ARIMA模型在山东气煤价格预测中的应用
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更新于2024-08-06
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"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。
2021-07-08 上传
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2021-10-05 上传
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