基于协整理论和人工神经网络的煤炭价格预测模型

发布时间：2017-08-19 06:08

  本文关键词：基于协整理论和人工神经网络的煤炭价格预测模型

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【摘要】：煤炭是一种重要能源,也是我国经济发展和社会进步的重要命脉。在今后较长时间内,煤炭在中国的主体能源地位不会动摇。煤炭价格是反映煤炭行业发展的重要指标,科学合理地进行煤炭价格预测有助于把握煤炭未来发展趋势及其波动情况,为煤炭企业及政府提供制定发展战略和调控政策的依据。本文针对煤炭价格影响因素较多且复杂、各因素又相对独立的特点,分析了影响煤炭价格影响因素和形成机理,针对已有的煤炭价格预测方法在长期预测时普遍存在效度和精度低等不足等问题,运用协整理论对煤炭价格的影响因素进行分析,挖掘了影响煤炭价格的有效因素,揭示了各变量之间存在的一种长期稳定的非线性均衡关系,同时结合人工神经网络在非线性函数逼近方面具有的先天优势,建立了基于协整理论和人工神经网络的煤炭价格预测模型。通过对煤炭价格和经济变量进行了双因素、多因素协整分析、神经网络训练以及ADF单位根检验,结果符合稳定性检验的要求,训练所得非线性函数反应了煤炭价格与相关经济因素的协整关系。运用此预测模型对我国未来5年的煤炭价格走势进行了预测,并对不同影响因素对煤炭价格的作用机理进行了分析,提出了一些政策建议,使煤炭企业和政府在进行战略调整和制定政策时更有针对性。
【关键词】：协整理论 人工神经网络 煤炭价格 预测模型
【学位授予单位】：西安科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F764.1;F426.21;TP183
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 1 绪论7-15
• 1.1 研究背景与意义7-9
• 1.1.1 研究背景7-8
• 1.1.2 研究意义8-9
• 1.2 国内外研究综述9-11
• 1.2.1 国内研究综述9-10
• 1.2.2 国外研究综述10-11
• 1.3 研究内容、方法和思路11-15
• 1.3.1 研究内容11-12
• 1.3.2 研究方法12
• 1.3.3 章节安排及思路框架12-15
• 2 协整理论与BP神经网络15-29
• 2.1 协整理论15-17
• 2.1.1 协整的定义15-16
• 2.1.2 协整检验方法16
• 2.1.3 协整检测的应用16-17
• 2.2 BP神经网络17-28
• 2.2.1 几种人工智能算法简介17-22
• 2.2.2 BP神经网络在价格预测中的适用性22-23
• 2.2.3 BP神经网络的学习过程23-25
• 2.2.4 BP神经网络在价格预测中的应用及展望25-28
• 2.3 小结28-29
• 3 基于非线性协整分析的煤炭价格预测模型29-38
• 3.1 煤炭价格影响因素及形成机制29-30
• 3.1.1 煤炭价格影响因素29
• 3.1.2 煤炭价格形成机制29-30
• 3.2 非线性协整分析原理30-32
• 3.3 协整函数的BP神经网络逼近32-35
• 3.4 煤炭价格与相关因素的非线性协整建模35-37
• 3.5 小结37-38
• 4 实证分析38-54
• 4.1 数据预处理及变量平稳性检验38-42
• 4.2 煤炭价格的双因素协整分析42-45
• 4.3 煤炭价格的多因素协整分析45-48
• 4.4 基于协整分析的煤炭价格预测48-53
• 4.5 小结53-54
• 5 结论与建议54-56
• 5.1 结论54
• 5.2 政策建议54-56
• 致谢56-57
• 参考文献57-60
• 附录 1（煤炭价格时间序列部分数据）60-61
• 附录 2（主要实验代码）61

【参考文献】

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本文编号：699076