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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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杨利霞        

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    发表于 2021-1-17 15:48 |显示全部楼层
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    基于协整理论和人工神经网络的煤炭价格预测模型




    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。






    基于协整理论和人工神经网络的煤炭价格预测模型.caj

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