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基于ARIMA和线性回归组合模型的煤炭价格预测
基于ARIMA和线性回归组合模型的煤炭价格预测
摘要：随着能源需求的增加，煤炭价格的波动对于能源市场和经济更为重要。为了有效预测煤炭价格，本文提出了一种基于ARIMA和线性回归组合模型的煤炭价格预测方法。首先，我们使用ARIMA模型对煤炭价格时间序列进行建模和预测。然后，我们将预测结果与外部影响因素进行线性回归分析，并通过回归分析确定其对煤炭价格的影响程度。最后，我们结合ARIMA模型的预测结果和线性回归分析的影响因素，建立煤炭价格的组合预测模型。通过实证分析，本文的组合模型在煤炭价格预测中具有较高的准确性和可靠性。
1.引言
煤炭作为传统的能源资源，在能源市场和经济中起到至关重要的作用。煤炭价格的波动对于能源供应和需求之间的平衡、企业利润和能源政策制定等方面都有着重要的影响。因此，准确预测煤炭价格对于相关行业和决策者具有重要意义。
2.相关工作
过去的研究多采用单一模型方法对煤炭价格进行预测，但这些方法往往忽略了外部影响因素对于煤炭价格的作用。ARIMA模型在时间序列预测中被广泛应用，可以较好地对煤炭价格的历史数据进行建模。然而，ARIMA模型没有考虑到外部影响因素的变化对于煤炭价格的影响。相比之下，线性回归模型可以有效分析外部影响因素与煤炭价格之间的关系。
3.数据预处理
为了建立煤炭价格的组合预测模型，我们首先对煤炭价格的历史数据进行预处理。预处理包括数据清洗、平稳性检验和差分操作。经过预处理后，我们得到了平稳的时间序列数据。
4.ARIMA模型建模与预测
在得到平稳的时间序列后，我们使用ARIMA模型对煤炭价格进行建模和预测。ARIMA模型是一种常用的时间序列预测方法，其通过自回归(AR)、差分(I)和移动平均(MA)三个部分对数据进行建模。我们根据自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)的图形来确定ARIMA模型的阶数。
5.外部影响因素的线性回归分析
为了考虑外部影响因素对煤炭价格的影响，我们将煤炭价格的预测结果与外部影响因素进行线性回归分析。外部影响因素可以包括政策变化、天气状况、能源需求等。通过回归分析，我们可以计算出外部影响因素对于煤炭价格的影响程度。
6.组合模型的建立与预测
在得到ARIMA模型的预测结果和线性回归分析的影响因素后，我们建立了煤炭价格的组合预测模型。组合模型将ARIMA模型的预测结果与线性回归分析的影响因素进行加权组合，得到最终的煤炭价格预测结果。
7.实证分析
我们使用真实的煤炭价格数据进行实证分析，评估组合模型的预测准确性和可靠性。实证结果表明，基于ARIMA和线性回归组合模型的煤炭价格预测具有较高的准确性和可靠性。
8.结论
本文提出了一种基于ARIMA和线性回归组合模型的煤炭价格预测方法。实证分析表明，该组合模型在煤炭价格预测中具有较高的准确性和可靠性。未来的研究可以进一步探索其他影响因素和模型方法，从而进一步提高煤炭价格预测的准确性和可靠性。
参考文献：
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