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1、基于回歸分析的煤炭價格預測模型華北電力大學（保定）武小莉熱動0704王坤動力實07張帆電力實07基于回歸分析的煤炭價格預測模型摘要：本文主要通過分析煤炭價格的變動趨勢以及影響煤炭價格的因素，運用數(shù)據(jù)分析中的回歸分析，分別建立了單變量非線性回歸模型和多元線性回歸預測模型，實現(xiàn)了對煤炭價格的預測。首先通過對我國1985-2006年煤炭價格走勢的分析，建立了以時間為自變量、煤炭價格為因變量的單變量非線性回歸模型，擬合出了煤炭價格隨時間的變化規(guī)律，此模型能在一定程度上預測出煤炭價格的變化趨勢，但運用此模型預測出的2007年的煤炭價格與實際值有較大偏差。對照國家相關政策的變動，對原模型產生偏差的原
2、因進行深入分析，發(fā)現(xiàn)供求關系是影響煤炭價格的主要深層次因素。選取1990-2006年間煤炭的生產量、消費量、進口量、出口量作為自變量，仍以煤炭價格作為因變量，建立了多元線性回歸模型，并對此階段的四個自變量做了時間序列分析，得到了2007年各個自變量的預測值，繼而運用此模型較精確地預測出了2007年的煤炭價格。關鍵詞：單變量非線性回歸分析、多元回歸分析、價格預測一、問題的提出中國是當今世界上以煤為主要能源的少數(shù)幾個國家之一，煤炭在中國經濟社會發(fā)展中占有重要的地位。它不僅是工業(yè)部門燃料動力的主要來源，也是重要的化工原料和民用能源，并已成為重要的出口商品。目前，煤炭約占中國一次能源總產量的70
3、%，約占一次能源中消費量的66%（國家統(tǒng)計局，2004d）。未來較長時期內，煤炭仍將是中國能源的支柱，它在國民經濟中具有重要的戰(zhàn)略地位。近十年來，我國的煤炭價格一直保持大幅度的波動，特別是近幾年的煤炭價格上漲已經引起社會的廣泛關注。煤炭作為基礎能源，需求缺口的拉大，必將導致作為市場信號的價格上揚?？陀^分析和判定煤炭價格的影響因素，了解并能夠預測未來煤炭價格，對于掌握決策的主動權，作出合理的決策，是非常必要的。二、問題的分析對煤炭價格進行預測，需要掌握一定量的數(shù)據(jù)。通過查詢，可以獲得的數(shù)據(jù)量有：近二十年來煤炭工業(yè)產品的出廠價格以及各年的煤炭平衡表。通過對所得數(shù)據(jù)的分析，發(fā)現(xiàn)煤炭價格逐年遞增
4、，且隨時間成非線性變化。在對整體數(shù)據(jù)分析的基礎上，可以建立煤炭價格與時間的單變量非線性回歸方程，繼而可根據(jù)此回歸方程進行價格預測。單變量回歸模型僅是單純地研究了煤炭價格隨時間的變化規(guī)律，過于簡單且表面化。事實上煤炭價格受多方因素的影響，這些影響因素才是煤炭價格變化的根本原因，建立煤炭價格與各影響因素間的回歸模型，對未來煤炭價格進行分析預測更具有合理性。在不考慮國家政策強制干預的前提下，決定煤炭價格的主要因素是供需關系。隨著煤炭市場的有序放開和煤炭市場化進程的加快，煤炭價格回歸理性的預期將會顯現(xiàn)。這就需要結合我國煤炭產業(yè)的實際情況，重點從煤炭的生產量、消費量、進口量以及出口量對煤炭價格進行
5、統(tǒng)計模擬分析，建立煤炭價格與這些變量的回歸模型，從而實現(xiàn)對未來煤炭價格的預測。一、模型假設3.1查找得到的數(shù)據(jù)真實可靠，且煤炭價格為全國平均價格。3.2多元線性回歸模型中，煤炭價格主要受市場條件下的供求關系的影響，建立模型過程中不考慮國家政策的強制干預。3.3多元線性回歸模型中，假設在市場條件下，主要討論煤炭價格受煤炭生產量、煤炭消費量以及進、出口量的影響，忽略其他影響因素。二、模型的建立和求解5.1非線性回歸模型5.1.1模型的建立表5-1中給出了1985-2006年的煤炭價格。由此作出煤炭價格走勢圖，如圖5-1所示。圖5.1煤炭價格（單位：元/噸）通過分析圖中價格走勢，確定選擇指數(shù)回
6、歸方程作為價格指數(shù)的變化趨勢的模擬，另在回歸方程上加1個三角函數(shù)作為周期變化規(guī)律的模擬，方程的形式為：（5-1）上式中：為煤炭價格（元/噸）；為時間（年）；為常數(shù)。5.1.2模型的求解與精確度分析取l985年為時間的零點，以下類推，建立煤炭價格與時間之間的回歸方程，代入數(shù)據(jù)，求解方程中各參數(shù)，得回歸方程為（5-2）表5-1中給出了由此模型得到煤炭價格的擬合值及殘差。表5-11985—2006年煤炭價格歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)及模型擬合情況時間（：年）煤炭實際價格（：元/噸）煤炭擬合價格（：元/噸）殘差（）標準化殘差（）198535.1662334.53670.6295240.093117198634
7、.0409136.03662-1.99571-0.2952198734.9940537.05351-2.05946-0.30463198838.7034238.669350.0340750.00504198943.4252442.063881.3613620.201367199046.1176148.19456-2.07696-0.30721199152.1590157.51428-5.35527-0.79213199260.556
