煤炭价格预测：回归分析模型的应用与改进

本研究论文《基于回归分析的煤炭价格预测模型》探讨了如何运用回归分析技术来预测煤炭价格的动态变化。作者来自华北电力大学（保定），具体涉及的是武小莉、王坤和张帆三位学生的研究项目。论文首先回顾了煤炭在中国能源体系中的核心地位，指出煤炭作为主要能源的重要性，特别是在工业生产、化工原料和民用能源领域，以及其出口经济价值。 研究的重点在于解决煤炭价格预测中的问题，针对1985年至2006年期间的煤炭价格走势，构建了一种单变量非线性回归模型，该模型以时间作为自变量，煤炭价格作为因变量，试图揭示价格随时间变化的趋势。然而，模型在预测2007年煤炭价格时出现了较大的偏差，这促使作者深入分析可能的原因，认识到供求关系是影响煤炭价格的关键因素。 为了更准确地预测，作者引入了多元线性回归模型，选择煤炭的生产量、消费量、进口量和出口量作为自变量，同时对这些数据进行了时间序列分析，以期捕捉到这些深层因素的影响。通过这种方法，模型能够更精确地预测出2007年的煤炭价格，克服了单变量模型的局限性。 这篇论文的关键点在于结合政策变动、市场供求关系，以及时间序列分析，利用回归分析方法来提升煤炭价格预测的精度。这对于企业和政策制定者来说，具有实际应用价值，可以帮助他们更好地理解煤炭价格波动的规律，从而做出更明智的决策。通过这个模型，研究者们展示了回归分析在复杂经济系统中的一种有效工具，特别是在能源价格预测这类关键领域。