基于層次分析與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的煤炭價格預(yù)測研究*

饒世杰 肖歡暢

(中國民用航空飛行學(xué)院飛行技術(shù)學(xué)院,四川德陽 618307)

0 引言

煤炭屬大宗商品,其價格既受國家宏觀調(diào)控及政府部門監(jiān)控,又受國內(nèi)煤炭市場的影響。除此之外,氣候變化、能源消耗結(jié)構(gòu)、國際煤炭市場等其他外界因素也會引起煤炭價格波動。對于煤炭價格分析與探討,前人的研究并不在少,然而,隨著時代的發(fā)展與網(wǎng)絡(luò)的普及,商品的產(chǎn)業(yè)化、世界化、關(guān)聯(lián)性、對比度等一系列的現(xiàn)代化數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與影響越來越凸顯。當前,缺少這些參數(shù)指標建立數(shù)據(jù)處理分析預(yù)測模型,來作為煤炭價格政策的意見參考。本文將建立分析模型與預(yù)測模型,并結(jié)合國內(nèi)外的數(shù)據(jù)及事件,優(yōu)化當前的政策指標,以及加強應(yīng)對突發(fā)情況的能力。

1 影響因素獲取

價格因素始終是復(fù)雜多變的,某些因素甚至在不同的時間段具備不同的影響力,同時,本文設(shè)立的煤炭價格影響因素,其參考文獻時間跨度較久,因此本文采用的方法是在理想假設(shè)的條件下建立的。在閱讀大量文獻后,通過病例對照試驗、隊列研究的方法,經(jīng)過異質(zhì)性檢驗和合并效應(yīng)量后獲得了表1所示的影響價格因素的重要性。

經(jīng)過文獻對比后得出結(jié)論:煤炭的供求、煤炭進出口、運輸及開采成本、煤炭庫存、國際煤炭行情、其他替代能源、上下游產(chǎn)品價格以及與其相關(guān)工業(yè)等都對煤炭價格有影響。其中,如國家政策、宏觀經(jīng)濟對其他因素具有決定作用,這也符合我國政府對煤炭等大宗商品的宏觀把控的現(xiàn)實。

在各因素相互影響的情況下,不同因素會占據(jù)不同的地位,因此,本文決定采用層次分析法建立因素分析的優(yōu)化模型,同時可以為后續(xù)的排序提供鋪墊?；谏鲜鲆蛩氐幕痉治霭l(fā)現(xiàn),國家政策與宏觀經(jīng)濟屬于最上層的影響因素,并且調(diào)控其余因素,因此本模型暫不討論此類因素,僅以市場因素作為討論對象,進行層次分析以確定權(quán)重。

表1 影響價格因素的重要性Tab.1 Importance of price factors

通過層次分析法,將多個影響煤炭價格的因素按照它們之間的相互關(guān)系將其層次化,建立層次結(jié)構(gòu)模型,然后逐層分析獲取重要性的權(quán)重,如圖1所示。這種自上而下的分析結(jié)構(gòu),通過指標間的相互比對獲取重要性排序,構(gòu)建判斷對比矩Q陣,進行單層次排序?qū)Ρ扔嬎?。?jīng)計算,該矩陣最大特征根λmax=6.0382(QV=λmaxV),CI=0.0076,CR=0.0061≤0.1,該模型通過一致性檢驗,具有可靠性。

最后得到的各因素權(quán)重,如表2所示。

本文選取了2019年5月1日至2020年4月30日期間秦皇島港動力煤平均價格波動作為實際數(shù)據(jù)依據(jù),分析近期影響煤炭價格的主要因素,如圖2所示。分析發(fā)現(xiàn),2019年5月1日至2020年4月30日期間,秦皇島港動力煤價格總體呈下降趨勢,在2019年7、8月份出現(xiàn)過較小幅度的反彈,在11月份下降趨勢放緩,并迎來較長一段時間的回升,但是在2020年3月中旬開始大幅下跌。

圖1 層次結(jié)構(gòu)模型簡圖Fig.1 Brief diagram of hierarchical structure model

表2 層次分析模型計算結(jié)果Tab.2 Calculation resultsofAnalytic hierarchy model

圖2 2019年5月1日至2020年4月30日秦皇島港動力煤價格波動圖Fig.2 Thermal coal price fluctuations in Qinhuangdao Port from May 1, 2019 to April 30

經(jīng)過查閱相關(guān)文獻發(fā)現(xiàn),近年來我國煤炭一直處于產(chǎn)能過剩狀態(tài),而且近三年我國煤炭去產(chǎn)能超8億噸,煤礦數(shù)量減少到5700處[7],供應(yīng)端和供應(yīng)量已大幅減少;而且國際煤炭價格相對較低,進口量基本逐年增加,每年進口約2～3億噸的煤炭[7];同時近年來國家一直推行的“節(jié)能減排”“關(guān)閉高耗能企業(yè)”等措施,也給煤炭行業(yè)造成不小的沖擊,所以,煤炭價格的持續(xù)走低是多方面因素構(gòu)成的。

對于2019年7、8月份的價格反彈與11月開始的價格回升,屬于夏季與冬季用電高峰期的市場正常調(diào)節(jié),由市場供需變化直接決定的。但是,往年2月上旬的春節(jié)用煤淡季,在2020年卻推遲至3月中旬發(fā)生,而且期間還出現(xiàn)了價格上漲的反常情況。究其原因，首先是二月上旬北方地區(qū)仍處在冬季燃煤供應(yīng)的時節(jié),但由于煤礦的生產(chǎn)放緩,產(chǎn)量較低,且煤炭運輸受到了限制,出現(xiàn)供應(yīng)鏈短缺問題；此外，積壓的庫存在冬季燃煤供應(yīng)中已消耗大半。這些因素共同造成了2月上旬秦皇島港動力煤價格的中幅上漲(與12月的小幅上漲作比)。

3月中旬至4月底是煤炭價格下滑最劇烈的時間段,處于往年春季用煤淡季,居民用電量也較低,而水利發(fā)電量回升,這些市場因素決定煤炭價格大幅下滑。此外,當年下游企業(yè)的開工狀況一直不容樂觀，與往年的春節(jié)淡季類似,由于需求端的缺失,導(dǎo)致價格持續(xù)走低。可以認為,此期間的價格滑落是春季淡季與“類”春節(jié)淡季疊加引起的。

綜上分析,影響2019年5月1日至2020年4月30日期間,秦皇島港動力煤價格的主要因素排序為:煤炭需求、煤炭供應(yīng)、煤炭庫存、國際煤炭進口、特殊時期的國家政策、長久但已接近尾聲的國家政策。

2 預(yù)測模型研究

為了進一步建立煤炭價格的預(yù)測模型,查詢秦皇島港2006年7月至2020年4月間動力煤平均價格,其波動折線圖如圖3所示。

本文選取RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建立煤炭價格預(yù)測模型,其基本思想是:用RBF作為隱含層每一個元素的“基”以構(gòu)成隱含層,便可以將輸入的矢向量直接投影到隱含層中,而避免了運用“權(quán)”連接。而第二次的線性映射,將輸出作為“隱元素”的線性權(quán)加和,精度更高,準確性更強。其中,隱含層的作用是把低維向量的i映射到高維的Sk,這樣低維線性不可拆分的情況變?yōu)楦呔S線性可拆分了,其主要核心思想模式圖如圖4所示。

圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型Fig 4 Model of neural network structure

圖3 2006年7月至2020年4月秦皇島港動力煤價格波動圖Fig.3 Thermal coal price fluctuations in Qinhuangdao Port from July 2006 to April 2020

圖5 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測三年內(nèi)煤炭價格走勢Fig.5 RBF neural network model predicts coal price trends in three years

本文只考慮了煤炭需求、煤炭供應(yīng)、煤炭存儲、煤炭進口四個因素作為輸入數(shù)據(jù),將100天的煤炭價格歷史數(shù)據(jù)作為參考,將8年(2009-2016)的影響因素歷史數(shù)據(jù)代入。接下來引入徑向基函數(shù)(RBF),RBF是一個取值依賴于離原點距離的函數(shù),包括:

兩種表達方式。為了使函數(shù)模型更具有可參考性,需要建立兩個參數(shù):中心參數(shù) 和寬度參數(shù) 。最常用的RBF是高斯函數(shù)如下:

式(2)中,c為函數(shù)中心點,(x-c)為函數(shù)中心,σ為函數(shù)寬度參數(shù),用來控制函數(shù)的徑向作用范圍。在此基礎(chǔ)上進行網(wǎng)絡(luò)計算,可以獲得網(wǎng)絡(luò)模式結(jié)果如下:

式(3)中,ω為調(diào)整參數(shù),在進行仿真模擬的計算中,常會出現(xiàn)偏離情況,所以為有效改善調(diào)整參數(shù)的取值,需要進行損失函數(shù)計算如下:

通過該模型預(yù)測未來三年秦皇島港動力煤價格如圖5所示。根據(jù)計算結(jié)果分析,當數(shù)據(jù)量穩(wěn)定的情況下,價格波動是較為平緩的,未出現(xiàn)類似在2009、2012年等時間段出現(xiàn)的煤炭價格大幅波動的情況。

3 政策建議

基于以上分析和預(yù)測,結(jié)合我國實際情況,本文給出如下建議來穩(wěn)定煤炭價格。

(1)在建立健全的長效穩(wěn)定機制下,增強國家宏觀調(diào)控能力,進行產(chǎn)業(yè)升級。1)為國家煤炭建立穩(wěn)定庫存,在大型的煤炭運輸中轉(zhuǎn)站,建立更完備的庫存機制和市場監(jiān)控體系。穩(wěn)定的庫存期望可以穩(wěn)定市場,降低了雙方的運營風(fēng)險,還可以提高全行業(yè)應(yīng)對不確定因素的能力。2)推動建設(shè)全國煤炭交易數(shù)據(jù)平臺。目前我國煤炭市場與交易并不透明,缺少社會監(jiān)督,甚至還有捏造數(shù)據(jù)等不良競爭行為。因此,推動煤炭市場的公開透明,不僅可以使其受到應(yīng)有的市場監(jiān)督,完善整個機制運行[8]。3)推進企業(yè)重組與兼并?？梢蕴岣弋a(chǎn)業(yè)集中度,在進行產(chǎn)業(yè)改革與國家政策的推行時,效率更高;同時,增強大型企業(yè)抗風(fēng)險的能力。

(2)限制進口煤的輸入量,以保護本地煤炭企業(yè)。

(3)加快技術(shù)革新,支持研究機構(gòu)與企業(yè)改進工藝。我國煤炭含硫量高是排放廢氣污染物濃度高的重要原因,因此,推動煤炭脫硫與煙氣脫硫的技術(shù)進步,降低企業(yè)的環(huán)保成本,對整個煤炭市場及其上下游產(chǎn)業(yè)都是利好因素。

(4)推動環(huán)境保護,整頓野蠻開采方式。當前,損煤率大、不計生態(tài)后果的現(xiàn)狀都不利于煤炭行業(yè)的發(fā)展與環(huán)境保護。

(5)推進煤炭與下游產(chǎn)業(yè)的一體化、開放運力、探索低成本運輸方式。我國煤炭產(chǎn)出地與需求地的地域差異,導(dǎo)致運輸?shù)臉O度不便。因此,將煤炭企業(yè)與下游產(chǎn)業(yè)融合,具有減少運輸壓力的重要意義,產(chǎn)業(yè)集聚,也可以更好地消除行業(yè)間的壁壘,穩(wěn)定煤炭市場。當然,水煤氣運輸、煤炭碎化流體運輸?shù)确绞揭彩堑统杀緦崿F(xiàn)的方向。

4 結(jié)語

目前,我國的能源結(jié)構(gòu)正在悄然改變,火力發(fā)電量降低、石油與天然氣占比增加、清潔能源的出現(xiàn),這在未來都是對煤炭市場的挑戰(zhàn)。穩(wěn)定的市場不僅是靠政府的維護,還需要全行業(yè)共同研究技術(shù),革新工藝,共同創(chuàng)造一個完備的市場體系。本文通過秦皇島港動力煤數(shù)據(jù)作為依據(jù),利用層次分析模型分析影響煤炭價格的主要因素,并選取了其中重要因素建立RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,預(yù)測未來煤炭價格走勢。并在此基礎(chǔ)上,提出了產(chǎn)業(yè)升級、加快技術(shù)革新、推動環(huán)境保護等建議,為煤炭行業(yè)健康發(fā)展做出貢獻。