動(dòng)態(tài)視角下煤炭影響因素及預(yù)測(cè)方程的研究

王俊賀

摘 要：煤炭在我國(guó)能源結(jié)構(gòu)中的占比超過70%，其價(jià)格變化對(duì)能源行業(yè)及宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控具有現(xiàn)實(shí)意義;對(duì)研究、分析經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，指導(dǎo)工業(yè)生產(chǎn)也有一定借鑒作用?；赩AR模型和SPSS分析，根據(jù)秦皇島地區(qū)動(dòng)力煤2019年5月—2020年4月的價(jià)格數(shù)據(jù)變動(dòng)，分析相關(guān)變量對(duì)煤炭?jī)r(jià)格的影響程度。研究發(fā)現(xiàn)，煤炭產(chǎn)量與價(jià)格呈負(fù)相關(guān)，大宗商品價(jià)格指數(shù)對(duì)價(jià)格變動(dòng)的沖擊最大。探尋兩者的線性關(guān)系，參考模糊集合論，通過灰色預(yù)測(cè)，求解煤炭?jī)r(jià)格的時(shí)間序列方程、預(yù)測(cè)方程系數(shù)，得出短期內(nèi)煤炭?jī)r(jià)格的預(yù)測(cè)方程?；谝陨涎芯?，對(duì)煤炭?jī)r(jià)格進(jìn)行調(diào)控，從政府層面提出相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞：煤炭;價(jià)格影響因素;價(jià)格預(yù)測(cè);VAR模型;SPSS分析;灰色預(yù)測(cè)

1?能源研究概述

1.1? 研究背景

煤炭是我國(guó)重要的基礎(chǔ)能源與化工材料，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占據(jù)重要戰(zhàn)略地位。煤炭在我國(guó)一次性能源結(jié)構(gòu)中的占比超過70%，體量龐大，短時(shí)間內(nèi)難以發(fā)生根本改變，是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支撐。煤炭?jī)r(jià)格變動(dòng)不僅影響煤炭行業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)，進(jìn)而影響我國(guó)物價(jià)、投資、消費(fèi)和進(jìn)出口，還影響相關(guān)行業(yè)甚至是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)穩(wěn)定。研究煤炭?jī)r(jià)格的波動(dòng)有助于分析影響煤炭?jī)r(jià)格的因素，對(duì)有效預(yù)測(cè)煤炭?jī)r(jià)格具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

研究煤炭?jī)r(jià)格的變化及影響因素具有現(xiàn)實(shí)動(dòng)因，大宗商品的價(jià)格指數(shù)或供給需求變化，對(duì)價(jià)格波動(dòng)具有助推作用。探求價(jià)格與變量的關(guān)系、驗(yàn)算相關(guān)變量的影響程度，有助于預(yù)測(cè)價(jià)格走勢(shì)。

煤炭?jī)r(jià)格對(duì)我國(guó)能源行業(yè)走向、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（Gross Domestic Product，GDP）甚至國(guó)際能源市場(chǎng)都有較大影響，提高價(jià)格預(yù)測(cè)的精度意味著把握市場(chǎng)先機(jī)，有利于節(jié)省資料機(jī)會(huì)成本，推動(dòng)能源行業(yè)的轉(zhuǎn)型及發(fā)展。

綜上所述，國(guó)內(nèi)學(xué)者就能源行業(yè)價(jià)格預(yù)測(cè)進(jìn)行了很多有意義的研究，本研究只提出一個(gè)新的方向以供參考。

1.2? 文獻(xiàn)綜述

國(guó)內(nèi)學(xué)者早已展開對(duì)能源價(jià)格影響因素的研究，既有研究多集中于對(duì)石油等能源的需求預(yù)測(cè)、能源價(jià)格對(duì)于經(jīng)濟(jì)是否有影響及成因等方面。如孫繼湖等[1]對(duì)煤炭需求進(jìn)行了灰色預(yù)測(cè);蔡鑫磊[2]對(duì)煤炭?jī)r(jià)格的影響因素進(jìn)行了合理剖析;王國(guó)定[3]對(duì)價(jià)格形成機(jī)制進(jìn)行了可行性補(bǔ)充;張斌等[4]探索了能源價(jià)格對(duì)一國(guó)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響的條件;丁志華等[5]立足于我國(guó)以煤炭為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)特征，從動(dòng)態(tài)、靜態(tài)視角分析煤炭?jī)r(jià)格波動(dòng)對(duì)我國(guó)GDP的影響，動(dòng)靜態(tài)結(jié)合的時(shí)空處理方法使得價(jià)格波動(dòng)期展現(xiàn)無遺，對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響則采用時(shí)變狀態(tài)進(jìn)行全面且精準(zhǔn)的研究。但部分學(xué)者認(rèn)為能源價(jià)格波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響并不明顯，如國(guó)內(nèi)學(xué)者牟敦果等[6]基于事變參數(shù)向量自回歸方法，以中國(guó)2003年3月—2011年1月的面板月度數(shù)據(jù)為研究區(qū)間，對(duì)工業(yè)增加值與煤炭?jī)r(jià)格之間的相互關(guān)系進(jìn)行研究。研究結(jié)果表明，煤炭?jī)r(jià)格波動(dòng)對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)不存在抑制作用。張洪潮等[7]借鑒經(jīng)濟(jì)波動(dòng)理論，以時(shí)間序列為基礎(chǔ)，利用長(zhǎng)期趨勢(shì)回歸方程擬合年度需求整體變化，得出結(jié)論：GDP是引導(dǎo)煤炭消費(fèi)需求的主要原因，輔以帶通（Band-Pass，BP）濾波和季節(jié)性調(diào)整等方法，對(duì)中國(guó)煤炭消費(fèi)需求的波動(dòng)規(guī)律進(jìn)行測(cè)度分析。施騁[8]運(yùn)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型對(duì)煤炭?jī)r(jià)格形成模型進(jìn)行了改良預(yù)測(cè)，更合理地描述了變量之間的關(guān)系。殷金恒[9]利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建煤炭?jī)r(jià)格影響因素及預(yù)測(cè)方程，得出不同因素的影響排序，基于影響程度進(jìn)行未來價(jià)格預(yù)測(cè)。有觀點(diǎn)認(rèn)為，國(guó)內(nèi)煤炭消費(fèi)需求呈周期性波動(dòng)，煤炭消費(fèi)需求量受經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響且聯(lián)系緊密，宏觀政策在煤炭產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向、增長(zhǎng)速度等方面起決定性作用。

1.3? 系統(tǒng)性研究思路

采用量化分析，運(yùn)用Eviews程序，將在險(xiǎn)價(jià)值（Value at Risk，VAR）模型引入宏觀經(jīng)濟(jì)指數(shù)、大宗商品價(jià)格指數(shù)、新能源指數(shù)，分析相關(guān)指數(shù)以及煤炭產(chǎn)量、進(jìn)口量等一系列數(shù)據(jù)，得出影響秦皇島動(dòng)力煤價(jià)格的主要因素及其影響程度。

結(jié)合秦皇島動(dòng)力煤價(jià)格的歷史數(shù)據(jù)及影響煤炭?jī)r(jià)格的主要因素，采用統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案（Statistical Product and Service Solutions，SPSS）進(jìn)行變量之間相關(guān)性的模擬分析，并對(duì)其進(jìn)行模型擬建，分別進(jìn)行模型1、2、3、4的回歸性及殘差計(jì)算和相關(guān)系數(shù)的分析。

參考模糊集合論，用灰色預(yù)測(cè)模型進(jìn)行模糊性預(yù)測(cè)，建立煤炭?jī)r(jià)格綜合預(yù)測(cè)模型，推測(cè)價(jià)格影響結(jié)果，并推導(dǎo)出煤炭?jī)r(jià)格時(shí)間相應(yīng)序列，即煤炭未來價(jià)格公式，并根據(jù)對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行精度測(cè)算，確保模型推導(dǎo)時(shí)間序列方程的合理性及準(zhǔn)確度。

2?Eviews-VAR模型（研究相關(guān)變量關(guān)系）

采用VAR模型進(jìn)行變量關(guān)系研究，查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料，以2019年5月—2020年4月末為基期，為消除時(shí)間序列產(chǎn)生的異方差，對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)采用對(duì)數(shù)化處理。設(shè)變量y、x1、x2、x3、x4、x5分別表示動(dòng)力煤平均價(jià)格、宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)、大宗商品價(jià)格指數(shù)、新能源指數(shù)、煤炭進(jìn)口數(shù)額、煤炭產(chǎn)量（以上指標(biāo)均以月作為衡量單位）。經(jīng)過對(duì)數(shù)處理，得到ln y、ln x1、ln x2、ln x3、ln x4、ln x5 6個(gè)變量，為探討以上變量能否構(gòu)成VAR模型，進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。

2.1? 單位根檢驗(yàn)

采用增廣迪基-富勒（Augmented Dickey-Fuller，ADF）單位根檢驗(yàn)，對(duì)于變量數(shù)列{yt}，一般檢驗(yàn)形式為：

式中，t為時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)，p為滯后系數(shù)。

表1反映了變量序列在ADF方法下平穩(wěn)可運(yùn)行，確定了模型的存在可能。

雖然ln x3和ln y在1% level情況下不滿足，但p值遠(yuǎn)小于0.05，可看作平穩(wěn)。

2.2? 格蘭杰分析或格蘭杰因果檢驗(yàn)

在實(shí)際經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中，大多數(shù)時(shí)間序列是非平穩(wěn)的，通常使用差分法使其平穩(wěn)化，但變換后的時(shí)間序列可能不具有經(jīng)濟(jì)意義，導(dǎo)致模型解釋能力降低，因此，格蘭杰分析具有必要性。

利用赤池信息量準(zhǔn)則（Akaike Information Criterion，AIC）準(zhǔn)則確定滯后階數(shù)（ln x1、ln x3、ln x5對(duì)ln y在滯后一二階情況下說明宏觀經(jīng)濟(jì)指數(shù)和新能源指數(shù)），表2反映了在原假設(shè)下概率發(fā)生的可能性。

由表2可知，宏觀經(jīng)濟(jì)景氣狀況、大宗商品價(jià)格變化、新能源指數(shù)都會(huì)帶來煤炭?jī)r(jià)格變化。在滯后一、二階，該影響是持續(xù)且穩(wěn)定的。

2.3? F矩陣（單位根檢驗(yàn)滯后二階）

利用F矩陣單位根判斷VAR模型是否處于平穩(wěn)狀態(tài)。

以ln x2與ln y為例，進(jìn)行F矩陣的單位圖檢測(cè)。

經(jīng)系統(tǒng)檢測(cè)，點(diǎn)均落在單位圓內(nèi)部，滯后二階的VAR模型穩(wěn)定。

2.4? 脈沖響應(yīng)函數(shù)

脈沖響應(yīng)函數(shù)是指系統(tǒng)對(duì)其中某一個(gè)變量的沖擊或信息所作出的反應(yīng)。設(shè)該函數(shù)為：

式中，ψ為系數(shù)矩陣，C為常數(shù)向量，P為非奇異矩陣，滿足PP?=Ω，wt為向量白噪聲?？傻靡韵旅}沖結(jié)果：

（1）ln y對(duì)ln x1在1期和2期的沖擊快速上升，此后下降，呈現(xiàn)起伏正方向波動(dòng);（2）ln y對(duì)ln x2在二期達(dá)到頂峰，之后下降;（3）ln y對(duì)ln x3同1期起伏性波動(dòng)，但明顯呈負(fù)波動(dòng)。

從脈沖響應(yīng)函數(shù)可以觀察到，宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)煤炭?jī)r(jià)格的沖擊是正向的，煤炭產(chǎn)量對(duì)煤炭?jī)r(jià)格的沖擊是負(fù)向的，大宗商品價(jià)格對(duì)煤炭?jī)r(jià)格的沖擊最顯著，也會(huì)在短時(shí)間內(nèi)顯現(xiàn)出來。大宗商品價(jià)格、宏觀經(jīng)濟(jì)景氣程度、煤炭產(chǎn)量、新能源這4種因素對(duì)煤炭?jī)r(jià)格的沖擊均在短期內(nèi)達(dá)到最大值，而且影響的持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)。

2.5? 方差分解

通過Eviews中的VAR模型進(jìn)行方差的分解分析，程序操作后得出的分析結(jié)果如下：（1）ln y與ln x1相關(guān)方差約為94.515 05;（2）ln y與ln x3相關(guān)度方差為73.070 51;（3）ln y與ln x5相關(guān)度方差為88.222 19（均為10個(gè)經(jīng)濟(jì)周期）。

根據(jù)方差分解圖提供的方差分析，通過比較相關(guān)方差可知，ln x1對(duì)ln y影響最大，其次為ln x5、ln x3，從而得出宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)、煤炭產(chǎn)量、新能源指數(shù)對(duì)煤炭?jī)r(jià)格有不同程度的影響。

根據(jù)VAR模型的綜合分析，秦皇島動(dòng)力煤價(jià)格的影響因素及其排序?yàn)椋汉暧^經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)、煤炭產(chǎn)量、新能源指數(shù)。

3?方程的推導(dǎo)求解

3.1? 累加序列

采用灰色預(yù)測(cè)，模型參數(shù)較少，符合序列方程。利用MATLAB生成灰色預(yù)測(cè)GM（1，1）模型，通過已知相關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)造累加生成序列x（1），則：

對(duì)x（1）進(jìn)行緊鄰均值生成：

可得到矩陣B及向量Y，隨后采用多次實(shí)驗(yàn)方法進(jìn)行研究。

3.2? 最小二乘法

解得時(shí)間響應(yīng)序列模型為：

3.3? 灰色關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)

以2020年3月6日—4月30日為例：

灰色關(guān)聯(lián)度：γ≈0.76>0.60，檢驗(yàn)通過后進(jìn)行殘差檢驗(yàn)。

3.4? 殘差檢驗(yàn)

計(jì)算得方差比：

在殘差檢驗(yàn)中，發(fā)現(xiàn)相對(duì)誤差極小，和真實(shí)數(shù)據(jù)吻合度較高，所以暫不進(jìn)行殘差修正，保持原結(jié)果。

故預(yù)測(cè)結(jié)果為：

4?推論及分析

在社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制決定煤炭?jī)r(jià)格的情況下，企業(yè)應(yīng)當(dāng)成為煤炭?jī)r(jià)格確定的主體，而政府應(yīng)當(dāng)發(fā)揮“看不見的手”的宏觀調(diào)控作用，通過完善經(jīng)濟(jì)政策、深化改革等手段，促進(jìn)煤炭市場(chǎng)的穩(wěn)定健康發(fā)展。

4.1? 加強(qiáng)中國(guó)煤炭市場(chǎng)宏觀調(diào)控機(jī)制建設(shè)

從煤炭?jī)r(jià)格預(yù)測(cè)分析可以看出，我國(guó)煤炭市場(chǎng)在短期內(nèi)很難平衡，為確保環(huán)境保護(hù)政策落實(shí)，企業(yè)面臨較大的壓力，煤炭?jī)r(jià)格易出現(xiàn)波動(dòng)，政府作為穩(wěn)定煤炭市場(chǎng)價(jià)格的中堅(jiān)力量，應(yīng)設(shè)立專門的煤炭?jī)r(jià)格管理機(jī)構(gòu)，完善市場(chǎng)監(jiān)管，促進(jìn)煤炭?jī)r(jià)格的平穩(wěn)運(yùn)行。完善煤炭相關(guān)的業(yè)務(wù)支持服務(wù)，提高大數(shù)據(jù)跟蹤監(jiān)測(cè)煤炭?jī)r(jià)格的水平，第一時(shí)間發(fā)布煤炭市場(chǎng)信息，政府利用數(shù)據(jù)庫(kù)分析煤炭市場(chǎng)并預(yù)測(cè)煤炭?jī)r(jià)格走勢(shì)，有效引導(dǎo)國(guó)內(nèi)消費(fèi)。

4.2? 完善煤炭企業(yè)引導(dǎo)機(jī)制

政府引導(dǎo)一些企業(yè)適當(dāng)進(jìn)出：對(duì)污染環(huán)境較嚴(yán)重、資源較差的企業(yè)，安排存在嚴(yán)重的安全問題和生產(chǎn)能力較低的煤礦退出，引進(jìn)優(yōu)勢(shì)創(chuàng)新新興企業(yè)。充分發(fā)揮市場(chǎng)的主導(dǎo)性作用，運(yùn)用市場(chǎng)機(jī)制促進(jìn)優(yōu)劣出清。引入獎(jiǎng)懲機(jī)制，獎(jiǎng)罰分明。加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，降低高耗能產(chǎn)業(yè)比重，提高能源利用效率、能源消費(fèi)質(zhì)量。

4.3? 建立煤炭?jī)?chǔ)備體系

國(guó)家采用調(diào)控措施，建立、完善煤炭?jī)?chǔ)備體系，維持市場(chǎng)上的煤炭供需平衡，避免煤炭?jī)r(jià)格大幅度波動(dòng)，盡力降低煤炭?jī)r(jià)格波動(dòng)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響，配備交通應(yīng)急準(zhǔn)備金，減少運(yùn)輸?shù)炔淮_定性。

通過以上措施合理調(diào)控國(guó)內(nèi)煤炭市場(chǎng)，推進(jìn)供給側(cè)改革，完善政府的市場(chǎng)價(jià)格調(diào)控體系。

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