APP下载

基于多元线性回归模型的化纤产量预测

2013-12-08吕陈秋

合成纤维工业 2013年2期
关键词:腈纶化纤涤纶

吕陈秋

(中国昆仑工程公司,北京100037)

随着全球化纤生产进一步向中国转移,我国已经成为世界最大的化纤生产国,我国化纤产量占据全球总量的60%以上,在“十一五”期间更是得到了空前发展。2011年我国化纤产量达到33 900.7 kt,占国内纺织纤维加工总量的70%以上[1]。化纤产业发展迅速,科学准确地预测化纤产量显得尤为迫切,且准确程度将直接影响到投资、产业布局和运行的合理性,不仅对化纤行业的健康发展,甚至对整个国民经济的发展有着重要的意义[2-4]。作者通过对化纤原料消费量的分析,找出化纤产量与各种原料消费量之间的内在联系,从而预测出化纤产量在未来时期的变化趋势。

1 模型建立

1.1 方法

采用定量预测方法中的多元线性回归法建立化纤产量预测模型。多元回归分析含有2个或2个以上的自变量,由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量,比只用一个自变量进行预测更有效。因此多元线性回归法比一元线性回归法的实用意义更大[5-6]。

多元线性回归的数学模型一般表示为[5-8]:

式中:ε为随机误差;β0为常数项;βi为偏回归系数,i=1,2,3,…,n 。

自变量y的变化由两部分引起,一是n个因变量x的变化;二是其他随机因素。模型建立后,对给定的预测点 x1,x2,x3…xn,便可求出对应的预测点的预测值和预测置信区间[6]。

1.2 模型变量的选取

影响化纤产量的因素有很多,有原料供应、进出口关税、国家汇率、原油价格、政策与法规等,选取原料消耗量作为影响因素,因为消耗多少确定产出多少,而且消耗量已经包含了原油价格、进出口关税、原料供应等影响因素,所以以原料消耗量作为模型的因变量是合适的。2001—2011年我国化纤产量分别为 8 431.8,9 921.0,11 811.5,14 245.4,16 647.9,20 731.8,24 137.8,24 050.0,27 478.7,30 897.0,33 900.7 kt,主要化纤的产量如表1所示。

表1 2001—2011年我国主要化纤产量Tab.1 China chemical fiber outptut over 2001 -2011 kt

从表1可以看出,化纤各类产品中涤纶占的比例最大,其次是粘胶、锦纶和腈纶,而丙纶、维纶和氨纶所占比例最少,其相加值不足4%。因此忽略丙纶、维纶和氨纶对化纤产量的影响,只考虑涤纶、锦纶、腈纶和粘胶对化纤产量的影响。对苯二甲酸(PTA)、己内酰胺(CPL)、己二酸(AA)、丙烯腈(AN)、浆粕(CP)作为化纤行业的重要原料,主要用于生产涤纶、锦纶、腈纶和粘胶,因此以PTA,CPL,AA,AN,CP 的消耗量作为自变量,建立五元线性回归方程进行模拟。

1.3 数据处理

原始数据来源于中国统计年鉴2011[1]和中国化纤经济信息网(见表2),采用统计分析软件PASW/SPSS Statistics 18对原始数据进行处理[9](见表3)。

表2 2001—2011年化纤原料消费量Tab.2 Raw material consumption for chemical fiber over 2001-2011 kt

表3 回归系数Tab.3 Regression coefficient

2 结果与讨论

2.1 回归方程

根据表3所示的回归方程的偏回归系数,可以得到完整的多元回归方程:

式中:y为化纤产量;x1为PTA消费量;x2为CPL消费量;x3为AN消费量;x4为AA消费量;x5为CP消费量。

2.2 相关性检验

R为多元相关系数,R2为0.998,调整R2为0.996,标准估计误差为568.836。由此进行相关性即拟合优度检验[10]。参考调整R2数值,其值接近1,表明拟合度较高,说明化纤产量的99.6%由原料 PTA,CPL,AA,AN,CP 的消耗量决定。

2.3 显著性检验

由表4可以看出,F检验统计量的观测值较大,为461.896,大于F值概率为0,结果表明最终的回归方程应包含CP,AN,AA,CPL,PTA消费5个变量,显著性很好。

表4 离散分析数据Tab.4 Discrete analysis data

2.4 适合性检验

模型的适合性检验主要是残差分析[9],见表5。通过残差分析,可以确定数据的可靠性、周期性或其他干扰。从图1可看出,各观测点都分布在对角线上,据此可初步判断残差符合正态分布。

表5 残差统计量Tab.5 Residual statistics

图1 回归标准化残差的标准P-PFig.1 Standard P-P plot of standard regression residual

从图2可看出,各散点分布在标准化残差为0,并以此为中心的横带中,证明模型是适合的。

图2 散点图Fig.2 Scatter diagram

3 预测

3.1 原料消费量预测

从表6可看出,PTA的消费主要用于生产聚酯,而聚酯产品中占比例最多的还是涤纶,瓶片和膜片所占比例较少。“十一五”期间,非纤用聚酯比例虽然增加不大,但产量增加很大,尤其是瓶级聚酯。据统计,2011年,我国瓶级聚酯有接近5 000 kt的产能,但国内需求却不足3 000 kt,产能严重过剩。随着内需的扩大、中西部的开发和啤酒瓶市场的开拓,瓶级聚酯在“十二五”期间仍会保持增长,但增长速度应有所缓慢,所占聚酯比例也应有所下降。膜级聚酯将是“十二五”期间聚酯产品中的重要产品,将会有突飞猛进的增长趋势,预计2015年在聚酯产品中的比例将突破5%。“十二五”期间,纤维用聚酯将保持持续增长趋势,虽然常规涤纶目前已处于饱和,但功能性、差别化涤纶目前还不能满足市场需求,高阻燃、抗熔滴、高导湿、抗静电、抗紫外线、抗菌防臭、防辐射等单一功能和复合功能的新型涤纶是涤纶行业的发展方向[2,10-11]。

表6 “十一五”期间我国聚酯产品产量Tab.6 Output of China polyester products during the eleventh five-year period

根据以上分析,PTA消费量大致保持每年稳步增长趋势[12-13],平均每年增长 1 735 kt(见图3),根据曲线模拟可以预测得到2015年PTA消费量为 29 021.0 kt。

图3 PTA消费量增长曲线Fig.3 PTA consumption growth curve

近年来,我国各锦纶企业进行了产业调整,逐渐形成规模化,另外,在市场需求的强烈刺激下,锦纶聚合产能进入快速增长期[14-18],使主要原料CPL和AA的消费量急剧上升,特别是“十二五”指出重点发展CPL的原料建设[2],根据Origin拟合曲线(见图4),预计到2015年CPL和AA的消费量分别能达到 1 626.6 kt和 1 411.5 kt。

图4 CPL与AA和AN消费量增长曲线Fig.4 CPL,AA and AN consumption growth curves

国内腈纶需求旺盛,而生产能力远低于需求,一直靠进口弥补,因此从2001开始,腈纶产量高速增长,然而这种跳跃式扩张仅维持到2005年。从2006年开始,国际原油价格一路飙升,使腈纶原料AN的价格一路上涨,另外,常规腈纶已处于饱和状态[19-22],国内企业规模偏小,均使腈纶行业受到多方面压力,使得AN的消耗量增长缓慢,利用Origin进行曲线拟合得2015年AN消费量为 1 722.2 kt。

虽然粘胶制造行业属于高能耗高污染行业[23,24],但粘胶纤维的需求仍不断上涨,而且“十二五”指出要加快发展人纤木浆的原料建设[2,25],因此浆粕的消费量在未来几年仍然会保持持续增长趋势,如图5所示,预计2015年CP的消耗量将达到 4 108.6 kt。

图5 CP消费量增长曲线Fig.5 CP consumption growth curves

3.2 化纤产量点预测及区间预测

根据预测的2015年各原料的消耗量,再通过以上拟合的五元回归模型(式2),即可预测得到2015年化纤产量为41 121.4 kt。

由于现实情况的变化和各种环境因素的影响,预测的实际值总会与预测值产生或大或小的偏移,因此在点预测的基础上,通过PASW Statistics 18进行分析,得出区间预测值,如表7所示。

表7 2015年化纤产量预测及置信区间Tab.7 Prediction and confidence limit of chemical fiber output in 2015

4 结论

a.通过PASW/SPSS Statistics对化纤产量进行多元回归分析,拟合的化纤产量和各原料消费量的多元模型相关性、显著性、适合性均明显。

b.根据多元模型预测,2015年化纤产量为41 121.4 kt,接近“十二五”规定产量目标41 000 kt,其95%置信度的预测值和个别值上限分别为46 907.2 kt和47 089.2 kt,与“十二五”规定产能目标46 000 kt接近。

[1]中华人民共和国国家统计局.中国统计年鉴[EB/OL].[2013-01 - 01].http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/2012/indexch.htm.

[2]工业和信息化部.化纤行业“十二五”发展规划[EB/OL].[2012-01-19].http://www.gov.cn/gzdt/2012-01/19/content_2049031.htm.

[3]金离尘.我国GDP增长率走高将促进化纤工业持续增长[J].合成纤维工业,2004,27(2):31-34.

[4]张神勇.中国化纤业发展:需求拉动与资源约束[J].东华大学学报:自然科学版,2010,36(3):332-337.

[5]王惠文,孟洁.多元线性回归的预测建模方法[J].北京航空航天大学学报,2007,33(4):500-504.

[6]彭鹏,彭家红.基于多元线性回归模型的电力负荷预测研究[J].中国安全生产科学技术,2011,7(9):158-161.

[7]宋云雪,张科星,史永胜.基于多元线性回归的发动机性能参数预测[J].航空动力学报,2009,24(2):427-431.

[8]王光辉,范程,田文中.焦炭热态性质预测模型的研究[J].燃料与化工,2009,40(1):1-3.

[9]李志辉,罗平.PASW/SPSS Statistics中文版统计分析教程[M].北京:电子工业出版社,2010:300-319.

[10]陈向玲,宋睿,赵万金,等.国内外涤纶产品与技术发展趋势[J].合成纤维工业,2011,34(2):47-49.

[11]姜兆辉,白瑛,金剑,等.差别化聚酯纤维技术研究进展[J].合成纤维工业,2011,34(1):52-46.

[12]汪英枝.我国对苯二甲酸产业链市场现状与展望[J].化学工业,2011,29(10):19-23.

[13]杨爱民.近期 PTA行情的走势[J].聚酯工业,2011,24(1):7-9.

[14]钱伯章.中国锦纶发展现状[J].合成纤维,2011,40(7):55.

[15]侯湘湘.己内酰胺的供需现状及发展趋势[J].合成纤维工业,2011,34(4):44-47.

[16]钱伯章.己内酰胺的市场分析[J].合成纤维工业,2009,32(2):23-23.

[17]宋超,文梦君,余毅.聚酰胺纤维生产现状及发展展望[J].合成纤维工业,2012,35(1):49-53.

[18]金离尘.我国聚酰胺纤维产业链的发展[J].合成纤维工业,2009,32(1):36-39.

[19]邹志量,夏延致,记全,等.中国腈纶工业的现状和发展方向的探讨[J].合成纤维,2009,38(6):1-5.

[20]卢东,李青山,杨秀珍.中国腈纶行业的发展现状与展望[J].合成纤维,2006,35(6):28-31.

[21]钱伯章.我国腈纶生产现状与发展[J].合成纤维工业,2009,32(5):44 -46.

[22]金离尘.我国产业用腈纶的现状与发展[J].合成纤维工业,2009,32(4):37 -40.

[23]赵利娜,杨波.粘胶与染整废水综合处理工程与实例[J].水处理技术,2010,36(10):119-121.

[24]彭志,周永超.粘胶短纤行业发展分析[J].经济研究导刊2012(6):191-195.

[25]芦长椿.“十二五”期间国内化纤工业与可持续发展[J].合成纤维,2012,41(1):1-8.

猜你喜欢

腈纶化纤涤纶
羊毛/腈纶/棉纤维混纺产品定量化学分析方法探讨
我国纺织化纤行业碳排放估算的研究
化纤联盟持续发挥技术创新链优势
大庆石化公司腈纶厂成功生产超高收缩腈纶
涤纶高收缩FDY33dtex/12f丝的生产技术分析
CTA 中纺院+ 化纤联盟 强强联合 科技共振
恩替卡韦联合安络化纤丸治疗慢性乙肝早期肝硬化
11 dtex/6 f涤纶超细低弹丝的研制
涤纶短纤打包计量控制系统改造
腈纶打包机油缸顶盖螺栓断裂原因