夏劲彪

摘要：为了预测煤炭价格，本文基于非线性协整的BP神经网络，结合多元线性回归技术建立了综合预测模型。通过计算相关系数，选取了7个影响因素并收集它们的历史数据，用SPSS对其进行多元回归分析计算各因素的β系数，通过对比分析确定了5个主要因素。然后将各因素数据代入回归模型，得到每个因素的影响程度值并排序，发现秦皇岛港影响程度最大的因素为经济景气指数，影响程度最小的因素为煤炭进口量。

关键词：计量经济学回归模型;经济景气指数;煤炭价格

中国是一个多煤少油的国家，煤炭产业在国民经济中占非常大的比重。因此，对煤炭价格的未来走向进行预测非常有必要。我们通过量化分析的方法，找出影响煤炭价格的主要因素（不超过10种），并且建立模型，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。

为了更好的对影响因素进行量化分析，查阅相关文献，针对煤炭价格给出了如下影响因素：

（1）煤炭生产量，煤炭生产量是影响煤炭价格的最基本因素，是维持煤炭供求关系的最重要的保障，我国是煤炭消耗大国，煤炭的产量会直接影响着煤炭价格的波动。

（2）煤炭消费量，煤炭的消费量是间接对煤炭价格的一个表现，也是一个间接的影响因素。消费量与生产量共同扮演着我国的煤炭市场供求关系的主要角色。消费量量化了我国居民当前对煤炭的需求大小，而需求大小也间接的影响了我国煤炭的市场价格。

（3）煤炭进口量，2016年，中国煤炭的需求约占全球市场50.6%，然而，中国煤炭的产量约占全球煤炭供给市场的 46.1%，因此我国就需要靠进口维持需求平衡。考虑到国内情况进口煤炭会打破原有均衡，造成国内煤炭市场供过于求，煤炭价格将会下跌。

（4）煤炭出口量，同进口量一样，出口煤炭可能会导致国内煤炭市场供不应求，导致新均衡产生，间接导致煤炭价格上涨。

（5）经济景气指数，经济景气指数反映了我国居民的经济状况，而经济状况是可以直接决定煤炭价格，且煤炭价格的变化一般都是与经济景气指数变化相同。

（6）煤炭生产成本，煤炭的生产成本是煤炭价格的重要组成因素，生产成本的变化是一定会引起煤炭价格的变化，并且变化趋势也是相同的。

（7）石油价格，石油作为煤炭的替代品，其价格对煤炭价格有一定影响，当居民选择大部分选择石油作为能源的时候，煤炭的需求量必然会下降，会间接影响煤炭的价格。

为了能够更好的分析影响煤炭价格的主要因素，计算了各个因素的相关系数，剔除了无关的因素，最终确定了以上七个影响因素，并找到了在2019年5月至2020年4月份的各个月的相关数据，所有数据均来自中华人民共和国国家统计局以及中国煤炭市场官网。

通过表1发现煤炭价格、国际石油价格、经济景气指数总体呈下降趋势，煤炭消费量、煤炭产量总体程上升趋势，而煤炭出口量、煤炭进口量呈现上下波动的趋势。

依据表1数据，将煤炭价格作为因变量，其他影响因素作为自变量，采用SPSS对各因素进行多元回归分析，得到了模型的拟合优度R方，拟合优度越接近于1，表明回归关系越可靠。该模型的R方为0.803，接近于1，因此分析的结果可以接受。

在模型可接受的前提下，我们得到了多元回归分析的各因素系数表，如下：

表2中t表示回归系数的t检验的结果，sig代表t检验的显著性标准化的回归系数代表自变量也就是预测变量和因变量的相关。

依据表2可以得到，国际石油价格、经济景气指数、煤炭消费量、煤炭生产成本、煤炭产量的标准化系数的绝对值大于该数据方差值0.4，为影响煤炭价格的主要因素，而煤炭进、出口量影标准化系数的绝对值小于该数据方差值0.4，不为影响煤炭价格的主要因素。

为了准确量化各因素的影响程度大小，建立计量经济学回归模型：

上式中：y为中国煤炭价格，为常数，b为影响因素的系数， 为影响因素。其中分别代表国际石油价格、经济景气指数、煤炭生产成本、煤炭出口量、煤炭进口量、煤炭消费量、煤炭产量。

将表1數据的煤炭价格对应y，常数项对应，各因素的值对应x，将数据代入回归模型进行求解系数b，系数b的大小可反映影响程度的大小，最终可得影响程度的绝对值从大到小排名如下：

依据表3可以得出经济景气指数的影响值最大，因为居民的经济状况直接决定着煤炭的价格。煤炭进口量的影响程度最小，因为进口量并不能打破原有的供求关系，所以并不能对煤炭价格起到一个重要的影响。

参考文献：

[1]张同功，赵得志.我国煤炭价格波动影响因素实证研究[J].中国能源，2018，40（03）：16-21.

[2]唐艺军，苏旭.基于多维灰色模型的我国煤炭价格影响因素分析[J].辽宁工程技术大学学报（社会科学版），2018，20（06）：418-423.

[3]肖阳.基于协整理论和人工神经网络的煤炭价格预测模型[D].西安科技大学，2016.