基于向量自回归模型的煤炭价格预测

煤炭行业在中国是最重要的基础能源产业,在一次能源消费中的比重长期保持在70%左右,是国民经济的支柱产业,具有举足轻重的战略地位。由于煤炭所具有的原材料属性和能源属性,其价格的变动不仅直接影响煤炭企业自身的生产、相关行业的运营状况,而且还涉及国民经济方方面面,关系到宏观经济能否全面、协调、可持续的健康发展。煤炭价格作为煤炭行业最重要的经济指标,其走势关系到千万企业的生死存亡、兴衰起伏,金融危机后煤炭价格的大幅波动更使得人们认识到有效地预测煤价并妥善管理价格风险具有重要现实意义。 本文依据2005年至2011年最新统计材料,结合近几年宏观经济走势的大背景,以计量经济学和统计学为基础,采用近年来国际上时间序列分析与预测中使用较多的向量自回归模型(VAR)对煤炭市场价格进行实证分析和预测。本文的创新点是不拘于理论框架的束缚,从现货市场交易状况出发,既强调供求理论的基础作用,注重研究长期内煤炭行业供给与需求的变化趋势对煤价的影响；也注重短期内市场对偶发状况的反应,即结合近几年整体经济大幅波动的情况,衡量市场流动性及心理预期变化对价格的影响。 第一章为引言,主要阐述了本文的研究目的、背景以及重要意义。文献综述着重比较了各种数学模型在煤价预测中的作用。第二章对影响煤价的各个经济变量进行筛选和分析,通过经济理论关系和格兰杰因果关系检验的统计显著性找出适合的解释变量。第三章在选定解释变量后,首先探讨了建立多元线性回归模型的可能性,在指出了存在多重共线性和序列不平稳的问题之后放弃了使用多元线性回归模型,转而使用了在宏观经济时间序列中较长使用的向量自回归模型。随后分析了向量自回归模型在经济时间序列预测中的优势和可靠性之后,使用VAR模型建模并进行了系统稳定性和残差稳定性的各项检验。在各项指标稳定的基础上引出了协整关系模型。第四章是对模型的分析和检验。通过脉冲分析和方差分析得出煤价受自身滞后项的影响很大；再将2010年1月至2011年3月的各期变量代入VAR模型公式,通过比较预测值与实际值的数值差异和变动趋势得出了模型预测有效的结论。第五章对全文进行了总结,指出了论文存在的可能遗失重要解释变量、滞后期选择不确定等不足和下一步改进的方向。