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  • 看好评级]煤炭行业智能研究深度报告:基于机器学习方法的动力煤价格预测
  •   ? 选取两大类解释变量,宏观经济指标和煤炭行业指标。宏观经济指标包括货币供给、主要价格指数和长短期利率指标。行业指标的选取主要从煤炭库存、运输成本、供求关系以及国际市场等方面分析确定,分别选取秦皇岛港煤炭库存、东南沿海六大电厂库存、秦皇岛港锚地船舶数、海运费均值、六大电厂日耗煤量、东南沿海主要城市平均气温、动力煤产量、纽卡斯尔NEWC 动力煤现货价和布伦特DTD 原油现货价。

      ? LASSO 在解释变量较多(宏观与行业指标)的情况下将15 个解释变量缩减为12 个解释变量,更好地进行指标选取。陈好刘海峰结婚照在普通最小二乘法目标函数的基础上,通过构造一个L1 范数的惩罚项,从而可以将一些绝对值较小的系数直接压缩为0,得到一个较为稳定的模型。

      ? 经济数据之间的相互关联往往线性的,高斯回归在处理非线性、高维数据等问题上有很好的适应性。其特点是将贝叶斯思想引入到高斯过程中,跳过传统的线性回归模型,直接拟合形式为高斯分布的后验分布,并通过核函数建立输入量与输出量之间的逻辑关系。

      ? 研究结论:相对于多元线性回归模型,两种机器学习算法表现较好,大大提高了预测精度。高斯回归的误差均值为3.07%,5%以内误差比例和涨跌幅命中率均为85%,表现略优于LASSO。LASSO 的误差均值为3.49%,5%以内误差比例和涨跌幅命中率均为80%。

      对于8 月份的动力煤价格,两种算法给出的预测结果均为下跌(7月目前均价664元/吨),与我们之前的判断相一致,分析认为主因当前过高的港口和电厂库存压力所致。其中,高斯回归的预测值为636.46 元/吨。此外,我们也尝试对三季度的均价进行了预测。在历史数据的基础上,对8 月份解释变量的相关数据进行预测,最终得出三季度动力煤均价的预测值、为639.88 元/吨。今后每月25 号左右,我们会发布下一月度动力煤均价的预测,并在月度价格的基础上对季度价格进行修正。

      □ .孟.祥.文./.刘.晓.宁 .上.海.申.银.万.国.证.券.研.究.所.有.限.公.司

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