【摘要】：煤炭是重要的生產(chǎn)能源,基于我國(guó)的資源稟賦情況,煤炭在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)仍將是我國(guó)占比最大的能源。煤炭的種類中,動(dòng)力煤產(chǎn)量遠(yuǎn)多于煉焦煤及無煙煤、噴吹煤。動(dòng)力煤主要用于電力、化工、建材、冶金行業(yè),而其中又以火力發(fā)電對(duì)動(dòng)力煤的消耗量占比最大。電力是經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)、群眾生活必不可少的物質(zhì)條件。產(chǎn)生電力的動(dòng)力煤的重要性不言而喻,動(dòng)力煤的價(jià)格波動(dòng)影響著經(jīng)濟(jì)生活的方方面面。近年來動(dòng)力煤市場(chǎng)現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng)幅度較大,分析動(dòng)力煤市場(chǎng)現(xiàn)狀、價(jià)格的形成機(jī)制與影響因素也發(fā)現(xiàn),動(dòng)力煤的價(jià)格形成有其特殊性,同時(shí)市場(chǎng)情況也發(fā)生了巨大的變化。故有必要尋求新的預(yù)測(cè)方法,對(duì)動(dòng)力煤現(xiàn)貨價(jià)格加以研究預(yù)測(cè)。為得到更好的預(yù)測(cè)結(jié)果,本文選用ARIMA與SVR兩種預(yù)測(cè)方法,以近六年的動(dòng)力煤市場(chǎng)現(xiàn)貨價(jià)格為樣本數(shù)據(jù),分別對(duì)動(dòng)力煤價(jià)格加以預(yù)測(cè),證明兩種模型各有其優(yōu)勢(shì),而使用PSO算法對(duì)參數(shù)尋優(yōu)的SVR模型具有更好的預(yù)測(cè)效果。為進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)精度,本文對(duì)ARIMA模型及SVR模型進(jìn)行了多種模式的組合。結(jié)果表明,在對(duì)動(dòng)力煤現(xiàn)貨價(jià)格的預(yù)測(cè)中,并聯(lián)組合法有更好的適用性。因近年來動(dòng)力煤市場(chǎng)價(jià)格趨勢(shì)發(fā)生變化,本文通過變點(diǎn)檢測(cè),選擇價(jià)格變化后的樣本數(shù)據(jù),基于ARIMA,SVR及其組合模型對(duì)動(dòng)力煤現(xiàn)貨價(jià)格做預(yù)測(cè),證明當(dāng)前市場(chǎng)情況下,使用該模型對(duì)動(dòng)力煤價(jià)格預(yù)測(cè)精度降低,但仍然是適用的。除了在煤炭行業(yè)的應(yīng)用外,ARIMA-SVR組合模型在農(nóng)產(chǎn)品、化工產(chǎn)品價(jià)格、股票指數(shù)、物流需求、旅游需求等的預(yù)測(cè)方面也有實(shí)際意義。
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圖２．邋１邋２００３－２０１９年秦皇島港５５００ｋ動(dòng)力煤周價(jià)格走勢(shì)圖逡逑１．２００３年－２００８年，動(dòng)力煤價(jià)格大漲大跌。２００３－２００８年上半年，動(dòng)力煤逡逑價(jià)格持續(xù)上漲，特別是２００８年７月秦皇島港平倉(cāng)價(jià)至漲至最高點(diǎn)９９５元／噸，逡逑但此后急速下跌，１２月跌至５１０元／噸，價(jià)格半年幾近腰斬。逡逑這一階段煤價(jià)上漲與國(guó)內(nèi)ＧＤＰ高速增長(zhǎng)有關(guān)，２００３－２００７年國(guó)內(nèi)ＧＤＰ增速逡逑呈現(xiàn)兩位數(shù)增長(zhǎng)。動(dòng)力煤的主要下游火電、水泥產(chǎn)量在２００３－２００７年的間的年逡逑均產(chǎn)量增速達(dá)到１５％。但到２００８年，火電、水泥、生鐵產(chǎn)量增速大幅降低，火逡逑電產(chǎn)量增速僅為３％。有分析認(rèn)為，２００８年下半年煤價(jià)下跌的原因，在于發(fā)改委逡逑兩度發(fā)出煤價(jià)限價(jià)令。但縱觀大宗商品走勢(shì)，不僅動(dòng)力煤，２００８年１０月開始，逡逑化工多數(shù)產(chǎn)品價(jià)格都出現(xiàn)大幅走低。煤價(jià)大跌的原因，在于當(dāng)時(shí)全球金融危機(jī)逡逑暴發(fā)，國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)環(huán)境不佳。逡逑２．邐２００９－２０１１年，國(guó)內(nèi)動(dòng)力煤價(jià)格穩(wěn)步攀升，受“四萬億”計(jì)劃刺激，ＧＤＰ逡逑增速回升。煤炭下游火電、水泥等又恢復(fù)兩位數(shù)增長(zhǎng)，，煤炭產(chǎn)能迅速擴(kuò)張，產(chǎn)逡逑量漲至２０１１年的３５．邋２億噸，但增長(zhǎng)速度慢于下游增速，供不應(yīng)求，煤價(jià)上逡逑。逡逑

據(jù)官方資料，其指數(shù)價(jià)格為貼水換算后成交價(jià)的平均值。同時(shí)，５５００大逡逑卡的動(dòng)力煤也是市場(chǎng)成交的主流煤種，故選擇ＣＣＩ價(jià)格指數(shù)中５５００大卡動(dòng)力煤逡逑的歷史數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)時(shí)間范圍為２０１３年１０月－２０１９年２月，數(shù)據(jù)處逡逑理為月度數(shù)據(jù)。逡逑樣本數(shù)據(jù)共６５個(gè)，選擇后九個(gè)為測(cè)試樣本，其他為訓(xùn)練樣本。描述如下逡逑表：逡逑表４．１樣本數(shù)據(jù)描述逡逑１本數(shù)邐最小值邋最大值邋平均值邋中位數(shù)｜邋偏度邋｜邋峰度逡逑６５邐３５３邐７４０邐５４１．６５邐５５５邐－０．１４１邐－１．１９逡逑
【學(xué)位授予單位】：對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：F224;F426.21;F764.1

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 徐克;基于價(jià)格分解的鮮活農(nóng)產(chǎn)品短期價(jià)格預(yù)測(cè)模型[D];中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院;2016年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 吳少華;組合預(yù)測(cè)模型及其在變形分析中的應(yīng)用研究[D];東華理工大學(xué);2016年

2 周邢;基于向量自回歸模型的煤炭?jī)r(jià)格預(yù)測(cè)[D];安徽大學(xué);2011年

本文編號(hào)：2643376