一、问题背景以秦皇岛为例，对煤炭的影响因素分析，了解煤炭价格的变化，并提出合理的政策建议。二、问题分析2.1问题一的分析问题一要求通过量化分析的方法，给出不超过10种的影响煤炭价格的主要因素，同时以秦皇岛港动力煤价格为例，给出从2019年5月1日至2020年4月30日，影响秦皇岛港动力煤价格的主要因素的排序。2.2问题二的分析问题二要求结合秦皇岛港动力煤价格的历史数据和影响煤炭价格的主要因素，预测未来31天、35周、36个月的煤炭价格。2.3问题三的分析问题三要求综合考虑未来各种情况引起的煤炭价格影响因素在结构性和重要性方面的变化并给出预测结果。2.4问题四的分析问题四要求在保障我国未来煤炭市场的平稳发展的前提下，结合问题三的模型，向政府部门提供相关的政策建议。三、模型假设1.假设国家对煤炭价格的干预呈现周期性；四、模型建立与求解4.1指标的选取本文选取供给因素、需求因素、政策因素、综合因素作为影响煤炭价格的一级指标。如图示二级指标的选取图1指标4.1.1排序将指标进行从排序结果如下表所示：表1指标优化度排序指标排名指标优化度煤炭库存量1需求量6政策2气候变化7煤炭成本3原煤产量8国际煤炭价格4下游煤炭需求9排放约束5铁路运力104.2价格预测1利用灰色预测可以得到响应方程为：得到结果4.2.1价格预测2多元方程为：表2预测结果周预测价格周预测价格周预测价格5月6日659.097月29日663.1310月21日667.175月13日659.428月5日663.4610月28日667.515月20日659.768月12日663.8011月4日667.845月27日660.108月19日664.1411月11日668.186月3日660.438月26日664.4811月18日668.526月10日660.779月2日664.8111月25日668.866月17日661.119月9日665.1512月2日669.196月24日661.449月16日665.4912月9日669.537月1日661.789月23日665.8212月16日669.877月8日662.129月30日666.1612月23日670.207月15日662.4510月7日666.5012月30日670.547月22日662.7910月14日666.834.3预测336月结果如表所示表3未预测结果3月预测价格月预测价格月预测价格2020年5月640.002021年5月642.642022年5月645.552020年6月640.212021年6月642.872022年6月645.802020年7月640.422021年7月643.102022年7月646.062020年8月640.642021年8月643.342022年8月646.322020年9月640.852021年9月643.582022年9月646.582020年10月641.072021年10月643.822022年10月646.842020年11月641.292021年11月644.062022年11月647.102020年12月641.512021年12月644.302022年12月647.372021年1月641.732022年1月644.552023年1月647.642021年2月641.952022年2月644.792023年2月647.912021年3月642.182022年3月645.042023年3月648.182021年4月642.412022年4月645.292023年4月648.454.4价格预测4不妨考虑易量化的指标，如：煤炭库存量能源消耗、排放约束因素对其进行分析。5.9建议需要对煤炭价格的波动提出相关建议，本文从国家层面、市场层面和企业层面并结合问题三中的概率组合预测模型提出建议。六、模型检验考虑到实际应用层面的因素，对模型进行检验其结果均符合实际要求。七、模型
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7.1.模型优点思想新颖，贴近实际较为合适。7.2模型缺点主观性太强。附录Shujv=MyData(1,1);forj=1:1:3n=1;fori=1:1:size(M,1)fork=0:1:MyData(i,1)-MyData(i+1,1)ifk~=0n=n+1;endShujv(n,j+1)=MyData(i,j+1)+M(i,j).*k;endendShujv(:,1)=linspace(MyData(1,1),MyData(end,1),size(Shujv,1))c1=Ydata(1:40,3);x1=linspace(1,length(a1),length(a1));
浙公网安备 33021202002483