【摘要】： 影響短期焦炭?jī)r(jià)格的變量因素多且復(fù)雜,導(dǎo)致其預(yù)測(cè)難度較大,本文的研究目標(biāo)就是尋求適合我國(guó)焦炭?jī)r(jià)格的短期預(yù)測(cè)方法。論文以計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)為基礎(chǔ),針對(duì)我國(guó)焦炭消費(fèi)特點(diǎn),提出半?yún)?shù)回歸建模思路,構(gòu)建了焦炭?jī)r(jià)格估計(jì)的半?yún)?shù)線性回歸與半?yún)?shù)非線性回歸模型�？紤]到焦炭與鋼鐵價(jià)格序列的協(xié)整關(guān)系,為克服半?yún)?shù)模型的邊界效應(yīng),本文創(chuàng)新提出用基于協(xié)整理論分析的誤差修正算子來(lái)代替模型中的參數(shù)部分,以協(xié)整方程的殘差項(xiàng)代替半?yún)?shù)模型的參數(shù)部分,從而構(gòu)建了帶誤差修正算子的半?yún)?shù)回歸模型。當(dāng)焦炭與鐵的價(jià)格序列不具備協(xié)整關(guān)系時(shí),誤差修正算子的糾偏功能失效。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)能力強(qiáng),因此本文又拓展創(chuàng)新把半?yún)?shù)模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論相結(jié)合,構(gòu)建了帶BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的半?yún)?shù)組合預(yù)測(cè)模型,實(shí)例證明這種模型的預(yù)測(cè)估計(jì)精確度較高。全文所有半?yún)?shù)模型的估計(jì)方法選擇最小二乘核估計(jì)法,最佳窗框的選擇方法采用交錯(cuò)鑒定法,核函數(shù)選擇拋物線核。焦炭短期價(jià)格數(shù)據(jù)來(lái)源于2001年1月到2009年4月焦炭消費(fèi)市場(chǎng)。案例計(jì)算結(jié)果顯示半?yún)?shù)模型是預(yù)測(cè)分析焦炭?jī)r(jià)格的有效工具。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)（北京）
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F764.1
【圖文】：

產(chǎn)品價(jià)格水平。為了使焦炭等被監(jiān)測(cè)的產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)具有歷史性、系統(tǒng)化，采用加權(quán)平均法將1994年以來(lái)的價(jià)格、銷(xiāo)量及指數(shù)整理、匯總、測(cè)算制成。因此經(jīng)加權(quán)平均法計(jì)算可得1994一2006年的焦炭>4倉(cāng)mm、>25~價(jià)格指數(shù)曲線。曲線變動(dòng)規(guī)律見(jiàn)圖1.1、圖1.2所示。圖 1.1焦炭>40Inln價(jià)格指數(shù)曲線 Fig.1.1Coke(>40恤 )prieeindexeurves圖1.2焦炭>25一40mnl價(jià)格指數(shù)曲線 Fig.1.2Coke()25一4偽恤 )prieeindexeurves從圖 1.1可以看到1994一006年的焦炭>40mm的價(jià)格指數(shù)波動(dòng)規(guī)律如下:

產(chǎn)品價(jià)格水平。為了使焦炭等被監(jiān)測(cè)的產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)具有歷史性、系統(tǒng)化，采用加權(quán)平均法將1994年以來(lái)的價(jià)格、銷(xiāo)量及指數(shù)整理、匯總、測(cè)算制成。因此經(jīng)加權(quán)平均法計(jì)算可得1994一2006年的焦炭>4倉(cāng)mm、>25~價(jià)格指數(shù)曲線。曲線變動(dòng)規(guī)律見(jiàn)圖1.1、圖1.2所示。圖 1.1焦炭>40Inln價(jià)格指數(shù)曲線 Fig.1.1Coke(>40恤 )prieeindexeurves圖1.2焦炭>25一40mnl價(jià)格指數(shù)曲線 Fig.1.2Coke()25一4偽恤 )prieeindexeurves從圖 1.1可以看到1994一006年的焦炭>40mm的價(jià)格指數(shù)波動(dòng)規(guī)律如下:

3.3.2最優(yōu)窗框的CV法選擇根據(jù)文獻(xiàn)〔63~67〕結(jié)論，本文使用C(eross)一 (vahdation)交錯(cuò)鑒定法選擇窗寬，以MsE最小為原則確定。圖3.5是使用MATLAB程序繪制的原始數(shù)據(jù)的窗框曲線。由于圖3.5不易清楚看出最佳窗框的具體值，故減小窗框的搜索區(qū)間，得到圖3.6。圖3.6是原始數(shù)據(jù)的局部窗框曲線，得最佳窗寬為h=889。同理由圖3.7、圖3.8.把原始數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)后，得到最佳窗寬h=0.298。

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 徐小凡;王巧玲;;我國(guó)消費(fèi)、投資、出口與GDP關(guān)系的半?yún)?shù)回歸模型研究[J];山西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2012年03期

本文編號(hào)：2795478