• 動力煤
  • 煉焦煤
  • 焦炭
  • 模型基礎數據

    產量運量銷量進出口庫存價格港口數據下游數據......

  • 模型方法

    采用相關性分析、無量綱化處理、降維、提取主成分因子、回歸分析等方法、對基礎數據進行模擬、建立多元回歸模型

  • 模型結果

    汾渭研究發現,數據對價格變化的綜合反映期為6周(42天),此時模型結果最優,各項模型檢驗數據(F檢驗,T檢驗)均達標。

模型預測標的:環渤海下水煤5500平倉價,可在較大程度上反映下水煤的價格變化情況。

模型結果:動力煤市場預測模型擬合優度0.86。

模型經濟意義檢驗:經過歷史4年多的擬合數據驗證,各項價格拐點也可以被精準捕捉。

模型預測檢驗:該模型經過三個月的模型預測檢驗,在模型預測檢驗期間,汾渭動力煤模型預測的12期中,僅有1期出現趨勢錯誤,預測趨勢正確率為91.66%;整體誤差絕對值的均值在15.24元/噸,在誤差允許的范圍內。

模型預測標的:產地低硫主焦煤均值

煉焦煤市場預測模型擬合優度0.91

模型經濟意義檢驗:經過歷史4年多的擬合數據驗證,各項價格拐點也可以被精準捕捉。

模型預測檢驗:該模型經過三個月的模型預測檢驗,在模型預測檢驗期間,預測的12期中,有2期出現趨勢錯誤,預測趨勢準確率為83.33%,整體誤差絕對值的均值在21元/噸。

模型預測標的:山東日照準一冶金焦平倉價,可較大程度反映焦炭市場的情況。

焦炭市場預測模型擬合優度0.947

模型經濟意義檢驗:經過歷史4年多的擬合數據驗證,各項價格拐點也可以被精準捕捉。

模型預測檢驗:該模型經過三個月的模型預測檢驗,在模型預測檢驗期間,汾渭焦炭模型預測的12期中,有3期出現趨勢錯誤,預測趨勢準確率75%,整體誤差絕對值的均值在45元/噸,在誤差允許的范圍內。

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