基于層次分析與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的煤炭?jī)r(jià)格預(yù)測(cè)研究*

饒世杰 肖歡暢

(中國(guó)民用航空飛行學(xué)院飛行技術(shù)學(xué)院,四川德陽(yáng) 618307)

0 引言

煤炭屬大宗商品,其價(jià)格既受?chē)?guó)家宏觀調(diào)控及政府部門(mén)監(jiān)控,又受?chē)?guó)內(nèi)煤炭市場(chǎng)的影響。除此之外,氣候變化、能源消耗結(jié)構(gòu)、國(guó)際煤炭市場(chǎng)等其他外界因素也會(huì)引起煤炭?jī)r(jià)格波動(dòng)。對(duì)于煤炭?jī)r(jià)格分析與探討,前人的研究并不在少,然而,隨著時(shí)代的發(fā)展與網(wǎng)絡(luò)的普及,商品的產(chǎn)業(yè)化、世界化、關(guān)聯(lián)性、對(duì)比度等一系列的現(xiàn)代化數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)與影響越來(lái)越凸顯。當(dāng)前,缺少這些參數(shù)指標(biāo)建立數(shù)據(jù)處理分析預(yù)測(cè)模型,來(lái)作為煤炭?jī)r(jià)格政策的意見(jiàn)參考。本文將建立分析模型與預(yù)測(cè)模型,并結(jié)合國(guó)內(nèi)外的數(shù)據(jù)及事件,優(yōu)化當(dāng)前的政策指標(biāo),以及加強(qiáng)應(yīng)對(duì)突發(fā)情況的能力。

1 影響因素獲取

價(jià)格因素始終是復(fù)雜多變的,某些因素甚至在不同的時(shí)間段具備不同的影響力,同時(shí),本文設(shè)立的煤炭?jī)r(jià)格影響因素,其參考文獻(xiàn)時(shí)間跨度較久,因此本文采用的方法是在理想假設(shè)的條件下建立的。在閱讀大量文獻(xiàn)后,通過(guò)病例對(duì)照試驗(yàn)、隊(duì)列研究的方法,經(jīng)過(guò)異質(zhì)性檢驗(yàn)和合并效應(yīng)量后獲得了表1所示的影響價(jià)格因素的重要性。

經(jīng)過(guò)文獻(xiàn)對(duì)比后得出結(jié)論:煤炭的供求、煤炭進(jìn)出口、運(yùn)輸及開(kāi)采成本、煤炭庫(kù)存、國(guó)際煤炭行情、其他替代能源、上下游產(chǎn)品價(jià)格以及與其相關(guān)工業(yè)等都對(duì)煤炭?jī)r(jià)格有影響。其中,如國(guó)家政策、宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)其他因素具有決定作用,這也符合我國(guó)政府對(duì)煤炭等大宗商品的宏觀把控的現(xiàn)實(shí)。

在各因素相互影響的情況下,不同因素會(huì)占據(jù)不同的地位,因此,本文決定采用層次分析法建立因素分析的優(yōu)化模型,同時(shí)可以為后續(xù)的排序提供鋪墊。基于上述因素的基本分析發(fā)現(xiàn),國(guó)家政策與宏觀經(jīng)濟(jì)屬于最上層的影響因素,并且調(diào)控其余因素,因此本模型暫不討論此類(lèi)因素,僅以市場(chǎng)因素作為討論對(duì)象,進(jìn)行層次分析以確定權(quán)重。

表1 影響價(jià)格因素的重要性Tab.1 Importance of price factors

通過(guò)層次分析法,將多個(gè)影響煤炭?jī)r(jià)格的因素按照它們之間的相互關(guān)系將其層次化,建立層次結(jié)構(gòu)模型,然后逐層分析獲取重要性的權(quán)重,如圖1所示。這種自上而下的分析結(jié)構(gòu),通過(guò)指標(biāo)間的相互比對(duì)獲取重要性排序,構(gòu)建判斷對(duì)比矩Q陣,進(jìn)行單層次排序?qū)Ρ扔?jì)算。經(jīng)計(jì)算,該矩陣最大特征根λmax=6.0382(QV=λmaxV),CI=0.0076,CR=0.0061≤0.1,該模型通過(guò)一致性檢驗(yàn),具有可靠性。

最后得到的各因素權(quán)重,如表2所示。

本文選取了2019年5月1日至2020年4月30日期間秦皇島港動(dòng)力煤平均價(jià)格波動(dòng)作為實(shí)際數(shù)據(jù)依據(jù),分析近期影響煤炭?jī)r(jià)格的主要因素,如圖2所示。分析發(fā)現(xiàn),2019年5月1日至2020年4月30日期間,秦皇島港動(dòng)力煤價(jià)格總體呈下降趨勢(shì),在2019年7、8月份出現(xiàn)過(guò)較小幅度的反彈,在11月份下降趨勢(shì)放緩,并迎來(lái)較長(zhǎng)一段時(shí)間的回升,但是在2020年3月中旬開(kāi)始大幅下跌。

圖1 層次結(jié)構(gòu)模型簡(jiǎn)圖Fig.1 Brief diagram of hierarchical structure model

表2 層次分析模型計(jì)算結(jié)果Tab.2 Calculation resultsofAnalytic hierarchy model

圖2 2019年5月1日至2020年4月30日秦皇島港動(dòng)力煤價(jià)格波動(dòng)圖Fig.2 Thermal coal price fluctuations in Qinhuangdao Port from May 1, 2019 to April 30

經(jīng)過(guò)查閱相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),近年來(lái)我國(guó)煤炭一直處于產(chǎn)能過(guò)剩狀態(tài),而且近三年我國(guó)煤炭去產(chǎn)能超8億噸,煤礦數(shù)量減少到5700處[7],供應(yīng)端和供應(yīng)量已大幅減少;而且國(guó)際煤炭?jī)r(jià)格相對(duì)較低,進(jìn)口量基本逐年增加,每年進(jìn)口約2～3億噸的煤炭[7];同時(shí)近年來(lái)國(guó)家一直推行的“節(jié)能減排”“關(guān)閉高耗能企業(yè)”等措施,也給煤炭行業(yè)造成不小的沖擊,所以,煤炭?jī)r(jià)格的持續(xù)走低是多方面因素構(gòu)成的。

對(duì)于2019年7、8月份的價(jià)格反彈與11月開(kāi)始的價(jià)格回升,屬于夏季與冬季用電高峰期的市場(chǎng)正常調(diào)節(jié),由市場(chǎng)供需變化直接決定的。但是,往年2月上旬的春節(jié)用煤淡季,在2020年卻推遲至3月中旬發(fā)生,而且期間還出現(xiàn)了價(jià)格上漲的反常情況。究其原因，首先是二月上旬北方地區(qū)仍處在冬季燃煤供應(yīng)的時(shí)節(jié),但由于煤礦的生產(chǎn)放緩,產(chǎn)量較低,且煤炭運(yùn)輸受到了限制,出現(xiàn)供應(yīng)鏈短缺問(wèn)題；此外，積壓的庫(kù)存在冬季燃煤供應(yīng)中已消耗大半。這些因素共同造成了2月上旬秦皇島港動(dòng)力煤價(jià)格的中幅上漲(與12月的小幅上漲作比)。

3月中旬至4月底是煤炭?jī)r(jià)格下滑最劇烈的時(shí)間段,處于往年春季用煤淡季,居民用電量也較低,而水利發(fā)電量回升,這些市場(chǎng)因素決定煤炭?jī)r(jià)格大幅下滑。此外,當(dāng)年下游企業(yè)的開(kāi)工狀況一直不容樂(lè)觀，與往年的春節(jié)淡季類(lèi)似,由于需求端的缺失,導(dǎo)致價(jià)格持續(xù)走低。可以認(rèn)為,此期間的價(jià)格滑落是春季淡季與“類(lèi)”春節(jié)淡季疊加引起的。

綜上分析,影響2019年5月1日至2020年4月30日期間,秦皇島港動(dòng)力煤價(jià)格的主要因素排序?yàn)?煤炭需求、煤炭供應(yīng)、煤炭庫(kù)存、國(guó)際煤炭進(jìn)口、特殊時(shí)期的國(guó)家政策、長(zhǎng)久但已接近尾聲的國(guó)家政策。

2 預(yù)測(cè)模型研究

為了進(jìn)一步建立煤炭?jī)r(jià)格的預(yù)測(cè)模型,查詢(xún)秦皇島港2006年7月至2020年4月間動(dòng)力煤平均價(jià)格,其波動(dòng)折線圖如圖3所示。

本文選取RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)建立煤炭?jī)r(jià)格預(yù)測(cè)模型,其基本思想是:用RBF作為隱含層每一個(gè)元素的“基”以構(gòu)成隱含層,便可以將輸入的矢向量直接投影到隱含層中,而避免了運(yùn)用“權(quán)”連接。而第二次的線性映射,將輸出作為“隱元素”的線性權(quán)加和,精度更高,準(zhǔn)確性更強(qiáng)。其中,隱含層的作用是把低維向量的i映射到高維的Sk,這樣低維線性不可拆分的情況變?yōu)楦呔S線性可拆分了,其主要核心思想模式圖如圖4所示。

圖4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型Fig 4 Model of neural network structure

圖3 2006年7月至2020年4月秦皇島港動(dòng)力煤價(jià)格波動(dòng)圖Fig.3 Thermal coal price fluctuations in Qinhuangdao Port from July 2006 to April 2020

圖5 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)三年內(nèi)煤炭?jī)r(jià)格走勢(shì)Fig.5 RBF neural network model predicts coal price trends in three years

本文只考慮了煤炭需求、煤炭供應(yīng)、煤炭存儲(chǔ)、煤炭進(jìn)口四個(gè)因素作為輸入數(shù)據(jù),將100天的煤炭?jī)r(jià)格歷史數(shù)據(jù)作為參考,將8年(2009-2016)的影響因素歷史數(shù)據(jù)代入。接下來(lái)引入徑向基函數(shù)(RBF),RBF是一個(gè)取值依賴(lài)于離原點(diǎn)距離的函數(shù),包括:

兩種表達(dá)方式。為了使函數(shù)模型更具有可參考性,需要建立兩個(gè)參數(shù):中心參數(shù) 和寬度參數(shù) 。最常用的RBF是高斯函數(shù)如下:

式(2)中,c為函數(shù)中心點(diǎn),(x-c)為函數(shù)中心,σ為函數(shù)寬度參數(shù),用來(lái)控制函數(shù)的徑向作用范圍。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)計(jì)算,可以獲得網(wǎng)絡(luò)模式結(jié)果如下:

式(3)中,ω為調(diào)整參數(shù),在進(jìn)行仿真模擬的計(jì)算中,常會(huì)出現(xiàn)偏離情況,所以為有效改善調(diào)整參數(shù)的取值,需要進(jìn)行損失函數(shù)計(jì)算如下:

通過(guò)該模型預(yù)測(cè)未來(lái)三年秦皇島港動(dòng)力煤價(jià)格如圖5所示。根據(jù)計(jì)算結(jié)果分析,當(dāng)數(shù)據(jù)量穩(wěn)定的情況下,價(jià)格波動(dòng)是較為平緩的,未出現(xiàn)類(lèi)似在2009、2012年等時(shí)間段出現(xiàn)的煤炭?jī)r(jià)格大幅波動(dòng)的情況。

3 政策建議

基于以上分析和預(yù)測(cè),結(jié)合我國(guó)實(shí)際情況,本文給出如下建議來(lái)穩(wěn)定煤炭?jī)r(jià)格。

(1)在建立健全的長(zhǎng)效穩(wěn)定機(jī)制下,增強(qiáng)國(guó)家宏觀調(diào)控能力,進(jìn)行產(chǎn)業(yè)升級(jí)。1)為國(guó)家煤炭建立穩(wěn)定庫(kù)存,在大型的煤炭運(yùn)輸中轉(zhuǎn)站,建立更完備的庫(kù)存機(jī)制和市場(chǎng)監(jiān)控體系。穩(wěn)定的庫(kù)存期望可以穩(wěn)定市場(chǎng),降低了雙方的運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn),還可以提高全行業(yè)應(yīng)對(duì)不確定因素的能力。2)推動(dòng)建設(shè)全國(guó)煤炭交易數(shù)據(jù)平臺(tái)。目前我國(guó)煤炭市場(chǎng)與交易并不透明,缺少社會(huì)監(jiān)督,甚至還有捏造數(shù)據(jù)等不良競(jìng)爭(zhēng)行為。因此,推動(dòng)煤炭市場(chǎng)的公開(kāi)透明,不僅可以使其受到應(yīng)有的市場(chǎng)監(jiān)督,完善整個(gè)機(jī)制運(yùn)行[8]。3)推進(jìn)企業(yè)重組與兼并。可以提高產(chǎn)業(yè)集中度,在進(jìn)行產(chǎn)業(yè)改革與國(guó)家政策的推行時(shí),效率更高;同時(shí),增強(qiáng)大型企業(yè)抗風(fēng)險(xiǎn)的能力。

(2)限制進(jìn)口煤的輸入量,以保護(hù)本地煤炭企業(yè)。

(3)加快技術(shù)革新,支持研究機(jī)構(gòu)與企業(yè)改進(jìn)工藝。我國(guó)煤炭含硫量高是排放廢氣污染物濃度高的重要原因,因此,推動(dòng)煤炭脫硫與煙氣脫硫的技術(shù)進(jìn)步,降低企業(yè)的環(huán)保成本,對(duì)整個(gè)煤炭市場(chǎng)及其上下游產(chǎn)業(yè)都是利好因素。

(4)推動(dòng)環(huán)境保護(hù),整頓野蠻開(kāi)采方式。當(dāng)前,損煤率大、不計(jì)生態(tài)后果的現(xiàn)狀都不利于煤炭行業(yè)的發(fā)展與環(huán)境保護(hù)。

(5)推進(jìn)煤炭與下游產(chǎn)業(yè)的一體化、開(kāi)放運(yùn)力、探索低成本運(yùn)輸方式。我國(guó)煤炭產(chǎn)出地與需求地的地域差異,導(dǎo)致運(yùn)輸?shù)臉O度不便。因此,將煤炭企業(yè)與下游產(chǎn)業(yè)融合,具有減少運(yùn)輸壓力的重要意義,產(chǎn)業(yè)集聚,也可以更好地消除行業(yè)間的壁壘,穩(wěn)定煤炭市場(chǎng)。當(dāng)然,水煤氣運(yùn)輸、煤炭碎化流體運(yùn)輸?shù)确绞揭彩堑统杀緦?shí)現(xiàn)的方向。

4 結(jié)語(yǔ)

目前,我國(guó)的能源結(jié)構(gòu)正在悄然改變,火力發(fā)電量降低、石油與天然氣占比增加、清潔能源的出現(xiàn),這在未來(lái)都是對(duì)煤炭市場(chǎng)的挑戰(zhàn)。穩(wěn)定的市場(chǎng)不僅是靠政府的維護(hù),還需要全行業(yè)共同研究技術(shù),革新工藝,共同創(chuàng)造一個(gè)完備的市場(chǎng)體系。本文通過(guò)秦皇島港動(dòng)力煤數(shù)據(jù)作為依據(jù),利用層次分析模型分析影響煤炭?jī)r(jià)格的主要因素,并選取了其中重要因素建立RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,預(yù)測(cè)未來(lái)煤炭?jī)r(jià)格走勢(shì)。并在此基礎(chǔ)上,提出了產(chǎn)業(yè)升級(jí)、加快技術(shù)革新、推動(dòng)環(huán)境保護(hù)等建議,為煤炭行業(yè)健康發(fā)展做出貢獻(xiàn)。