煤炭价格走势分析 数学建模
煤炭价格趋势与影响因素分析
煤炭价格趋势与影响因素分析煤炭作为全球能源消费的重要组成部分，其价格波动对全球经济产生深远影响。
本文将分析煤炭价格的趋势，并探讨影响煤炭价格的主要因素。
煤炭价格趋势煤炭价格在过去几年呈现波动上升的趋势。
受到全球经济复苏和能源需求增加的影响，煤炭价格在2016年至2018年期间出现明显上涨。
然而，随着环境保护意识的提高和可再生能源的发展，煤炭价格的上涨趋势受到一定程度的抑制。
影响煤炭价格的因素供需关系煤炭市场的供需关系是影响煤炭价格的关键因素。
全球煤炭需求的增加会推动价格上涨，而煤炭供应的增加则可能导致价格下跌。
此外，煤炭市场的供需平衡也会受到煤炭替代能源的影响，如可再生能源和天然气。
政策因素政府的政策对煤炭市场产生重要影响。
政府对煤炭行业的监管和政策调整，如环境保护政策的实施和煤炭开采权的分配，都会对煤炭供应和价格产生影响。
此外，政府对煤炭消费的补贴和税收政策也会影响煤炭的需求和价格。
运输成本煤炭的运输成本也是影响煤炭价格的重要因素。
煤炭从产地到消费地的运输成本直接影响煤炭的价格。
运输方式的效率和成本，如海运、铁路和公路运输，都会对煤炭价格产生影响。
煤炭质量煤炭质量的差异也会影响煤炭价格。
高品质的煤炭，如热值高、硫含量低的煤炭，通常价格较高。
煤炭质量的差异受到煤炭矿区地质条件和煤炭开采技术的限制。
煤炭价格的趋势和影响因素复杂多样。
供需关系、政策因素、运输成本和煤炭质量都是影响煤炭价格的重要因素。
了解这些因素的变化和趋势对于预测煤炭价格的变动具有重要意义。
以上内容为左右。
接下来可以继续分析其他影响因素，如国际能源市场波动、煤炭库存变化、气候变化对煤炭需求的影响等。
同时，可以结合具体案例和数据，对煤炭价格的变动进行深入分析。
国际能源市场波动国际能源市场的波动对煤炭价格产生重要影响。
全球能源价格的波动受到石油、天然气等替代能源价格的影响。
当石油和天然气价格上涨时，煤炭作为替代能源的需求会增加，从而推动煤炭价格上涨。
煤炭行情趋势分析报告
煤炭行情趋势分析报告根据最近的市场观察和数据分析显示，煤炭行业的行情呈现出一些明显的趋势。
本报告将对这些趋势进行分析和解读，以便读者能更好地了解煤炭市场的动态。
1. 供需关系：当前，全球煤炭市场的供需关系持续紧张。
尽管一些国家逐渐减少对煤炭的依赖并转向清洁能源，但其他发展中国家的需求仍然很高。
预计未来几年，煤炭的供需矛盾将继续存在，继而对价格产生一定的影响。
2. 国际贸易：煤炭是一种全球交易量较大的商品，在国际市场上的贸易活动频繁。
然而，增加的贸易保护主义政策、贸易争端和政策环境的变化等因素，都对煤炭贸易带来了一定的不确定性。
这些不确定性因素可能导致市场价格波动较大，需要相应的风险管理措施。
3. 环保政策：随着全球对环境保护意识的提高和对气候变化的关注，各国政府纷纷出台了严格的环保政策，以限制煤炭的使用和减少对大气污染的影响。
这些环保政策的实施对煤炭需求和价格产生了一定的影响。
煤炭企业应积极适应环保要求，转型升级，以满足市场需求并保持竞争力。
4. 可再生能源发展：随着可再生能源技术的不断进步和成本的降低，太阳能、风能、水力等可再生能源已成为煤炭的替代选择。
逐渐加大的可再生能源投资和政策支持使得可再生能源在部分地区已经具备了竞争力，因此煤炭的市场份额可能面临进一步的下降。
5. 科技进步：煤炭行业也在积极应用新技术改善生产效率和降低成本。
煤炭企业逐渐引入自动化生产设备、数字化管理系统等，以提高生产效率和减少人力成本。
这些技术进步有助于煤炭企业保持竞争力，并在高质量、高效益的前提下满足市场需求。
6. 互联网+煤炭：在数字化时代，互联网的发展也对煤炭行业带来了一些新的机遇和挑战。
通过互联网平台，煤炭企业可以实现更精确的市场定位和在线销售，提高交易效率。
同时，互联网也在帮助监测煤炭采购、运输和储存等环节，提升整个供应链的可视化和管理水平。
综合以上分析，煤炭行业在供需关系、国际贸易、环保政策、可再生能源、科技进步和互联网等方面都面临着较大的变化和挑战。
煤炭价格行情走势分析及预测2篇
煤炭价格行情走势分析及预测2篇第一篇：煤炭价格行情走势分析及预测近年来，全球能源需求量不断增长，煤炭作为重要的化石能源资源之一，市场需求量也一直呈现上升趋势。
然而，市场需求与煤炭供给之间的矛盾不断加剧，导致煤炭价格不断波动。
因此，及时了解煤炭价格行情走势，对行业企业来说至关重要。
本文将从需求、供给、政策、环境等多个方面分析煤炭价格行情走势，并进行预测。
一、需求方面1.国内需求在国内，煤炭作为主要的能源和原材料被广泛应用于发电、供暖、钢铁等行业。
受到全球经济增长、环保政策及能源消费结构升级等因素的影响，国内市场对煤炭零售的需求量从2017年开始逐渐上升，2020年中期达到高峰。
国内煤炭需求的上升主要来自于电力、钢铁等行业增长需求，其中发电行业需求增长最为显著。
2.国外需求全球对煤炭的需求也在持续增加，特别是印度和东南亚等地区的工业化进程加速，进口煤炭需求不断增长。
但是，随着全球环保需求的逐步增强，国外对煤炭的需求已经开始逐渐下降。
预计未来几年，全球对煤炭需求将继续下降。
二、供给方面1.国内供给煤炭供给主要来自国内产地和进口。
国内主要产煤地包括山西、河北、内蒙古等地，2017-2020年这些地区的煤炭产量一直保持上升趋势，但是据最新数据显示，2021年煤炭产量出现了小幅下降。
2.国外供给随着环保和减碳趋势的加强，国际煤炭市场的供给量也在逐渐下降。
目前全球最大的煤炭出口国是澳大利亚，但是澳大利亚政府正逐渐限制煤炭行业的发展，因此未来进口供给可能会受到影响。
三、政策环境1.国内政策中国政府的环保政策一直在加强，包括对清洁能源的倡导、煤炭行业减少过剩产能和推进绿色转型等。
这些政策对煤炭价格有直接影响，为了推进绿色转型，政府还完善了能源结构和降低能耗等政策，进一步加强了对煤炭行业的管控。
2.国际政策许多发达国家开展的环保政策也对全球煤炭价格产生了影响，例如欧盟不断加强对二氧化碳排放的门槛、美国加强对传统能源行业的关税和限制进口等，这些政策都可能降低全球煤炭的供给和需求。
16254-数学建模-培训课件-C题
中国的能源价格改革问题能源价格改革是缓解我国能源约束的必然要求。
我国人均能源资源拥有量在世界上处于较低水平，石油、天然气需要大量进口，能源将是制约我国经济发展的长期因素。
但我国能源价格长期偏低，资源浪费和环境污染现象非常严重。
为了节约能源、保护环境，国家在逐步推进能源价格改革，使能源价格能够反映资源稀缺程度、供求关系和环境成本，目前能源价格改革在继续进行中。
近几年来，国家出台了一系列征收有关资源、安全、环保等煤炭成本的政策，加快形成反映市场供求关系、资源稀缺程度、环境损害成本的煤炭价格形成机制，电煤价格市场化程度进一步提高。
从2007年底煤炭产运需合同汇总结果看，2008年煤炭价格普遍上涨。
国内成品油价格还未与国际市场完全接轨，在国际市场原油价格持续高位运行的情况下，成品油价格改革也将推升国内成品油价格。
天然气作为清洁能源，其价格与其它能源相比却比较低，从提高天然气利用效率、缓解天然气供求矛盾出发，也有上调的压力。
另外，煤炭价格上涨后，电力价格也有上调的要求。
国际原油价格高位运行可能性较大，对国内能源价格仍有拉动作用。
2007年，国际市场原油价格屡创新高，2007年底纽约原油期价收于96美元，比年初上涨了近40美元。
受其影响，国内成品油价格在11月初上调了一次，但仍低于国际市场价格。
2008年，世界经济仍保持良好的增长态势，虽然次贷危机加大了美国经济运行的不确定性，但是美国政府的经济激励计划有助于经济增长。
加上一些新兴发展中国家经济快速增长，将使国际能源需求继续保持增长态势。
同时，受地缘政治紧张形势、石油市场投机活动以及美元汇率走低影响，国际原油价格继续高位运行的可能性较大。
国际原油价格对国内成品油价格，以及其他能源价格的拉动作用将继续存在。
因此，节能减排已成为国家当前加强宏观调控的重点，调整经济结构、转变增长方式的突破口和重要抓手，国家还出台了一系列控制初级产品出口的政策措施，效果初步显现，将抑制能源消费过快增长。
基于ARIMA和线性回归组合模型的煤炭价格预测
基于ARIMA和线性回归组合模型的煤炭价格预测作者：何文琪来源：《中国管理信息化》2021年第01期[摘要] 煤炭是国民经济发展的基础，对煤炭价格进行预测将有利于企业对将来的发展做出判断，同时有利于国家做出调控。
文章使用Eviews软件对2006-2020年每周的煤炭价格使用ARIMA（3，1，0）模型进行时间序列预测。
为综合考虑其他因素如原煤产量、原油进口量等对煤炭价格的影响，使用线性回归模型进行拟合，再使用预测误差平方和倒数法得到组合模型。
最终的预测结果误差为0.977%，预测效果较好，可为煤炭市场的经营和管理提供一定的理论依据。
[关键词] 煤炭价格;预测;ARIMA;线性回归doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2021. 01. 077[中图分类号] F713.54 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2021）01- 0187- 020 引言煤炭一直是我国重要的能源，其消费量占比相比于石油和天然气长期处于领先地位。
煤炭的市场价格不仅反映了煤炭市场的状况，也体现了我国的经济发展状况。
对煤炭价格进行精准预测能够帮助企业预估成本，做出决策，同时也为煤炭市场的平稳发展奠定了基础。
1 研究现状目前国内已有许多学者对煤炭价格的预测做出了研究。
向超[1]对煤炭价格进行了ARIMA 和SVR组合模型的预测，并比较各组合模型预测的精度，得到变权组合模型由于等权组合模型和单预测模型的结论。
孙福玉[2]对影响煤炭价格的因素使用层次分析法进行排序，并使用季节时间序列预测模型结合干预分析对煤炭价格进行综合预测。
宁晖[3]对从研究煤炭价格序列自身变化规律的角度，提出基于滚动时间窗的预测模型，将此模型应用于秦皇岛港5 500 kcal混煤价格的预测，分别得到1期、3期、6期、9期及12期的价格预测，达到预测结果的平均误差值不超过3%的良好效果。
金林等[4]综合考慮宏观经济、能源价格、气候环境和国际市场四方面因素，对市场中的煤炭交易价格建立指标体系，之后对广州煤炭交易市场价格使用BP神经网络进行预测。
煤炭价格分析报告
煤炭价格分析报告1. 引言煤炭作为一种重要的能源资源，对于工业和生活的发展起着关键作用。
了解煤炭价格的变动趋势和影响因素对于能源市场的参与者至关重要。
本报告将通过分析煤炭价格的历史数据和相关因素，来探讨煤炭价格的走势和主要影响因素。
2. 数据搜集为了进行煤炭价格的分析，需要搜集相关的数据。
可以通过以下途径获得数据：2.1 政府公开数据政府机构通常会公开发布一些有关煤炭价格的数据，比如煤炭销售价格指数、煤炭消费量等。
这些数据可以从国家统计局等机构的网站上获取。
2.2 煤炭企业数据煤炭企业通常会记录和发布自身的销售数据，包括煤炭价格和销量。
可以通过与煤炭企业联系，获取他们的数据报告。
2.3 行业报告和研究许多专业机构和研究机构都会发布关于煤炭市场的报告和研究成果。
通过阅读这些报告，可以了解到煤炭价格的走势和相关因素。
3. 数据分析获得了煤炭价格的历史数据之后，可以进行以下分析步骤：3.1 数据清洗和整理首先，需要对获得的数据进行清洗和整理，以确保数据的准确性和一致性。
这包括处理缺失数据、删除异常值等。
3.2 煤炭价格走势分析通过绘制煤炭价格随时间的变化曲线图，可以观察到价格的走势。
可以通过统计学方法，如计算平均值、方差等，来描述价格的分布特征。
3.3 影响因素分析煤炭价格受到许多因素的影响，如供需关系、宏观经济因素、政策调控等。
可以通过分析这些因素与煤炭价格的关联性，来确定其影响程度和趋势。
4. 结果和讨论通过数据分析，可以得出以下结果和结论：4.1 煤炭价格走势根据历史数据分析，煤炭价格呈现出一定的波动性，但整体呈现上升趋势。
这可能是由于煤炭供需关系的变化以及宏观经济因素的影响。
4.2 影响因素煤炭价格受到供需关系、宏观经济因素和政策调控等多个因素的影响。
供需关系是影响煤炭价格最重要的因素之一，当供应不足或需求增加时，价格通常会上涨。
宏观经济因素如经济增长速度和工业生产水平也会对煤炭价格产生影响。
我国煤炭价格波动周期特征分析及预测研究
我国煤炭价格波动周期特征分析及预测研究隋广琳;张冠华【摘要】The authors took X12 seasonal adjustment models and HP filtering method to an-alyze fluctuation periods of China coal price from January 2003 to August 2015,such as changes of seculartrend,cycles,seasonality,irregular factors and other factors. The results showed that secular trend caused the greatest influence on coal price,and then cycles,seasonality and irregu-lar factors,furthermore,with time went by,seasonality and irregular factors rapidly weaken. According to fluctuation patterns,the current cycle would be over after 2 ~4 months and get to the next cycle. In all,the authors predicted coal price to stay under pressure and maintain low narrow fluctuation in the fourth quarter.%本文采用 X12季节调整法和 HP 滤波法，对2003年1月至2015年8月我国煤炭价格波动特性进行了分析，研究其长期趋势、周期循环、季节性和不规则等因素的变化情况。
结果表明，长期趋势对煤炭价格的影响程度最大，周期循环、季节性和不规则因素影响次之，并且随着时间的推移，季节性和不规则因素快速减弱。
中国煤炭价格走势分析报告及预测：预计未来三年煤炭价格将维持在中高位
中国煤炭价格走势分析及预测：预计未来三年煤炭价格将维持在中高位
2018年，受煤炭需求旺盛、环保限产、安全检查等因素影响，煤炭价格整体高位震荡，煤炭价格中枢抬升，煤炭消费量整体处于增长阶段，特别是电煤需求带动下的动力煤需求旺盛。
分煤种看，动力煤价格中枢有所提高，但9-11月均价同比下降，相比1-11月均价亦有所下滑；焦煤、焦炭价格中枢抬升，下半年涨幅提高。
18年1-11月动力煤、焦炭价格上涨，焦煤港口涨、坑口降（元/吨）
资料来源：公开资料整理18年1-11月秦皇岛港动力煤(Q5500)均价同比增长17元/吨（元/吨）
资料来源：公开资料整理18年1-11月广州港动力煤（Q5500）均价同比增长31元/吨（元/吨）
资料来源：公开资料整理18年1-11月鄂尔多斯产动力煤(Q:5500)均价同比增长36元/吨（元/吨）
资料来源：公开资料整理18年1-11月榆林产动力煤(Q:5500)均价同比增长3元/吨（元/吨）。
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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与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与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就是,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,发现供求关系就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。
经过认真比较与研究 ,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、灰色模型一、问题的提出中国仍就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,它不仅就是工业的主要能源,也就是民用的主要能源与化工原料,并且就是我国出口的商品。
煤炭仍就是中国的主要能源,未来较长的一段时间内,煤炭仍然就是中国能源的支柱,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,特别就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,就是非常重要的。
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,可以获得的就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。
单变量回归模型仅就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,这些影响因素才就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就是供需关系。
随着煤炭市场的有序放开与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,忽略其她影响因素。
二、模型的建立与求解2、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,发现三次方拟合度最好,R方最高,上表就是对三次曲线拟合效果的检验表,R方为0、680,相对其她曲线拟合度最高,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。
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:R 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: Y=733、191-23、046x+1、197x2-0、19x32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表表5、2 1995-2013年煤炭各变量的历史统计数据需求量为变量x1,生产量为x2。
确定各变量之间的关系。
根据数据,画出煤炭价格与各变量的散点图,同时计算煤炭价格与各变量的相关系数(如表5-3所示)。
表5-3 煤炭价格与各影响变量的相关系数相关系数0、778 0、789 图5-3 生产量与煤炭价格的散点图图 5-6 需求量与煤炭价格的散点图从以上煤炭价格与各个变量的相关系数与散点图可以瞧出,煤炭价格与煤炭生产量、需求量具有显著的相关性,鉴于此,建立如下模型:(5-3)εββ++=2110x x y2、2、2回归模型参数的求解根据我国1995-2013年关于煤炭价格、煤炭生产量、煤炭需求量的历史统计数据见表5-2),对模型(5-3)进行求解,得到各参数与相应的统计指标,如表5-4所示。
参数或指标0β 1β 显著水平 α 2R F p ε 估计值 0、002 -0、001 0、05 0、963 103、45<0、0001 0、543 从上表可知,2R =0、963,即因变量(煤炭价格)96、3%可由模型确定,且F 值超过了F 检验的临界值,p <α,所以模型就是可以应用的。
将表中回归参数的估计值带入模型(5-3)中,建立起我国煤炭价格与煤炭生产量、需求量之间的回归预测模型,即为:21001.0002.0543.0x x y -+=(5-4)2、2、3采用时间序列预测2014年相关变量的值(1)单变量随机线性模型主要有两种:一种为自回归模型()()AR p ,其方程为:1122p t t t t p t y y y y a φφφ---=++⋅⋅⋅+ (5-5)式中:12,,,p φφφ⋅⋅⋅——待估自回归参数;t a ——随机冲击,就是一个白噪声序列 ,服从2(0,)N σ;另一种为滑动平均模型()()MA q ,其方程为:1122t t t t q t q y a a a a θθθ---=---⋅⋅⋅- (5-6)式中:12,,,p θθθ⋅⋅⋅——滑动平均参数。
对这两种模型的识别主要借助于其自相关函数与偏相关函数,分别定义为0kk r r ρ= (5-7)1111111,1111,1,1,11k k k k j kj j kj k K j j k j kj k K k k j φρφρρφρφφφφφ-++-++==+++-+⎧=⎪⎪⎛⎫⎛⎫⎪=-•-⎨ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎪⎪=-⎪⎩∑∑ (5-8)其中:()()1111,n kn k t k t t i t r y y y y y y n n -+===--=∑∑ 若随机序列t y 的偏自相关函数kk φ在p 步以后截尾,即当k p 〉时,0kk φ=,而且其自相关函数k ρ拖尾,即k ρ随k 的增大而衰减,有收敛到零的趋势,则模型为()AR p 模型。
实际识别时,只要当k p 〉时,kk φ在零的上下波动,即可认为kk φ就是截尾的;若随机序列t y 的自相关函数k ρ在q 步以后截尾,而其偏自相关函数kk φ拖尾,则模型可识别为()MA q 模型。
模型的确立对于时间序列,首先要进行模型的识别与定阶,即要判断模型的类别,并估计阶数,p q ,在此过程中以模型定阶的AIC 准则为判定依据。
当模型定阶后,还要对模型参数进行估计,可以使用最小二乘法,无条件最小二乘法及最大似然估计进行求解。
最后并要对模型进行考核,即要检验t ε就是否为平稳白噪声。
(3)各变量所对应的时间序列的具体形式对于变量1x 为()()MA q 形式:10.45084X B ∇=+;对于变量2x 为()AR p 形式:210.354750.64525X B B ∇=--;对于变量3x 为()AR p 形式:10.22735X B ∇=-;对于变量4x 为()()MA q 形式: 1X B ∇=+;注:1t t X x x -∇=-为变量X 的一阶差分;在()AR p 模型中,算子B 定义为k t t k B X X -≡;在()MA q 模型中,算子B 定义为k t t k B εε-≡。
(4):将上表中对2014(5-3),计算得到:20014年的煤炭价格354、257元, 相对于单变量的非线性回归,此模型较为精确的预测出了2014年的煤炭价格。
2、4、1煤炭行业循环经济建设就是一个长期的过程。
目前我国循环经济水平还不高,正处于从传统工业阶段向循环经济初级阶段的过渡。
未来煤炭行业循环经济发展,首先应当做好行业循环经济规划,从源头抓起,提高原煤入洗率,降低能源与物料的消耗;然后重点建设煤炭行业的相关产业链,通过资源的相互转化提高效率,减少末端污染的排放;在循环经济各项指标都均衡发展的同时,完成煤炭行业向资源集约型。
2、3于对煤炭的需求总量及其增长受经济发展、能源结构、产业结构、居民收入水平、气候等诸多因素的影响 ,其中一些因素就是确定的 ,而一些因素不确定 , 故可以把它瞧作一个灰色系统。
灰色预测法能够避免相关数据不足的致命弱点 , 也可以避免由于个人经验、知识与偏好以及宏观政策等因素的影响而造成的主观臆断 , 能较好地把握系统的自我演变规律。
3、3、1 GM ( 1 ,1) 预测模型的建立建立模型GM ( 1 ,1) 就是一阶、一个变量的微分方程型模型 ,适合于对系统行为特征值大小的发展变化进行预测[ 1 ]。
其实质就是通过对原始数据序列作一次累加生成 ( 1 2 A GO) , 使生成数据序列呈现一定规律 ,从而构造预测模型。
研究所用的原始数据 ,灰色模型煤炭需求预测 , 一般采用的方法有类比法 、外推法与因果分析法等、 在实际应用中有弹性系数法 、人均能量消耗法 、单位产值能耗法 、技术分析法 、部门分析法 、经济计量模型法与能源投入产出分析法等、 国内一些专家与研究单位曾采用不同的方法 , 对我国 2004-2013年的能源与煤炭需求做过大量研究工作}10,2,1|)()0()0( ，==t t XX {})10(,),2(),1()0()0()0(X X X = }0.361100,1.352647,2.342950,5.312236,1.2958933,9.281095,9.272745,5.2506065,1.231851,3.207561{ ①首先按GM(1,1)建模方法,对已知原始数据序列X )0(进行一阶累加生成(即1-AG0):()()∑==t m m t X X 1)0()1( 。