Advertisement

利用Eviews软件，分析中国煤炭价格与GDP之间的动态关系。

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
为了探究我国煤炭价格是否对我国经济发展产生实质性影响，本文运用Eviews软件对我国从1991年到2011年期间的煤炭价格数据以及国内生产总值（GDP）进行了单位根检验、Johansen协整检验、Granger因果关系检验，并以此为基础构建了向量自回归（VAR）模型。通过对软件生成的分析结果的仔细解读，我们可以明确地得出结论：煤炭价格与GDP之间存在着长期的、相互影响的正向均衡关系。更为重要的是，我国国内生产总值（GDP）水平对煤炭价格水平的影响程度，显著高于我国煤炭价格水平对我国国内生产总值（GDP）水平的影响程度。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 利用Eviews软件探究中国煤炭价格与中国GDP的动态关系
    优质
    本研究运用EViews软件分析了中国煤炭价格与中国GDP之间的动态关联性，旨在揭示两者间的相互影响机制。 为了探究我国煤炭价格对经济发展的影响，本段落采用Eviews软件分析了1991年至2011年间我国的煤炭价格与GDP数据。通过ADF平稳性检验、Johansen协整检验及Granger因果关系测试，并构建VAR模型后发现：煤炭价格和GDP之间存在长期稳定的正向均衡关系，且相较于煤炭价格对经济增长的影响，经济水平变化对煤炭价格变动具有更显著的因果作用。
  • 石油和煤炭价格相互作用分析
    优质
    本研究探讨了全球能源市场中石油与煤炭价格之间的相互影响机制及其经济效应，旨在为能源政策制定提供理论依据。 通过建立BEKK-MGARCH模型对石油与煤炭价格之间的关系进行了深入研究，结果显示除了两者之间存在正相关关系外，还发现了显著的双向非对称的价格溢出效应。当石油价格上涨时，会对煤炭市场产生冲击，并促使煤炭价格上涨；同样地，在短期内煤炭价格上升也会给石油价格带来一些影响，但从长期来看这种影响相对较小。
  • 基于B-J方法的中国煤炭价格指数预测分析
    优质
    本文运用B-J（Box-Jenkins）时间序列模型对中国煤炭价格进行预测分析，旨在通过历史数据揭示未来趋势。 煤炭作为重要的战略资源，在我国经济发展中占据着至关重要的地位。然而，煤炭价格问题已经成为影响国计民生的深层次议题，并且制约了煤炭工业的健康发展。本段落通过理论分析与实证研究相结合的方法，运用Eviews6.0统计软件，采用B-J方法建立了煤炭价格指数预测模型，为相关产业的价格预测提供了有价值的指导和参考依据。
  • MATLAB在煤炭采样机械臂传动系统优化设计中的应用价值分析
    优质
    本研究探讨了MATLAB在煤炭采样机械臂传动系统优化设计中的应用，通过仿真分析提高了系统的效率与精度，具有重要的实际工程意义。 传统的煤炭采样机存在一些问题，为了提高工作效率、保证采样的质量并降低能源消耗，在优化机械臂传动系统设计过程中，首先建立了相应的优化模型，并利用ADAMS系统和MATLAB系统的联合仿真完成优化设计。对改进后的设计方案进行各项参数对比分析后发现，机械臂的总体重量减轻了，各关节力矩波动减小，从而有效提高了机械臂传动系统的平稳性。
  • 煤炭价格预测的数学建模问题
    优质
    本研究聚焦于煤炭市场价格波动规律的研究，通过构建数学模型对影响煤价的关键因素进行量化分析与预测，为市场参与者提供决策支持。 2020年五一数学建模竞赛中的一个题目是关于煤炭价格预测的。
  • 中国GDP的时间序列分析.doc
    优质
    本论文通过对中国GDP时间序列数据进行深入分析，探讨了经济增长趋势、周期性波动及影响因素，为经济政策制定提供依据。 国内生产总值（GDP）是衡量国民经济的核心指标之一。它不仅能够全面反映国民产出与收入的规模，还能从宏观层面揭示经济波动及周期性变化的状态，因此成为宏观经济分析中最受重视的数据来源，并被视为评估国家经济发展状况、判断整体经济运行情况的重要参考依据。政府在制定经济增长策略和相关政策时也会将其作为重要参考。 鉴于此，对GDP进行准确预测具有重要的理论价值与实际应用意义。时间序列是指某一现象在其不同时间段内的观察值集合而成的数字序列；而基于这些历史数据的时间序列分析方法则能够揭示该现象随时间变化的趋势，并据此对未来的发展趋势做出合理推测。本段落将采用指数平滑法，根据我国2000年至2020年间GDP的历史数据来预测和分析未来五年即从2021年到2025年的国内生产总值走势。
  • 我国煤炭价格、产业结构对碳排放影响的研究
    优质
    本研究探讨了中国煤炭市场价格波动及产业布局调整如何影响全国碳排放水平，旨在为能源政策制定提供科学依据。 本段落通过协整分析、Granger因果关系检验以及灰色关联度分析方法，探讨了我国煤炭价格与产业结构对碳排放量的影响。研究发现，在过去20年间，煤炭价格和产业结构均与碳排放量存在显著的正相关性，并且它们都是影响碳排放量变化的重要因素。其中，产业结构与碳排放量之间的关系更为密切。
  • 2020年五一赛A题：煤炭价格预测分析—南工院版.pdf
    优质
    本报告为2020年五一数学建模竞赛A题《煤炭价格预测分析》参赛作品，由南京工业大学团队完成。报告运用统计模型和机器学习算法对煤炭市场进行深入剖析，并对未来价格走势进行了科学预测。 2020年五一赛A题优秀论文获得一等奖的研究探讨了煤炭价格预测问题，并采用了组合预测模型进行分析。
  • 对中国煤炭需求的情景分析基于LEAP模型
    优质
    本研究运用LEAP模型对中国未来的煤炭需求进行情景分析，探讨不同政策和经济条件下煤炭消耗的变化趋势及其对环境的影响。 煤炭是我国经济持续快速发展的基础能源。然而，在当前的大气环境、气候变化目标以及新的经济增长模式背景下，我国的能源体系正面临重大变革。预计到2050年，中国将实现以低碳为主的能源转型，这意味着作为高污染和高排放化石燃料的煤炭将面临着巨大的挑战。 通过使用LEAP模型对中国的未来煤炭需求进行情景分析与预测，在不同经济及环境情境下得出我国未来的煤炭消费趋势。这项研究为推动煤炭行业的去产能、引导技术发展方向以及促进煤化工产业提供了政策建议，有助于行业更好地认识当前和未来的形势，并在能源系统转型中发挥积极作用。
  • 基于数据挖掘技术的煤炭价格预测
    优质
    本研究运用数据挖掘方法分析历史煤炭交易数据，旨在构建精准的价格预测模型，为行业决策提供科学依据。 ### 基于数据挖掘的煤炭价格预测 #### 一、引言 煤炭作为我国最主要的能源之一，在国家能源结构中占据主导地位。由于其在国民经济中的重要作用，煤炭的价格变动不仅受制于内在因素（如生产成本、产量变化等），还受到外部环境（如政策调整、市场需求变化等）的影响。因此，准确预测煤炭价格对于指导生产和消费、维护市场稳定具有重要意义。本段落将介绍一种结合人工神经网络与灰色理论的组合预测方法，旨在提高预测准确性。 #### 二、煤炭价格预测的重要性及难点 煤炭价格波动直接影响到整个产业链的发展。例如，煤炭价格上涨可能会推高电力成本，进而影响其他行业的生产成本。因此，建立一套有效的预测体系显得尤为重要。然而，煤炭价格的变化具有较强的不确定性，受到多方面因素的影响，这给预测带来了挑战。 #### 三、数据挖掘方法概述 **1. 人工神经网络(ANN)预测** 人工神经网络是一种模拟生物神经系统结构和功能的计算模型，能够通过学习样本数据提取出数据间的潜在关联，并用于预测未知数据。ANN具有较好的非线性拟合能力，适用于处理复杂的数据关系。在煤炭价格预测中，可以通过训练网络来捕捉各种因素对价格的影响。 **2. 灰色理论预测** 灰色理论是一种处理部分已知、部分未知信息的有效方法，特别适用于数据量较小的情况。它通过对原始数据进行灰色生成处理增强数据之间的关联度，从而提高预测精度。在煤炭价格预测中，灰色理论可以帮助识别和利用有限的历史数据。 #### 四、组合预测方法的提出 考虑到单独使用任何一种方法都可能存在局限性，本段落提出了一种结合两种方法的组合预测模型。具体来说，首先使用人工神经网络处理大量历史数据学习其中复杂的非线性关系；然后利用灰色理论处理数据序列的平滑处理进一步提高预测的稳定性。将两种方法得到的结果进行综合分析以获得更准确的预测结果。 #### 五、煤炭价格影响因素分析 在实际预测过程中，需要考虑多种影响因素。根据现有研究成果以下是一些重要的影响因素： - **我国GDP增长情况**：经济增长通常会增加对煤炭的需求。 - **煤炭出厂价格指数**：反映了煤炭市场的整体价格走势。 - **石油库存水平**：石油价格变动对煤炭市场也有一定的影响。 - **煤炭年产量**：产量的增减直接影响市场供需关系。 - **煤炭储存量**：储存量的变化反映了未来市场的潜在供应能力。 #### 六、模型构建与验证 **1. 数据预处理** 在构建模型之前，需要对原始数据进行清洗和预处理包括去除异常值填补缺失数据等步骤。 **2. 模型训练与优化** 采用交叉验证等方法选择最优参数配置确保模型能够在未见过的数据上表现良好。 **3. 预测结果分析** 比较两种单一模型的预测效果以及组合预测模型的表现评估每种方法的优势和不足。 #### 七、结论 本段落提出了一种基于数据挖掘的煤炭价格预测方案通过结合人工神经网络和灰色理论的优点提高了预测的准确性和可靠性。未来的研究可以进一步探索更多数据源和更复杂的数据挖掘技术以提高预测性能。 通过以上论述可以看出，结合多种数据挖掘方法进行煤炭价格预测是一种可行且有效的方法这种方法不仅可以充分利用现有数据还能有效应对复杂多变的市场环境为相关决策提供有力支持。