水肥条件等,就象多年生植物一样,可不断地长枝、长叶、现蕾、开花、结铃,持续生长发育,具有无限生长性和较强的再生能力。在棉花的一生中,温度对它的生长发育、产量及产品质量的形成影响很大。除温度外,棉花对光照非常敏感,比较耐干旱,怕水涝。 棉花生长历经春、夏、秋、冬四个季节,春分到立冬 16个节气(从四月中下旬至十一月中旬左右 ,一生可以划分为播种期、苗期、蕾期、花铃期和吐絮期 5个阶段。相对于其他农产品来讲,棉花生长期较长,受自然因素的影响较大。 1.2棉纤维品质构成 棉纤维是由受精胚珠的表皮细胞经伸长、加厚而成的种子纤维,不同于一般的韧皮纤维。棉纤维以纤维素为主,占干重的 93%-95%,其余为纤维的伴生物。由于棉纤维具有许多优良经济性状, 使之成为最主要的纺织工业原料。
2021年数学建模 煤炭价格走势分析
煤炭价格走势分析 欧阳光明（2021.03.07） 摘要 本文首先，通过搜集煤炭价格、产量和需求量的数据，运用数据分析中的回归分析方法，建立了非线性回归模型，得到了煤炭价格的变动趋势，实现了对煤炭价格的预测；其次，用spss软件分析煤炭价格、产量、需求量数据之间关系，通过区域煤炭商品价格模型求得最优产量；然后，利用曲线估计分析已有数据，得到未来煤炭行业的发展趋势；最后根据前三问的结果及每年价格趋势，其它文献资料，为我国煤炭行业未来健康发展提出可行性建议。 针对问题一:本文通过对搜集到的2013年7月至2014年7月一年的数据进行分析，采用单变量非线性回归模型，利用spss软件和Matlab软件求解，本文通过对搜集到的2013年7月至2014年7月一年的数据进行分析，采用单变量非线性回归模型，利用Mtlab拟合工具箱拟合出了煤炭价格随时间的变化规律，并利用spss求得，均值、方差、残差等一些列数据，并据此对于三种煤炭的未来价格走势进行预测。 针对问题二：本文通过spss软件分析了搜集到的两组关于煤炭价格、产量、需求量数据，可知第一组数据煤炭产量和需求量成线性关系，煤炭产量和需求量和价格关系不明显，第二组数据供应量和需求量关系不明显，供应量和煤炭价格成线性相关，需求量和煤
炭价格关系不明显，但数据基本稳定；通过区域煤炭商品价格模型求解最优产量 32 .36887)(=*k S ，还求得了价格的最优解 =*)(k P 1178.78，最优解是在利润最大（供需平衡）时取得，通过煤 炭价格最优时即为此时的煤炭价格预测值，通过各年价格走势图可得其所搜集数据时期的实际价格走势，对此模型进行检验，可得与预测价格走势和实际走势一致，可得模型合理性较好。 针对问题三：通过研究国内经济总值对煤炭需求量的影响，建立煤炭需求量与经济发展之间的数量关系，采用研究两组变量之间非线性关系的方法—曲线估计，可得未来煤炭需求量与国内经济总值有3次方关系，煤炭需求量随国内经济总值增长而增长，即未来煤炭需求量依然会上涨，短期内煤炭在我们国家的一次能源使用中依然占很大比重，短期内煤炭行业依然有上升空间。 针对问题四：结合已有模型、结论及数据及每年价格趋势，其它文献资料，为我国煤炭行业未来健康发展提出了的可行性建议。 关键字：非线性回归 最小二乘法 spss 软件 Matlab 软件 价格走势规律 一、问题的重述 有人认为煤炭行业的衰落已是大势所趋，未来煤炭企业，肯定也是压力不断，这种压力不仅来自国际上的，随着内外价格倒挂，国外的煤炭不断进口造成的压力；压力还来自于内部，天然气对煤炭的替代，2011年的时候，我们国家的煤炭在一次能源中占比还有71%，那时天然气只有4.3%，现在煤炭将会降到65%，而天然气将会上升到6.5%，在这改变的过程中，煤炭将逐渐被替代。
影响期货价格八大因素
股指期货主要影响因素分析 股指期货是金融衍生品，却是资本市场作为一种高效的对冲股市系统风险、发现价格的金融工具。对于对股指期货加以研究分析，找出影响股指期货波动的主要因素，给我们的投资提供参考。 股指期货价格受多种因素的影响，其中既有宏观经济方面的因素，也有微观经济方面的因素， 还有投资或投机者心理方面的因素。经过我们研究，下面几点是影响股指期货价格的主要因素： 1. 宏观经济运行状况 一般来说，股市是国民经济运行的晴雨表，宏观经济运行的状况与股票价格指数会呈正相关的关系，良性的宏观经济运行态势,通常伴随着不断攀升的股票指数趋势，通俗的说法，就是牛市，反之，萧条的宏观经济运行背景，股票价格指数往往呈现出下滑的态势。就是熊市。同时，宏观经济运行和企业总体的生产经营状况，以及股票价格指数呈现高度相关的关系，当企业经营效益普遍不断提高时，会推动股票价格指数的上升，反之，则会导致股票价格指数的下跌。通常资本市场的反映提前于宏观经济和企业经营状况的变化。股票价格指数期货实质上是一种对股票指数未来的一种预期，而指数反映了整个经济的运行状况。国家相关部门定期公布的一些宏观经济数据，如GDP 增长、通胀率、失业率、零售增长、储蓄率等，都会影响到政府将来的货币、财政政策，政府制定的方针政策会直接影响股票指数的价格，会对投资者对经济的未来预期产生影响，最终反映到期货价格上来。除此之
外，很多宏观变量，如通货膨胀，汇率、利率变动均能。从不同程度上影响股指期货合约的价格。宏观经济运行状况的指标主要有以下几个： （1）国内生产总值GDP GDP 是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标。是按市场价格计算的国内生产总值的简称，即一个国家所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。理论上GDP 增长与股票指数的涨跌，具有正相关关系。但是在中国股票市场发展的26年中，这种关联的表现并不明显。国际上看美国的市场，历史悠久，可以当做一个美国的经济风向标。（2）就业状况 充分就业，是人尽其才的标志，人是生产力最活跃的因素，就业状况良好象征经济景气活络， 对股市利多；失业率上升，代表经济成长缓慢或走下坡路, 对股指有负面的影响。 （3）通胀水平 物价的健康上升对生产有正面的刺激作用，因为它能促进企业销售收入和股票投资名义收益的增加，所以在银行利率不变的条件下，人们为了保值，减少存款，转向投资股票。物价通常和政府支出关联，政府支出增加，通常也推动股票价格指数的上升，因为政府支出增加，将使国内资金充裕，货币流量的不断增大而导致股票上升。如果物价上升速度过快或幅度过大，而超过经济增长速度，就会导致通货膨胀，通货膨胀带来的后果是，实际收入下降和市场需求不足，加剧生产过剩，导致经济危机，最终使股票价格下跌。另外国家抑制通货膨胀的
五一数学建模竞赛章程(2017年修订版)
五一数学建模竞赛章程 (2017年修订版) 第一条总则 五一数学建模竞赛（以下简称竞赛）是由中国矿业大学、江苏省工业与应用数学学会、徐州市工业与应用数学学会主办、由中国矿业大学学生社团——大学生数学建模协会承办的源于江苏，面向全国、辐射国际的青少年学生课外学术科技竞赛活动。竞赛于2004年由中国矿业大学数学系大学生发起，旨在调动学生学习数学的积极性，在面对实际问题寻求解决方案过程中，提高学生建立数学模型和运用计算机技术的综合能力，也为广大青少年踊跃参加课外学术科技活动、进一步拓展知识面、培养创新精神和提高综合素质等搭建平台。 第二条竞赛内容 竞赛题目主要来源于工程技术和管理科学等学科、经过适当简化加工的实际问题。不要求参赛者预先掌握系统的专门知识，只需学习过普通的数学课程。题目具有较大的灵活性，供参赛者充分发挥其创造能力。参赛者需根据题目要求，完成一篇包括模型的假设、建立和求解、计算方法的设计和计算机实现、结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文（即答卷）。竞赛评奖以假设的合理性、建模的创造性、结果的正确性和文字表述的清晰程度为主要标准。 第三条竞赛形式、规则和纪律 1、竞赛官网为https://www.360docs.net/doc/599223282.html,/竞赛的报名、赛题的发布、论文的提交和比赛资讯等均通过官网发布。 2、竞赛统一竞赛题目，采取通讯竞赛方式，以相对集中参赛的形式进行。 3、竞赛于每年“五一”期间（连续72小时）进行比赛。 4、竞赛的参赛对象，可以是高中生、专科生、本科生、研究生。参赛学生以队为单位，每队不超过3人，专业不限。每队可设一名教练员，主要从事赛前的辅导和参赛的组织等工作，但在竞赛期间必须回避，不得进行指导或参与讨论，否则取消参赛资格。 5、竞赛期间参赛队员可使用各种图书资料、计算机软件等，也可通过互联网查阅相关资料，但不得与参赛队员以外的任何人（包括在网上）进行讨论。 6、参赛队应在规定的时间内完成答卷，并准时交卷。 7、竞赛期间，参赛高校的相关职能部门和单位应全程负责竞赛的组织和纪律监督工作，以确保本校竞赛的规范性和公正性。 8、对违反竞赛规则的参赛队，一经发现，取消参赛资格，成绩视为无效，并采取适当方式对所在高校分别给予警告和通报，同时取消下一年度的参赛资格。 第四条组织形式 1、竞赛成立“五一数学建模竞赛组委会”，具体负责每年竞赛的组织报名、赛题拟定、答卷评阅、优秀答卷复审和评奖颁奖的组织等。竞赛组委会每届任期三年，成员主要由中国矿业大学、徐州工业与应用数学学会确定。 2、竞赛分学校组织进行，相关高校的参赛地点自行安排。没有高校统一组织的参赛队可直接向竞赛组委会报名参赛。 3、竞赛设优秀志愿者奖、优秀组织(工作者)奖、优秀教练员奖，主要表彰在竞赛的组织工作中表现突出的组织单位或个人。
煤炭价格到底由什么决定及未来走势预测
一、煤价历史 （一）电煤市场化改革进程回顾 1993年以前，我国煤炭行业基本上是计划经济，对煤炭价格实行的是政府定价，总体是煤炭价格低于价值，煤炭企业依靠政府补贴才能维持简单再生产。1993年以后，国家逐步放开了煤炭价格，总体经历了四个阶段。 第一阶段是1993年到1995年。其间1993年到1994年国家分两步放开了煤炭价格。由于煤炭、电力企业改革的不同步，价格争议不断，从1994年国家又开始对电煤“放而不开”，确定电煤价格上涨幅度，进一步明确了对全国电煤实行指导价。 第二阶段是1996年到2001年。其间国家试图建立一种“煤电价格联动”机制，对电价实行的是“顺价”政策，即国家确定一个煤炭指导价，电力价格相应提高，使电力企业消化因煤价提高而增加的成本。但在实际操作中并末真正“联动”。1997年以来，计划内电煤价格下跌，按照“煤电价格联动”设计的初衷，电价应该下调，然而实际上是，电价在1994年至2001年的7年中只涨不落，电煤价格却一路下滑，“煤电价格联动”的政策也就不了了之。 第三阶段，是从2002年到2004年6月。国家从2002年起取消了电煤指导价，实行市场定价。其间，由于国家经济的发展对煤炭的需求增长，煤炭价格开始恢复性上涨，但电价没有放开，电煤供应没有完全走向市场，国家不得不在每年的煤炭订货会上对煤电两个行业进行协调，又在取消“指导价”后出现了“协调价”，虽然在实际操作中有“计划”和“市场”两种价格，但
并末用“文件”的形式确定下来。 第四阶段，是从2004年至今，国家重新启动“煤电价格联动”，并形成一整套政策和机制。此次“煤电价格联动”是源于国办发[2004]47号文。47号文件最大突破是“电煤价格不分重点内外，均由供需双方协商确定”。此后出台的“煤电价格联动”方案出是电价随着煤价动。从此，煤价完全市场化。在随后的几年中，由于煤炭价格的过快上涨，虽然发改委屡次出台《电煤价格临时性干预通知》，但对市场煤炭价格的约束力越来越小，基本可以忽略不计了。 （二）历史走势分析 从1993年煤炭价格逐步放开到现在，我国煤炭市场一直存在重点煤炭订货合同价格（计划价）与煤炭交易合同价格（市场价）两种价格形式，绝大部分时段是市场价高于计划价。由于市场价更能反映煤炭市场真实的供给和需求情况，我们以市场价作为分析的对象。以秦皇岛港发热量为5800～6000大卡煤炭当年度的最高平仓价为分析对象。 1993年至1997年是煤炭价格第一波上涨周期，煤炭价格由116元上涨至176元，五年间价格涨幅为51.72%。 1998年至2000年经历了一波下降周期，自176下降至140元，下降幅度为20.45%。 2001年煤炭价格开始回升，2002年价格基本上与1997年持平。 2003年开始快速上涨，2006-2007年涨到300-400元。 2001年至2008年7月达到本轮上涨周期的最高点1100元，八年间
影响期货价格八大因素
股指期货主要影响因素分析股指期货是金融衍生品，却是资本市场作为一种高效的对冲股 市系统风险、发现价格的金融工具。对于对股指期货加以研究分析，找出影响股指期货波动的主要因素，给我们的投资提供参考。股指期货价格受多种因素的影响，其中既有宏观经济方面的因素，也有微观经济方面的因素，还有投资或投机者心理方面的因素。经过我们研究，下面几点是影响股指期货价格的主要因素：宏观经济运行状况1. 一般来说，股市是国民经济运行的晴雨表，宏观经济运行的状况与通常股票价格指数会呈正相关的关系，良性的宏观经济运行态势,伴随着不断攀升的股票指数趋势，通俗的说法，就是牛市，反之，萧条的宏观经济运行背景，股票价格指数往往呈现出下滑的态势。就是熊市。同时，宏观经济运行和企业总体的生产经营状况，以及股票价格指数呈现高度相关的关系，当企业经营效益普遍不断提高时，会推动股票价格指数的上升，反之，则会导致股票价格指数的下跌。通常资本市场的反映提前于宏观经济和企业经营状况的变化。股票价格指数期货实质上是一种对股票指数未来的一种预期，而指数反映了整个经济的运行状况。国家相关部门定期公布的一些宏观经济数增长、通胀率、失业率、零售增长、储蓄率等，都会影据，如GDP
响到政府将来的货币、财政政策，政府制定的方针政策会直接影响 股票指数的价格，会对投资者对经济的未来预期产生影响，最终反映到期货价格上来。除此之外，很多宏观变量，如通货膨胀，汇率、利率变动均能。从不同程度上影响股指期货合约的价格。宏观经济运行状况的指标主要有以下几个：GDP ）国内生产总值1（是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标。是按市场价格计GDP 算的国内生产总值的简称，即一个国家所有常住单位在一定时期内增长与股票指数的涨跌，具有正GDP 生产活动的最终成果。理论上年中，这种关联的表现并26相关关系。但是在中国股票市场发展的不明显。国际上看美国的市场，历史悠久，可以当做一个美国的经济风向标。（2）就业状况充分就业，是人尽其才的标志，人是生产力最活跃的因素，就业状况良好象征经济景气活络，对股指对股市利多；失业率上升，代表经济成长缓慢或走下坡路, 有负面的影响。3（）通胀水平物价的健康上升对生产有正面的刺激作用，因为它能促进企业销售收入和股票投资名义收益的增加，所以在银行利率不变的条件下，人们为了保值，减少存款，转向投资股票。物价通常和政府支出关联，政府支出增加，通常也推动股票价格指数的上升，因为政府
2014年第十一届五一数学建模联赛A优秀论文
承诺书 我们仔细阅读了五一数学建模联赛的竞赛规则。 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与本队以外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其它公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们愿意承担由此引起的一切后果。 我们授权五一数学建模联赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。 我们参赛选择的题号为（从A/B/C中选择一项填写）： A 我们的参赛报名号为： 参赛组别（研究生或本科或专科）： 所属学校（请填写完整的全名） 参赛队员(打印并签名) ：1. 2. 3. 日期：年月日 获奖证书邮寄地址：邮政编码
编号专用页 竞赛评阅编号（由竞赛评委会评阅前进行编号）： 裁剪线裁剪线裁剪线竞赛评阅编号（由竞赛评委会评阅前进行编号）： 参赛队伍的参赛号码：（请各参赛队提前填写好）：
题 目 对黑匣子落水点的分析和预测 摘 要 本文通过对飞机以及黑匣子受力情况进行分析，构建正交分解模型，得出飞机的坠落轨迹和黑匣子的落水点，及黑匣子在水中的移动情况。 问题一要求在考虑空气气流影响的前提下，建立数学模型，描述飞机坠落轨迹并推测黑匣子的落水点。本文对飞机失去动力后的全过程建立动力学方程： 22d r m mg f dt =-+ 然后对动力学方程进行正交分解，在水平和竖直方向上分别进行分析，根据伯努利方程求得升力的计算公式，得出飞机在刚刚失去动力时，升力大于重力，所以飞机会先上升一段距离，随着水平速度的减小，升力也逐渐减小，然后飞机再下降，通过模拟计算可以得出当飞机坠落至失事点下10000m 时，飞机坠入海面，其飞行速度为515.994m s ，飞机向东北方向飞行了28697m 。 问题二要求建立数学模型，描述黑匣子在水中沉降过程轨迹，并指出它沉在海底的位置所在的区域范围。由于不用考虑洋流，黑匣子所受到的力中仅有水的阻力是变化的，其重力和浮力始终保持恒定，根据黑匣子的移动速度，得出相应的阻力和加速度。在不同的速度范围内，使用不同的阻力公式，计算出相应的移动距离并作出轨迹图。发现在水平方向仅漂出161.095m ，速度几乎为零，因此黑匣子在I 区域内。 问题三要求描述黑匣子沉降轨迹方程，并求解出黑匣子沉入水下1000m ，2000m 和3000m 时离落水点的方位。根据问题一中得出的结果，可以大致判断出黑匣子的经纬度，查得当地的洋流为南赤道暖流，为风海流，仅在海面表层运动，因此也仅需要在海面下300m 考虑洋流的影响。经过计算发现洋流对黑匣子漂流方向的影响极小，速度上的影响也很小，在1000m 之下的过程中也仅做垂直运动。 关键词 正交分解 模拟计算 微分方程 伯努利方程
煤炭价格走势分析 数学建模
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、价格预测、时间序列分析、灰色模型 1
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，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 2
国际各个地区煤炭价格走势分析
Argus将对克里什纳帕特南港交付的煤炭进行价格评估 全球能源和商品新闻价格报告机构Argus已推出印度东海岸CFR煤炭评估。Argus将对在重要港口克里什纳帕特南港交付的三个主要级别的煤炭（NAR5500大卡，GAR5000 大卡和GAR4200大卡）进行每周的现货价格评估。新评估进一步扩大Argus在亚太地区重要煤炭市场的覆盖，随着近几年进口量的快速增加，并反映出对这种印度价格参考越来越大的兴趣。由于需求继续超出供应，2013年印度动力煤进口量已从2012年约9000万吨的水平增加到1.2亿吨以上。煤炭发电占该国总发电的约80%，燃料需求的年增速超过10%。 有了这种新的价格评估，Argus为越来越多的不同来源的现货和期货提供定价工具。通过对价格趋势提供更高的可视性，预计评估将在进口策略和价格风险管理方面有助于电力公司和水泥制造商。Argus董事长兼首席执行官AdrianBinks说：“我们很乐意为客户提供于亚洲发展最快的进口市场之一交付的更具洞察力的煤炭价格。从评估可以看到煤炭市场的动态变化和在风险管理中可靠的价格信息的重要性，并利用好这些变化的优势。”新的评估凭借Argus国际煤炭日评（涉及重要市场煤炭价格的全球报告）和在线平台Argus指导每周发布。 德能源转折致煤炭使用量重新上升 德国能源转型发展致煤炭发电变兴旺 尽管德国从2011年起推行能源转型发展可再生能源，但一项最新统计数字表明，去年德国的煤炭发电量为1620亿度，达到1990年以来最高水平，空气中的二氧化碳排量因此上升。 德国能源协会的统计数字表明，去年该国大部分电能来自煤炭发电，较上年提高了0.8%。太阳能和风力发电生产的再生能源排在第二位，无烟煤发电位列第三，相对环境影响较小的天然气发电量减少了10%。 日本福岛核事故之后，德国政府立刻关停了8座核电站，并计划于2022年起全面废除核电站，以再生能源取代核电。不过，扩建太阳能和风力发电电网为能源企业带来较高的费用，天然气发电成本也不低，而煤炭发电是排在核电之后成本最低的手段。从2012年起，垄断该国的几家能源企业纷纷扩建了火力发电厂。 德国在野党绿党认为，煤炭发电在推行能源转型以后重新兴旺，并且还带动了一些早已停产的煤炭企业的发展，为该国的环境带来威胁。这是政府能源转型过程中犯下的一个严重错误，和政府停止发展核电用以保护环境的初衷大相径庭。 绿党并批评欧盟对二氧化碳高排量的企业罚款额太低，对使用煤炭发电的能源企业不能造成警示作用，呼吁欧盟增加罚款额度。 从今年开始，德国消费者将为新能源支付235亿欧元的赞助费。这表明，一位四口之 家每年将为再生能源多支出220欧元的费用。 菲律宾每年需新增电力250-300兆瓦
国际国内煤炭价格走势分析
国际国内煤炭价格走势分析 安徽省经济信息中心预测处 一、世界煤炭价格走势分析 1、世界煤炭生产、贸易格局及煤炭价格走势 世界前十大产煤国分别是中国、美国、印度、澳大利亚、俄罗斯、南非、印度尼西亚、哈萨克斯坦、乌克兰和希腊，其产量占全球煤炭产量的87.1%。其中， 中国占全球煤炭产量的39.4%。 表1：世界十大煤炭生产国煤炭产量（百万吨）
占全球煤炭出口量和进口量的61.5%和53.5%（见表2）。澳大利亚最近多年是全球煤炭出口第一大国，其出口量占全球煤炭出口总量的30%左右，占亚太地区出口量的50%左右。同时，由于运输距离的限制，因此出口相对比较稳定。比如，澳大利亚出口的80%是亚洲，而亚洲出口大国比如中国、印度尼西亚出口的80%以上是亚洲内部。所以，澳大利亚的煤炭价格可以作为国际上煤炭价 格走势的一个风向标。 统计资料显示，澳大利亚BJ现货价格去年1月约40美元，2007年9月为68.95美元/吨，2008年1月3日为89.7美元/吨，而截至2月14日，价格暴涨到128.35美元/吨，涨幅为43.1%，3月份，这一价格已经达到了131.55美元/吨的历史高点。澳大利亚BJ煤炭现货价格指数反映在走势图上便是近期一条 将近90度的直线（见图1）。 近期来看，国际煤炭价格将呈现高位小幅回落的态势。主要考虑到国际煤炭消费逐渐进入淡季，煤炭消费需求减弱，国际煤炭价格近期上涨动力不足。 全年来看，国际煤炭价格将继续保持高位或将继续上涨的运行态势。主要考虑到以下因素：一是主要煤炭出口国纷纷降低煤炭出口量。澳大利亚作为全球最大的煤炭出口国，该国最重要的煤炭出口重镇昆士兰州在1月份受灾害天气影响后，从2月中旬开始主要矿区又遭受大范围的洪水和暴雨袭击，这必将减少全年的煤炭出口量。越南煤炭出口总量将由2007年的3220万吨下降至2200万吨，削减32%；中国国家发展改革委近期下发了2008年第一批煤炭出口配额为3180万吨，比去年4200万吨下降24%。此外，曾经作为欧洲和南亚地区主要煤炭供应地的南非，为了满足本国国有电力公司Eskom下属电厂发电用煤，也将导致煤炭出口急剧下降。而煤炭需求相对刚性，这些都会支撑今年煤炭价格的高位运行。二是石油价格居高不下。当前，世界石油价格已进入百元时代，美国经济已出现衰退的迹象，美元进一步贬值的压力较大，这将助推油价的上涨。同时，地缘政治也加大了石油价格的不确定性。总体看来，国际油价今年大幅下降的动力不足，将继续维持高位或将进一步上涨。三是受美国次贷危机的影响，美元有进一步贬值的压力，这也将支撑煤炭价格的高位运行。此外，对亚太市场的煤价有较大影响的日本与澳大利亚的煤炭合同谈判已经在125美元/吨达成协议，涨幅 超过了100%。 表2：2006年世界煤炭市场贸易情况（亿吨、%）
2000年以后煤炭价格的变化1
一、2000年以后煤炭价格的变化 背景资料： “秦皇岛港煤炭价格”和“广州港煤炭价格”是中国煤炭流通业内公认的具有代表性、标志性和参照性的全国煤炭消费价格的基准价格。按照煤炭流通业内的常规，在动力煤十几种不同煤质产品中，选取标准煤质（5500Kcal/kg）的价格为代表样本；在无烟煤中选取其不同煤质产品价格的平均数。 价格变化趋势： 2000年以前，为了维持社会长期稳定发展，煤炭价格受政府管制，煤炭价格长期处于低位，国有重点煤矿处于亏损状态。 自2000年起至2008年8月，吨煤综合平均售价处于不断上涨趋势。2002年起国家停止发布电煤政府指导价格。然而，由于煤炭作为基础能源对于物价具有较大的影响，国家仍不时出台价格管制政策进行调控：如国家发改委对2004年尚未签订长期合同的电煤,2005年的车板价以2004年9月底实际结算的车板价为基础，在8%的幅度内进行浮动、进行协商。所以，煤炭价格在走向市场化的过程中有所反复。直到2005年底，国家正式宣布对电煤价格不再进行宏观调控，2007年，国家发改委下发了《关于做好2007年跨省区煤炭产运需衔接工作的通知》，以先进的视频会议取代开了几十年的煤炭订货大会，并进一步确定了“坚持煤炭价格市场改革方向，由供需双方企业根据市场供求关系协商确定价格，至此，中国的煤炭价格形成机制发生了质的变化，即由政府定价转变为市场形成价格。
以山西省国有重点煤矿实地调研成果为例，2000年吨煤综合平均售价为129.26元/吨，到2007年吨煤综合平均售价为330.65元/吨，比2000年上涨了201.39元/吨，涨幅为156%，平均年增幅为22.3%。2000年到2003年，平均年增幅为11.4%；2004年起的连续两年内，吨煤的综合平均售价增幅较大，每年的原煤综合平均售价都比上年增长了约30.6%，后自2006年到2007年，吨煤综合平均售价由309.58元/吨增长到330.65元/吨，增长幅度趋于平缓，平均增幅在6%左右。 2008年，中国受次贷危机影响，经济下滑趋势明显，国内煤炭价格在当年9月份之后不断下滑。 2009年，在4万亿投资拉动下，中国经济在二季度企稳回升，煤炭价格在宏观环境向好的影响下开始上涨。 2012年，受全球经济衰退拖累，中国经济增速放缓，煤炭价格开始徘徊下行。当前煤炭价格的持续下挫，是宏观经济增速放缓诱发煤炭需求放缓，与煤炭产业产能相对过剩、产量增长过快之间的矛盾导致的。
影响煤炭价格因素
煤炭价格波动因素 运费，煤炭价格50%以上是由运费构成。其中主要为铁路运费，其次是海运费。 ① 铁路运费。 1） 铁路运量。 2） 铁路检修。 3） 铁路事故。 ② 海运费。 1） 航运市场行情。 2） 燃油价格波动。 ③ 港口费用。 供需关系，供大于求煤价下降，反之上升。 ① 影响煤炭供应因素。 1） 政策影响开采量及煤炭价格，如山西煤企整合、中央五年计划。 2） 因事故发生的停产及安全生产政策的执行使煤炭开采量下降。 3） 煤企及行业协会运营策略。 ② 影响煤炭需求因素。 1） 气候，如大雪及严寒天气使得供暖企业的煤炭需求量加大。 2） 相关行业，如钢铁冶金等耗煤行业企业所面临的形势及运营状况。 3） 国家宏观经济发展，经济形势影响企业运营状况，而其中的生产制造企业的煤炭需 求及耗电量直接和间接的影响煤炭的需求情况。 经济因素 影响着煤炭价格的波动。 ①国际煤炭贸易。 1） 国外各地区煤炭价格。 2） 煤炭进、出口情况。 3） 来自其他国家或世贸的贸易制裁。 4） 与其他国家签署的煤炭供销协议。 1、 2、
5）世界或地区金融危机。 ②国内经济环境。 1）与煤炭行业相关的经济活动及政策。 2）金融市场如焦炭期货交易，大量的无货沽空会导致最终煤炭价格降低。 3）劳动力市场人工成本。 政策导向及政府调控。 ①各种收费的提高会影响煤炭价格如税费。 ②对价格直接调控如对于合同煤的调控。 ③政策导向如节能减排。 其他因素。 各个环节的一些灰色收费。 重大矿难。 特殊事件一一灾难。 日本核泄漏让人们重新审视核能安全性的同时，火力发电可能被更多发展中国家所利用。政治事件如08年胡锦涛下矿。
数学建模 煤炭价格走势分析
煤炭价格走势分析 摘要 本文首先，通过搜集煤炭价格、产量和需求量的数据，运用数据分析中的回归分析方法，建立了非线性回归模型，得到了煤炭价格的变动趋势，实现了对煤炭价格的预测；其次，用spss 软件分析煤炭价格、产量、需求量数据之间关系，通过区域煤炭商品价格模型求得最优产量；然后，利用曲线估计分析已有数据，得到未来煤炭行业的发展趋势；最后根据前三问的结果及每年价格趋势，其它文献资料，为我国煤炭行业未来健康发展提出可行性建议。 针对问题一:本文通过对搜集到的2013年7月至2014年7月一年的数据进行分析，采用单变量非线性回归模型，利用spss 软件和Matlab 软件求解，本文通过对搜集到的2013年7月至2014年7月一年的数据进行分析，采用单变量非线性回归模型，利用Mtlab 拟合工具箱拟合出了煤炭价格随时间的变化规律，并利用spss 求得，均值、方差、残差等一些列数据，并据此对于三种煤炭的未来价格走势进行预测。 针对问题二：本文通过spss 软件分析了搜集到的两组关于煤炭价格、产量、需求量数据，可知第一组数据煤炭产量和需求量成线性关系，煤炭产量和需求量和价格关系不明显，第二组数据供应量和需求量关系不明显，供应量和煤炭价格成线性相关，需求量和煤炭价格关系不明显，但数据基本稳定；通过区域煤炭商 品价格模型求解最优产量32.36887)(=*k S ，还求得了价格的最优解 =*)(k P 1178.78，最优解是在利润最大（供需平衡）时取得，通过煤炭价格最优 时即为此时的煤炭价格预测值，通过各年价格走势图可得其所搜集数据时期的实 际价格走势，对此模型进行检验，可得与预测价格走势和实际走势一致，可得模型合理性较好。 针对问题三：通过研究国内经济总值对煤炭需求量的影响，建立煤炭需求量与经济发展之间的数量关系，采用研究两组变量之间非线性关系的方法—曲线估计，可得未来煤炭需求量与国内经济总值有3次方关系，煤炭需求量随国内经济总值增长而增长，即未来煤炭需求量依然会上涨，短期内煤炭在我们国家的一次能源使用中依然占很大比重，短期内煤炭行业依然有上升空间。 针对问题四：结合已有模型、结论及数据及每年价格趋势，其它文献资料，为我国煤炭行业未来健康发展提出了的可行性建议。 关键字：非线性回归 最小二乘法 spss 软件 Matlab 软件 价格走势规律
大豆期货价格影响因素及投资策略分析
大豆期货价格影响因素及投资策略分析 目录 摘要 (2) 关键词 (2) 一、引言 (3) 二、现状 (4) （一）2016年度国内大豆期货价格变动 (4) （二）2016年度国外大豆期货价格变动 (4) （三）2016年度我国CPI指数的变动 (5) 三、影响因素分析 (7) （一）国际期货影响 (7) （二）需求影响 (7) 四、回归分析 (8) （一）国内大豆期货价格和国外大豆期货价格回归分析 (8) （二）国内大豆期货价格和CPI指数回归分析 (8) 五、价格预测走势 (9) （一）走势分析 (9) （二）价格区间分析 (10) 六、投资策略分析 (11) 七、结论 (12) 参考文献 (13) 附件 (14) （一）国内大豆期货价格和国外大豆期货价格回归分析 (14) （二）国内大豆期货价格和CPI指数回归分析 (15)
摘要：大豆作为重要的农产品和生产原料，供给的充足和价格的稳定对于国民经济发展有着重要的意义，研究其价格的影响因素也有重要的意义。本文重要针对国外大豆期货价格和国内CPI指数为重点，来判定国内豆一期货的价格走势，通过数据回归结果，来验证其有效性，从而得出结论，希望那个本文的研究内容可以给一些相关人士有效的参考价值。 关键词：大豆期货；芝加哥交易所；CPI指数；供给
一、引言 1993年中国期货市场开始试点时，农产品期货就作为主要期货品种开始推向市场，其交易量在我国整个期货交易市场中占较大比例。大豆期货从年中国期货市场试点开始，就是农产品期货市场上主要交易品种之一，同时，和其他农产品期货相比，大豆在我国期货交易多年的历史中，是非常成功的农产品期货品种之一。作为期货市场的较强代表性品种之一，对大豆期货市场的研究对研究整个农产品期货交易市场有很大的指导和借鉴意义。
第十一届五一数学建模联赛A优秀论文
2014年第十一届五一数学建模联赛 承诺书 我们仔细阅读了五一数学建模联赛的竞赛规则。 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与本队以外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其它公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们愿意承担由此引起的一切后果。 我们授权五一数学建模联赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。
我们参赛选择的题号为（从A/B/C中选择一项填写）： A 我们的参赛报名号为： 参赛组别（研究生或本科或专科）： 所属学校（请填写完整的全名） 参赛队员 (打印并签名) ：1. 2. 3. 日期：年月日 获奖证书邮寄地址：邮政编码 2014年第十一届五一数学建模联赛 编号专用页
竞赛评阅编号（由竞赛评委会评阅前进行编号）：评阅记录
裁剪线裁剪线裁剪线 竞赛评阅编号（由竞赛评委会评阅前进行编号）： 参赛队伍的参赛号码：（请各参赛队提前填写好）： 2014年第十一届五一数学建模联赛 题目对黑匣子落水点的分析和预测 摘要 本文通过对飞机以及黑匣子受力情况进行分析，构建正交分解模型，得出飞机的坠落轨迹和黑匣子的落水点，及黑匣子在水中的移动情况。
问题一要求在考虑空气气流影响的前提下，建立数学模型，描述飞机坠落轨迹并推测黑匣子的落水点。本文对飞机失去动力后的全过程建立动力学方程： 22d r m mg f dt =-+ 然后对动力学方程进行正交分解，在水平和竖直方向上分别进行分析，根据伯努利方程求得升力的计算公式，得出飞机在刚刚失去动力时，升力大于重力，所以飞机会先上升一段距离，随着水平速度的减小，升力也逐渐减小，然后飞机再下降，通过模拟计算可以得出当飞机坠落至失事点下10000m 时，飞机坠入海面，其飞行速度为m s ，飞机向东北方向飞行了28697m 。 问题二要求建立数学模型，描述黑匣子在水中沉降过程轨迹，并指出它沉在海底的位置所在的区域范围。由于不用考虑洋流，黑匣子所受到的力中仅有水的阻力是变化的，其重力和浮力始终保持恒定，根据黑匣子的移动速度，得出相应的阻力和加速度。在不同的速度范围内，使用不同的阻力公式，计算出相应的移动距离并作出轨迹图。发现在水平方向仅漂出 m ，速度几乎为零，因此黑匣子在I 区域内。 问题三要求描述黑匣子沉降轨迹方程，并求解出黑匣子沉入水下1000m ，2000m 和3000m 时离落水点的方位。根据问题一中得出的结果，可以大致判断出黑匣子的经纬度，查得当地的洋流为南赤道暖流，为风海