论文摘要
煤炭是重要的生产能源,基于我国的资源禀赋情况,煤炭在很长一段时间内仍将是我国占比最大的能源。煤炭的种类中,动力煤产量远多于炼焦煤及无烟煤、喷吹煤。动力煤主要用于电力、化工、建材、冶金行业,而其中又以火力发电对动力煤的消耗量占比最大。电力是经济生产、群众生活必不可少的物质条件。产生电力的动力煤的重要性不言而喻,动力煤的价格波动影响着经济生活的方方面面。近年来动力煤市场现货价格波动幅度较大,分析动力煤市场现状、价格的形成机制与影响因素也发现,动力煤的价格形成有其特殊性,同时市场情况也发生了巨大的变化。故有必要寻求新的预测方法,对动力煤现货价格加以研究预测。为得到更好的预测结果,本文选用ARIMA与SVR两种预测方法,以近六年的动力煤市场现货价格为样本数据,分别对动力煤价格加以预测,证明两种模型各有其优势,而使用PSO算法对参数寻优的SVR模型具有更好的预测效果。为进一步提高预测精度,本文对ARIMA模型及SVR模型进行了多种模式的组合。结果表明,在对动力煤现货价格的预测中,并联组合法有更好的适用性。因近年来动力煤市场价格趋势发生变化,本文通过变点检测,选择价格变化后的样本数据,基于ARIMA,SVR及其组合模型对动力煤现货价格做预测,证明当前市场情况下,使用该模型对动力煤价格预测精度降低,但仍然是适用的。除了在煤炭行业的应用外,ARIMA-SVR组合模型在农产品、化工产品价格、股票指数、物流需求、旅游需求等的预测方面也有实际意义。
论文目录
文章来源
类型: 硕士论文
作者: 向超
导师: 熊巍
关键词: 动力煤价格,组合模型
来源: 对外经济贸易大学
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑,经济与管理科学
专业: 数学,矿业工程,宏观经济管理与可持续发展,工业经济,市场研究与信息
单位: 对外经济贸易大学
分类号: F224;F426.21;F764.1
DOI: 10.27015/d.cnki.gdwju.2019.000169
总页数: 52
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