袁训锋, 王肖影, 潘新宇, 张文露, 冯帆
(商洛学院,1.电子信息与电气工程学院;2.数学与计算机应用学院,陕西,商洛 726000)
煤炭作为重要的工业原料和燃料,其价格是反映煤炭行业发展状况的重要指标,关系国民经济发展和社会稳定。弄清影响煤炭价格的主要因素并预测煤炭价格变化,能够为政府制定煤炭市场调控政策提供理论依据。
近年来,国内众多专家学者基于煤炭价格影响因素,探讨煤炭价格的变化趋势。许晴[1]基于因素分析法和支持向量机模型,有效预测市场煤炭价格。郑宇花[2]采用可计算一般均衡CGE模型,探讨能源消费、碳排放、宏观经济与煤炭价格下降的关系。结果表明,煤炭价格下降将导致煤炭需求量增大、其他能源需求量下降,碳排放量上升,价值宏观经济下降。朱美峰[3]采用灰度预测模型预测随后8个季度的煤炭价格变化,为制定相关调控政策提供依据。贾海涛[4]、朱吉茂[5]认为节能减排、产能过剩、清洁能源利用最为关键,煤炭价格可能长期稳定在500-550元/吨。王帮俊[6]分析煤炭价格时间序列,给出国际和国内煤炭价格有效预测期分别为5个月和12个月。吕波[7]采用指数平滑法构建煤炭价格模型,获得相应月份的煤炭价格预测值,认为通过调节库存存货,能够降低企业成本、提高企业利润。孙大岩[8]、王军[9]基于向量自回归VAR模型分析煤炭价格与煤矿安全事故和下游产业之间的内在联系,认为煤矿安全事故与煤炭价格存在协调整合关系,煤炭价格对下游煤化、建材、钢铁、火电影响比较大。聂锐[10]认为在特朗普政府回归花式能源的政策背景下,煤炭税收的增加将增大煤炭企业的生存压力,清洁能源占比增速减缓制约我国能源结构改革。刘海滨[11]建议充分发挥煤炭行业与其他行业的协同效应、预测相关行业产品价格趋势和提高煤炭能源利用效率。刘畅[12]基于结构向量自回归SVAR模型,深入分析煤炭总供给、库存需求、经济需求、运输量、特异性冲击对煤炭价格的影响。翟礼淼[13]认为煤炭价格变动对CPI影响弱、对PPI影响强且具有滞后性。吴璘[14]运用马克思商品价格理论将2002年以来我国煤炭价格变化划分为上涨市、下跌市、逆转市、平衡市共计4个阶段,2025年将以530元/吨为轴心小幅波动。王煦楠[15]详细分析环境因素、政策因素和经济因素对碳价的影响,为分析秦皇岛煤炭价格影响因素提供方法探讨。
秦皇岛作为世界最大的煤炭输出港和散货港,其煤炭价格情况是国内煤炭市场的晴雨表。以秦皇岛港动力煤价格为例,本文在主成分分析影响煤炭价格因素基础上,建立煤炭价格预测指数平滑模型,分别预测出未来31天、35周和36个月秦皇岛煤炭价格,同时根据预测结果为保障煤炭市场平稳发展提出政策性建议。
煤炭价格受到国内市场、气候变化、出行方式、能源消耗方式、国际市场、煤炭需求量、煤炭供给量、煤炭替代品等诸多因素影响。经查阅文献分析得出影响煤炭价格的主要因素有供需要素、成本要素、季节、进口煤价格、其他能源价格、国家政策。
假设供需要素、成本要素、季节、进口煤价格、其他能源价格、国家政策原始变量分别记为x1,x2,…,x6,经处理后的新变量指标为F1,F2,…,F6,Fi与xj(i,j=1,2,…,6)满足以下关系,如式(1)。
(1)
(1)数据归一处理,选择数据标准化的方式消除由于量纲和数量级引起数据指标差异,对数据进行标准化,构造标准化矩阵,如式(2),
(2)
其中,
(3)
(2)相关系数矩阵,如式(4),
(4)
其中,rij(i,j=1,2,…,p)为原变量xi与xj的相关系数且rij=rji,其计算式为式(5),
(5)
查阅2010—2020年中国煤炭市场网、《中国统计年鉴》《中国工业经济统计年鉴》获取相关数据,通过SPSS 17.0软件计算得到指标数据的相关系数矩阵,如表1所示。
表1 相关性系数
即,R=
(3)根据特征方程|λI-R|=0求解出特征值,对特征值进行排序获得其大小关系λ1≥λ2≥…≥λ6≥0。特征值能够反映主成分的影响力,实质是主成分的方差。
(4)方差贡献率及累积方差贡献率,如式(6)、式(7),
(6)
(7)
满足累计贡献率达80%-95%且数值大于1的特征值λ1,λ2,…,λm。主成分个数与特征值角标m相同,如表2所示。可以得到成分1、成分2和成分3的累计贡献率之和为87.448%,因而其对应主成分F1,F2,F3。
表2 主成分提取分析表
(5)建立初始因子载荷矩阵,解释主成分。
通过SPSS17.0软件得出因子载荷矩阵,供需要素、成本要素、季节、进口煤价格、其他能源价格、国家政策对应成分如表3所示。
表3 因子载荷矩阵
(6)求出主成分表达式:用表3的数据除以主成分相对应的特征值开平方根得到3个主成分中每个指标所对应的系数,从而得到主成分表达式,
(8)
方差贡献率与主成分表达式乘积后进行求和获得主成分综合表达式,
F=0.19x1+0.26x2+0.14x3+0.20x4-0.23x5+0.18x6
(9)
通过观察上述SPSS 17.0计算出秦皇岛影响煤炭价格的主要影响因素6个指标的主成分综合表达式,得出各个指标的相关系数。相关系数的绝对值越大,主成分对该变量的代表性也就越大。由主成分综合表达式可得供需要素、成本要素、季节、进口煤价格、其他能源价格、国家政策对秦皇岛动力煤的影响系数分别为0.19、0.26、0.14、0.20、-0.23、0.18。
综合以上分析,由影响秦皇岛煤炭价格的主要影响因素的主成分综合表达式,得出各个指标的相关系数。由于相关系数的绝对值越大,主成分对该变量的代表性也就越大。因此,通过数据对比我们可以得出其影响因素由大到小依次为成本要素>其他能源价格>进口煤价格>供需要素>国家政策>季节。
(1)判断数据平稳性
根据中国煤炭市场网2006—2020年秦皇岛港动力煤历史价格数据,绘制煤炭平均价格随时间的变化关系如图1所示。从图1中可以看出,秦皇岛的煤炭价格在2008年7月达到995元/吨,2015年11月仅为365元/吨,整体呈现非平稳趋势。经过自相关函数和偏相关函数分析可知,能够使用指数平滑法进行秦皇岛煤炭价格预测。
图1 煤炭价格平均值随时间的变化关系
(2)指数平滑法模型
指数平滑法的基本式为式(10)。
(10)
(3)预测煤炭价格
选择指数平滑法,采用简单季节性、温特斯加性、温特斯乘性3种方法进行秦皇岛煤炭价格预测,结果如表4所示。
表4 秦皇岛煤炭价格预测表 单位:元/吨
表5给出指数平滑模型简单季节性、温特斯加性、温特斯乘性3种方法的拟合度情况。可以看出,简单季节性的预测结果与实际数据拟合度符合最好,平稳R方、R方值最大。因此,选择指数平滑模型中简单季节性方法对秦皇岛煤炭价格未来变化预测是可行的。
表5 指数平滑模型拟合度
使用SPSS软件进行简单季节性指数平滑法分别预测秦皇岛煤炭价格在未来31天、35周和36个月的变化情况,如图2—图4所示。
图2 秦皇岛煤炭价格未来31天变化情况
图3 秦皇岛煤炭价格未来35周变化情况
图4 秦皇岛煤炭价格未来36个月变化情况
从图中可以看出,秦皇岛煤炭价格在未来31天内保持相对稳定,仅在471-482元/吨之间有小幅度波动;秦皇岛煤炭价格在未来35周出现2次波谷和1次波峰,局部波谷出现在7月和9月,波峰出现在11月;秦皇岛煤炭价格在未来36个月周期性波动,基本维持在500元/吨附近。
依据主成分分析获得影响煤炭价格的主要因素依次为:成本要素>其他能源价格>进口煤价格>供需要素>国家政策>季节。采用指数平滑模型获得秦皇岛在未来31天、35周和36个月内基本维持在500元/吨附近,但存在周期性波动。为了保障煤炭市场的平稳发展,减小煤炭价格周期性波动幅度,降低对社会经济带来负面影响。提出以下政策性建议:(1)由于疫情的影响,企业停工停产使得煤炭需求量减少,煤炭价格下跌,应加快煤炭相关产业的复工,使得供需关系得以平稳发展;(2)调整能源结构,控制能源消费总量及消费强度,并大力发展清洁能源,煤电混合使用以及替代品的出现,是解决能源结构问题的有效途径;(3)通过税收和贷款利息可以适当协调煤炭企业的利润,当煤炭价格下降,通过降低税收或减少贷款利息释放利润空间,促进经济平稳发展。