動態(tài)視角下煤炭影響因素及預測方程的研究

王俊賀

摘 要：煤炭在我國能源結構中的占比超過70%，其價格變化對能源行業(yè)及宏觀經濟調控具有現實意義;對研究、分析經濟波動，指導工業(yè)生產也有一定借鑒作用?；赩AR模型和SPSS分析，根據秦皇島地區(qū)動力煤2019年5月—2020年4月的價格數據變動，分析相關變量對煤炭價格的影響程度。研究發(fā)現，煤炭產量與價格呈負相關，大宗商品價格指數對價格變動的沖擊最大。探尋兩者的線性關系，參考模糊集合論，通過灰色預測，求解煤炭價格的時間序列方程、預測方程系數，得出短期內煤炭價格的預測方程?；谝陨涎芯浚瑢γ禾績r格進行調控，從政府層面提出相關建議。

關鍵詞：煤炭;價格影響因素;價格預測;VAR模型;SPSS分析;灰色預測

1?能源研究概述

1.1? 研究背景

煤炭是我國重要的基礎能源與化工材料，在國民經濟發(fā)展中占據重要戰(zhàn)略地位。煤炭在我國一次性能源結構中的占比超過70%，體量龐大，短時間內難以發(fā)生根本改變，是國民經濟發(fā)展的重要支撐。煤炭價格變動不僅影響煤炭行業(yè)的生產經營，進而影響我國物價、投資、消費和進出口，還影響相關行業(yè)甚至是國民經濟發(fā)展和社會穩(wěn)定。研究煤炭價格的波動有助于分析影響煤炭價格的因素，對有效預測煤炭價格具有重要現實意義。

研究煤炭價格的變化及影響因素具有現實動因，大宗商品的價格指數或供給需求變化，對價格波動具有助推作用。探求價格與變量的關系、驗算相關變量的影響程度，有助于預測價格走勢。

煤炭價格對我國能源行業(yè)走向、國內生產總值（Gross Domestic Product，GDP）甚至國際能源市場都有較大影響，提高價格預測的精度意味著把握市場先機，有利于節(jié)省資料機會成本，推動能源行業(yè)的轉型及發(fā)展。

綜上所述，國內學者就能源行業(yè)價格預測進行了很多有意義的研究，本研究只提出一個新的方向以供參考。

1.2? 文獻綜述

國內學者早已展開對能源價格影響因素的研究，既有研究多集中于對石油等能源的需求預測、能源價格對于經濟是否有影響及成因等方面。如孫繼湖等[1]對煤炭需求進行了灰色預測;蔡鑫磊[2]對煤炭價格的影響因素進行了合理剖析;王國定[3]對價格形成機制進行了可行性補充;張斌等[4]探索了能源價格對一國經濟產生影響的條件;丁志華等[5]立足于我國以煤炭為主的能源消費結構特征，從動態(tài)、靜態(tài)視角分析煤炭價格波動對我國GDP的影響，動靜態(tài)結合的時空處理方法使得價格波動期展現無遺，對經濟的影響則采用時變狀態(tài)進行全面且精準的研究。但部分學者認為能源價格波動對經濟的影響并不明顯，如國內學者牟敦果等[6]基于事變參數向量自回歸方法，以中國2003年3月—2011年1月的面板月度數據為研究區(qū)間，對工業(yè)增加值與煤炭價格之間的相互關系進行研究。研究結果表明，煤炭價格波動對中國經濟不存在抑制作用。張洪潮等[7]借鑒經濟波動理論，以時間序列為基礎，利用長期趨勢回歸方程擬合年度需求整體變化，得出結論：GDP是引導煤炭消費需求的主要原因，輔以帶通（Band-Pass，BP）濾波和季節(jié)性調整等方法，對中國煤炭消費需求的波動規(guī)律進行測度分析。施騁[8]運用系統(tǒng)動力學模型對煤炭價格形成模型進行了改良預測，更合理地描述了變量之間的關系。殷金恒[9]利用BP神經網絡模型構建煤炭價格影響因素及預測方程，得出不同因素的影響排序，基于影響程度進行未來價格預測。有觀點認為，國內煤炭消費需求呈周期性波動，煤炭消費需求量受經濟增長的影響且聯系緊密，宏觀政策在煤炭產業(yè)的發(fā)展方向、增長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，運用Eviews程序，將在險價值（Value at Risk，VAR）模型引入宏觀經濟指數、大宗商品價格指數、新能源指數，分析相關指數以及煤炭產量、進口量等一系列數據，得出影響秦皇島動力煤價格的主要因素及其影響程度。

結合秦皇島動力煤價格的歷史數據及影響煤炭價格的主要因素，采用統(tǒng)計產品與服務解決方案（Statistical Product and Service Solutions，SPSS）進行變量之間相關性的模擬分析，并對其進行模型擬建，分別進行模型1、2、3、4的回歸性及殘差計算和相關系數的分析。

參考模糊集合論，用灰色預測模型進行模糊性預測，建立煤炭價格綜合預測模型，推測價格影響結果，并推導出煤炭價格時間相應序列，即煤炭未來價格公式，并根據對應數據進行精度測算，確保模型推導時間序列方程的合理性及準確度。

2?Eviews-VAR模型（研究相關變量關系）

采用VAR模型進行變量關系研究，查閱相關文獻資料，以2019年5月—2020年4月末為基期，為消除時間序列產生的異方差，對時間序列數據采用對數化處理。設變量y、x1、x2、x3、x4、x5分別表示動力煤平均價格、宏觀經濟景氣指數、大宗商品價格指數、新能源指數、煤炭進口數額、煤炭產量（以上指標均以月作為衡量單位）。經過對數處理，得到ln y、ln x1、ln x2、ln x3、ln x4、ln x5 6個變量，為探討以上變量能否構成VAR模型，進行單位根檢驗。

2.1? 單位根檢驗

采用增廣迪基-富勒（Augmented Dickey-Fuller，ADF）單位根檢驗，對于變量數列{yt}，一般檢驗形式為：

式中，t為時間趨勢項，p為滯后系數。

表1反映了變量序列在ADF方法下平穩(wěn)可運行，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

在實際經濟運行中，大多數時間序列是非平穩(wěn)的，通常使用差分法使其平穩(wěn)化，但變換后的時間序列可能不具有經濟意義，導致模型解釋能力降低，因此，格蘭杰分析具有必要性。

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

由表2可知，宏觀經濟景氣狀況、大宗商品價格變化、新能源指數都會帶來煤炭價格變化。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，進行F矩陣的單位圖檢測。

經系統(tǒng)檢測，點均落在單位圓內部，滯后二階的VAR模型穩(wěn)定。

2.4? 脈沖響應函數

脈沖響應函數是指系統(tǒng)對其中某一個變量的沖擊或信息所作出的反應。設該函數為：

式中，ψ為系數矩陣，C為常數向量，P為非奇異矩陣，滿足PP?=Ω，wt為向量白噪聲。可得以下脈沖結果：

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

從脈沖響應函數可以觀察到，宏觀經濟對煤炭價格的沖擊是正向的，煤炭產量對煤炭價格的沖擊是負向的，大宗商品價格對煤炭價格的沖擊最顯著，也會在短時間內顯現出來。大宗商品價格、宏觀經濟景氣程度、煤炭產量、新能源這4種因素對煤炭價格的沖擊均在短期內達到最大值，而且影響的持續(xù)時間較長。

2.5? 方差分解

通過Eviews中的VAR模型進行方差的分解分析，程序操作后得出的分析結果如下：（1）ln y與ln x1相關方差約為94.515 05;（2）ln y與ln x3相關度方差為73.070 51;（3）ln y與ln x5相關度方差為88.222 19（均為10個經濟周期）。

根據方差分解圖提供的方差分析，通過比較相關方差可知，ln x1對ln y影響最大，其次為ln x5、ln x3，從而得出宏觀經濟景氣指數、煤炭產量、新能源指數對煤炭價格有不同程度的影響。

根據VAR模型的綜合分析，秦皇島動力煤價格的影響因素及其排序為：宏觀經濟景氣指數、煤炭產量、新能源指數。

3?方程的推導求解

3.1? 累加序列

采用灰色預測，模型參數較少，符合序列方程。利用MATLAB生成灰色預測GM（1，1）模型，通過已知相關數據，構造累加生成序列x（1），則：

對x（1）進行緊鄰均值生成：

可得到矩陣B及向量Y，隨后采用多次實驗方法進行研究。

3.2? 最小二乘法

解得時間響應序列模型為：

3.3? 灰色關聯度檢驗

以2020年3月6日—4月30日為例：

灰色關聯度：γ≈0.76>0.60，檢驗通過后進行殘差檢驗。

3.4? 殘差檢驗

計算得方差比：

在殘差檢驗中，發(fā)現相對誤差極小，和真實數據吻合度較高，所以暫不進行殘差修正，保持原結果。

故預測結果為：

4?推論及分析

在社會主義市場經濟體制決定煤炭價格的情況下，企業(yè)應當成為煤炭價格確定的主體，而政府應當發(fā)揮“看不見的手”的宏觀調控作用，通過完善經濟政策、深化改革等手段，促進煤炭市場的穩(wěn)定健康發(fā)展。

4.1? 加強中國煤炭市場宏觀調控機制建設

從煤炭價格預測分析可以看出，我國煤炭市場在短期內很難平衡，為確保環(huán)境保護政策落實，企業(yè)面臨較大的壓力，煤炭價格易出現波動，政府作為穩(wěn)定煤炭市場價格的中堅力量，應設立專門的煤炭價格管理機構，完善市場監(jiān)管，促進煤炭價格的平穩(wěn)運行。完善煤炭相關的業(yè)務支持服務，提高大數據跟蹤監(jiān)測煤炭價格的水平，第一時間發(fā)布煤炭市場信息，政府利用數據庫分析煤炭市場并預測煤炭價格走勢，有效引導國內消費。

4.2? 完善煤炭企業(yè)引導機制

政府引導一些企業(yè)適當進出：對污染環(huán)境較嚴重、資源較差的企業(yè)，安排存在嚴重的安全問題和生產能力較低的煤礦退出，引進優(yōu)勢創(chuàng)新新興企業(yè)。充分發(fā)揮市場的主導性作用，運用市場機制促進優(yōu)劣出清。引入獎懲機制，獎罰分明。加強產業(yè)結構調整，降低高耗能產業(yè)比重，提高能源利用效率、能源消費質量。

4.3? 建立煤炭儲備體系

國家采用調控措施，建立、完善煤炭儲備體系，維持市場上的煤炭供需平衡，避免煤炭價格大幅度波動，盡力降低煤炭價格波動對實體經濟的影響，配備交通應急準備金，減少運輸等不確定性。

通過以上措施合理調控國內煤炭市場，推進供給側改革，完善政府的市場價格調控體系。

[參考文獻]

[1]孫繼湖，王立節(jié).基于灰色理論的煤炭需求預測模型[J].煤炭學報，2002，27（3）：333-336.

[2]蔡鑫磊.目前影響我國煤炭價格的主要因素分析[J].煤炭經濟研究，2008（10）：87-90.

[3]王國定.關于我國煤炭價格形成機制分析[D].太原：山西財經大學，2009.

[4]張斌，徐建煒.石油價格沖擊與中國的宏觀經濟：機制、影響及對策[J].管理世界，2010（11）：18-27.

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[6]牟敦果，林伯強.中國經濟增長、電力消費和煤炭價格相互影響的時變參數研究[J].金融研究，2012（6）：42-53.

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[8]施騁.我國煤炭價格形成機制及其影響因素研究[D].北京：北京交通大學，2015.

[9]殷金恒.基于BP神經網絡的煤炭價格預測研究[J].科技與創(chuàng)新，2021（2）：57.