ARIMA模型在山东气煤价格预测中的应用

"基于ARIMA模型的山东气煤价格研究" 本文深入探讨了如何利用时间序列分析中的ARIMA（自回归整合滑动平均）模型来研究和预测山东省的气煤价格变动趋势。研究背景是煤炭作为我国主要能源之一，其价格波动直接影响到能源市场的稳定和企业的运营决策。山东省作为煤炭生产和消费大省，其气煤价格的研究具有重要意义。 ARIMA模型是一种常用的时间序列预测方法，特别适用于处理具有趋势和季节性变化的数据。在本研究中，研究人员选择了CCTD中国煤炭市场网提供的山东省气煤价格数据，通过对历史价格的分析，建立了ARIMA（3,1,1）模型。这个模型参数的选择是基于最小BIC（贝叶斯信息准则）的优化，以确保模型的拟合度和预测能力。 建立的ARIMA模型在2020年的气煤价格预测中表现出较高的准确性和可靠性。这意味着该模型能够有效地捕捉到气煤价格的内在变动规律，为相关企业和政策制定者提供了有力的决策支持。根据模型预测结果，企业可以提前预判价格走势，调整生产计划，降低市场风险，提高经济效益。 文章还指出，虽然目前国内外的煤炭价格预测模型大多集中于环渤海动力煤，但ARIMA模型同样适用于其他类型的煤炭，如焦煤。这一发现拓宽了时间序列模型在煤炭价格预测领域的应用范围，对于煤炭行业的整体研究和发展具有积极的推动作用。 关键词的设置揭示了研究的核心内容：气煤价格的研究依赖于时间序列分析，ARIMA模型作为关键工具用于价格预测。研究结果不仅对山东省的气煤市场有实际指导意义，也为全国乃至全球煤炭市场提供了理论参考。 这项研究展示了ARIMA模型在解决复杂经济问题，特别是能源市场价格预测方面的强大潜力。通过深入理解并应用这种统计模型，可以为煤炭产业提供更精确的市场预测，进而促进整个行业的健康发展。