動態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，指導工業生產也有一定借鑒作用。基于VAR模型和SPSS分析，根據秦皇島地區動力煤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，在國民經濟發展中占據重要戰略地位。煤炭在我國一次性能源結構中的占比超過70%，體量龐大，短時間內難以發生根本改變，是國民經濟發展的重要支撐。煤炭價格變動不僅影響煤炭行業的生產經營，進而影響我國物價、投資、消費和進出口，還影響相關行業甚至是國民經濟發展和社會穩定。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，有利于節省資料機會成本，推動能源行業的轉型及發展。

綜上所述，國內學者就能源行業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、靜態視角分析煤炭價格波動對我國GDP的影響，動靜態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間，對工業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）濾波和季節性調整等方法，對中國煤炭消費需求的波動規律進行測度分析。施騁[8]運用系統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的發展方向、增長速度等方面起決定性作用。

1.3? 系統性研究思路

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。

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的，通常使用差分法使其平穩化，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，該影響是持續且穩定的。

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模型是否處于平穩狀態。

以ln x2與ln y為例，進行F矩陣的單位圖檢測。

經系統檢測，點均落在單位圓內部，滯后二階的VAR模型穩定。

2.4? 脈沖響應函數

脈沖響應函數是指系統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，企業應當成為煤炭價格確定的主體，而政府應當發揮“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，促進煤炭市場的穩定健康發展。

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，為確保環境保護政策落實，企業面臨較大的壓力，煤炭價格易出現波動，政府作為穩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，完善市場監管，促進煤炭價格的平穩運行。完善煤炭相關的業務支持服務，提高大數據跟蹤監測煤炭價格的水平，第一時間發布煤炭市場信息，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? 完善煤炭企業引導機制

政府引導一些企業適當進出：對污染環境較嚴重、資源較差的企業，安排存在嚴重的安全問題和生產能力較低的煤礦退出，引進優勢創新新興企業。充分發揮市場的主導性作用，運用市場機制促進優劣出清。引入獎懲機制，獎罰分明。加強產業結構調整，降低高耗能產業比重，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.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.

[5]丁志華，繆協興，何凌云，等.基于動靜態視角的煤炭價格波動對我國GDP影響研究[J].資源科學，2013，35（12）：2467-2473.

[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.

[7]張洪潮，王澤江，李曉利，等.中國煤炭消費需求波動規律及成因分析[J].中國人口·資源與環境，2014（1）：94-101.

[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].科技與創新，2021（2）：57.