中国动力煤库存指数的构建及预测分析

罗昊宇 丁日佳 杨 洋

(中国矿业大学(北京)管理学院,北京市海淀区,100083)

中国动力煤库存指数的构建及预测分析

罗昊宇 丁日佳 杨 洋

(中国矿业大学(北京)管理学院,北京市海淀区,100083)

以我国动力煤库存为研究对象,构建我国动力煤库存指数,可以客观反映我国动力煤市场的运行状况。基于GM(1,1)灰色系统理论实现对动力煤产需平衡指数的短期预测,对动力煤生产、运输和消费等相关行业市场化运行起到指导性作用。

煤炭库存 动力煤 预测分析

受各方面的限制,到目前为止我国分析动力煤库存的研究较少,相关研究理论体系尚不完善。本文构建动力煤库存指数,可以对我国动力煤市场进行够科学、客观地衡量,有效避免动力煤市场异常波动,从而保障中国煤炭工业的健康发展。从煤炭企业的角度来说,构建动力煤库存指数可以使相关企业实现对动力煤市场进行监测,把握动力煤产需异动幅度,对动力煤市场异常波动的趋势和原因做出快速的反应。

1 动力煤库存指数的编制

1.1 动力煤库存指数编制思路

我国动力煤库存指数要求能够反映出动力煤市场环境变化,所以首先设定产需平衡的基准,通过相对于基准状态的相对值来反映实际动力煤市场运行状态偏离基准状态的程度。

我国动力煤库存指数设定基准状态值为0,超出±30范围内视为超常状况区间,±10～20范围内视为基本正常区间,±20～30范围内视为失常区间,指数值在±10范围内则视为正常变动区间,指数值为负数时表示动力煤市场供过于求的状态,指数值为正数时表示动力煤市场供不应求的状态。动力煤库存指数是反映动力煤市场冷热性质及冷热程度的内在特性,同时也可以反映动力煤价格走势,起到动力煤市场价格预测的作用。动力煤库存指数的评价指标见表1。

表1 动力煤库存指数的评价指标

1.2 动力煤库存具体评价指标

(1)动力煤库存率(国有重点煤矿)。动力煤库存率(国有重点煤矿)是基期煤炭企业动力煤库存量减去报告期煤炭企业动力煤库存量之差与基期动力煤库存量的比率。动力煤库存率(国有重点煤矿)计算公式如下:

式中:A1——动力煤库存率(国有重点煤矿);

B1——基期库存量;

C1——报告期库存量。

基期库存量根据各企业实际情况设定,可以综合考虑动力煤产量、铁路或公路运输条件、库容量等因素。当动力煤库存率(国有重点煤矿)为正值时,说明煤炭企业库存量较小,应适当降低煤炭调运的频率或适当提高商品煤的价格,动力煤市场可能会出现供不应求的情况;与之相反,当动力煤库存率(国有重点煤矿)为负值时,说明企业库存量较大,动力煤市场可能会出现供过于求的情况。这个指标可以从煤炭生产企业的动力煤库存量情况来反映动力煤库存的合理水平。

(2)动力煤库存率(主要港口)。动力煤库存率(主要港口)是指基期主要港口动力煤库存量与报告期主要港口动力煤库存量之差和基期主要港口动力煤库存量的比率。动力煤库存率(主要港口)计算公式如下:

式中:A2——动力煤库存率(主要港口);

B2——基期库存量;

C2——报告期库存量。

基期动力煤库存根据各企业实际情况设定,可以综合考虑动力煤产量、铁路或公路运输条件、库容量、动力煤销售市场的变化等因素。动力煤库存率(主要港口)是衡量主要港口动力煤库存水平的指标。当动力煤库存率(主要港口)为正值时,说明主要港口库存量较小,应适当降低煤炭调运的频率或适当提高商品煤的价格,动力煤市场可能会出现供不应求的情况;与之相反,当动力煤库存率(主要港口)为负值时,说明主要港口煤炭库存量较大,动力煤市场可能会出现供过于求的情况。这个指标可以从煤炭生产企业的煤炭库存情况来反映动力煤库存的合理水平。

(3)动力煤库存率(主要发电企业)。动力煤库存率(主要发电企业)是指基期主要发电企业动力煤库存量和报告期主要发电企业动力煤库存量之差与基期主要发电企业动力煤库存量的比率。动力煤库存率(主要发电企业)的计算公式如下:

式中:A3——动力煤炭库存率(主要发电企业);

B3——基期库存量;

C3——报告期库存量。

基期动力煤库存根据各发电企业实际情况设定,可以综合考虑火电装机容量、年平均发电量、动力煤库容量等。动力煤库存率(主要发电企业)是衡量主要电厂动力煤库存水平的指标。当动力煤库存率(主要发电企业)为正值时,说明主要电厂库存量较小,应适当降低煤炭调运的频率或适当提高商品煤的价格,动力煤市场可能会出现供不应求的情况;与之相反,当动力煤库存率(主要发电企业)为负值时,说明主要电厂煤炭库存量较大,动力煤市场可能会出现供过于求的情况。这个指标是一个考察我国主要发电企业动力煤库存合理程度的指标。

1.3 动力煤库存指数模型

动力煤库存指数以月为计算周期。将各指标的折倍率值进行几何平均,得出动力煤库存指数。动力煤库存指数的计算模型如下:

式中:D——动力煤库存指数;

X——煤炭企业合理煤炭库存率;

Y——主要港口合理煤炭库存率;

Z——主要电厂合理煤炭库存率。

1.4 动力煤库存指数

动力煤库存指数的测算需要以下3个指标:煤炭企业合理煤炭库存率、主要港口合理煤炭库存率、主要电厂合理煤炭库存率。煤炭企业煤炭库存量数据取自中国煤炭市场网,全国重点煤矿库存量基期值为2500万t。主要港口煤炭库存量数据取自中国煤炭市场网,主要港口煤炭库存量基期值为2500万t。主要电厂煤炭库存率量数据取自中国煤炭市场网,全国重点发电企业库存量量基期的值为7000万t。2011年10月－2015年2月动力煤库存指数走势图见图1。

图1 2011年10月－2015年2月我国动力煤库存指数走势图

从图1可以看出,动力煤库存指数走势一个平缓向下的过程,动力煤库存指数在2012年上半年呈现供求基本平衡的局面、动力煤库存水平较宽松,而除了2012年9月及2014年3月出现严重库存短缺的情况之外,动力煤库存指数一直在±10以内,说明我国动力煤基本处于供求平衡。但是动力煤指数一直是负数,说明动力煤库存略微过剩。通过动力煤库存指数走势图可以观察到动力煤库存指数与我国煤炭市场运营情况相吻合。

2 动力煤库存指数的预测分析

2.1 预测方法的选择

常见的预测方法有指数平滑法、回归分析法、人工神经网络法、灰色模型预测法等。灰色模型预测法可用于时序发展呈指数型趋势的预测,但是随着灰色预测方法的改进,可以对任一时序序列进行预测,并且不要求历史数据的个数,可以解决历史数据少、序列完整性及可靠性低的问题,能将无规律的原始数据生成规律性较强的生成序列,运算简单,易于检验,不用考虑分布规律及变化趋势。本文中,我们需要分别对动力煤库存指数进行预测,这些数据的分布以及其他信息都不太明确,结合各预测方法的特点以及我们所要预测数据的特点,可知,灰色模型预测法正是我们进行预测所需要的。

2.2 GM(1,1)灰色预测模型的基本原理

灰色系统理论的核心体系是灰色模型,其中, GM(1,1)模型是适合于预测用的1个变量的一阶微分方程模型,适合本文中所做的预测。单一变量一阶微分方程用GM(1,1),只涉及一个变量,适合本文中所需要做的预测。GM(1,1)模型是灰色预测的核心,其离散时间响应函数近似呈指数规律。

2.3 残差GM(1,1)模型的建立及改进方法

2.3.1 残差灰色模型的建立

GM(1,1)模型具有要求样本数量少、预测精度高、运算简单、可检验等优点,但其局限性也很明显,其数据灰度越大预测精度越差,对于长期预测不合适。为了解决这些缺点,改进GM(1, 1)模型的方法已经有很多种,如干涉因子灰色预测模型、新信息GM(1,1)模型等,均可以对GM(1,1)模型进行一定的改进。在实际中,应用最广泛的是残差GM(1,1)模型,在一定程度上残差GM(1,1)模型对于模型的预测精度有一定的提高。因此本文用残差GM(1,1)模型来进行预测。

可知,正确预测t≥n时候的值成了灰色预测精度提高的关键,为了提高预测精度,引入马尔科夫过程。

2.3.2 马尔可夫预测过程

马尔可夫模型是描述当某一系统在已知现在情况下的条件下,系统未来时刻情况只与现在有关,而与过去的历史无直接关系的随机现象的数学模型。马尔可夫链是指时间和状态都是离散的马尔可夫过程。而状态转移概率则指的是从一个状态转换到另一种状态的可能性,由状态转移概率组成马氏链的状态转移矩阵,

引进马尔可夫过程求残差的正、负号状态转移概率,以此来确定t≥n时的残差符号。具体步骤如下:确定状态,在这里只有两种状态,即＋1和－1;根据已知的残差数据状态,求出状态转移矩阵P;根据已知的最后一个残差符号确定初始向量C(0);根据状态转移公式C(k)＝C(0)×Pk求出第k期状态转移的结果,取概率大的状态,如果出现的正负号的概率相等,一般取上期确定的结果。

2.3.3 检验和判断GM(1,1)模型的精度

为了确保所建立的灰色预测模型有较高的精度并能用于预测实际,检验判断模型的精度一般有三种方法,即残差大小检验、关联度检验、后验差检验。

(1)残差检验。

残差:

相对误差:

残差值越小越好。

(2)关联度检验。

关联度检验又称几何检验,用来检验模型曲线的形状与原始数列曲线的形状接近的程度。一般关联度大于0.6即可认为较为满意,通过检验。

(3)方差比和小误差概率检验。

残差序列均值:

原始序列均值:

原始序列标准差:

残差序列标准差:

方差比:

小误差概率:

2.4 库存指数预测结果

运用2014年4月－2015年2月的动力煤库存指数数据来预测2015年3月－12月的动力煤库存指数。

运用上述的残差修正模型以及马尔可夫过程,用MATLAB来实现,可得到以下预测结果:平均相对误差0.2236%,后验差比值C为0.3719,小误差概率P为0.800,关联度R为0.8045。可以看出,模型的平均相对误差都比较小,关联度R皆大于0.6,关联度通过检验,对比上述的模型精度等级表,由后验差比值C和关联度P的值可以看出,动力煤库存指数模型精度为二级,说明它具有较高的预测准确度,综上所述,模型通过了检验,可以用来做预测,并且预测的准确度很高。

动力煤库存指数预测分析如图2所示,2014年动力煤库存指数的实际值和与预测值之间误差极小,所以本研究建立的GM(1,1)灰色系统预测模型可以较好的模拟动力煤库存指数的走势,能够实现指数的短期预测。

从图2来看,2015年3月－12月期间的动力煤库存指数上升趋势,进入－5～0区间,但是依旧在±10以内,表明动力煤供求平衡。2015年12月走势为缓步上升的趋势。从整体来看我国动力煤处于供求平衡局面,但是依旧是动力煤库存略大于需求。

图2 动力煤库存指数预测值走势图

3 总结

依据近3年煤炭市场运行数据对动力煤库存指数进行测算,从各指数走势图可以看出动力煤库存指数和近3年动力煤市场运行状况一致。运用GM (1,1)灰色模型理论预测动力煤产需平衡指数的各指数值和综合指数值。通过动力煤产需平衡预测值,可以在短期内指导动力煤市场相关企业运营管理的决策。

[1] 张业松.煤炭市场供需形势的影响因素分析与对策建议[J].中国煤炭,2013(2)

[2] 张煜.中国动力煤出口竞争力与市场分析[J].中国煤炭,2001(12)

[3] 撰文,杜麒栋,孟文君.我国煤炭市场及港口运输形势现状和发展研究[R].中港协港口研究中心, 2011

[4] 蔡玺玉.影响我国电煤供给的主要量化因素分析[J].中国煤炭,2007(5)

[5] 王迪.2012年中国煤炭供需状况及价格走势判断[J].中国煤炭,2012(2)

(责任编辑 张大鹏)

The construction and predictive analysis on stock index of steam coal in China

Luo Haoyu,Ding Rijia,Yang Yang
(Management School,China University of Mining and Technology,Beijing,Haidian,Beijing 100083,China)

Taking China steam coal inventory as research object to build China steam coal stock index,which objectively reflects operational status of steam coal market in China．The current authors short-termly predicted production demand balance index of steam coal which playing a guiding role for related industry marketization operation of steam coal production,transportation,consumption and so on．

coal inventory,steam coal,predictive analysis

TD－9

A

罗昊宇(1980－),女,黑龙江省哈尔滨市人,中国矿业大学(北京)管理学院博士后。