基于变权组合预测模型探讨中国煤炭需求(英文)

变权组合预测是对各个单项预测模型在各时点上赋予适当权重进行组合,而权重是随预测时间变化的函数。该方法具有较高的预测精度和预测稳定性,能比较合理地描述系统的客观现实。本文依据1981-2008年的中国煤炭需求历史数据及对煤炭需求的影响因素,分别建立灰色系统、多元回归两个单项预测模型,构建了中国煤炭需求的变权组合预测模型,对中国未来12年煤炭需求进行了预测。     

基于卡尔曼滤波算法的焦炭价格预测

焦炭价格预测研究具有重要的理论和实践意义,本文利用卡尔曼滤波算法对焦炭价格进行预测研究。建立状态空间模型时,选取焦炭价格作为唯一的状态变量,通过每一时刻变量观测值与预测值形成的新息,不断更新和迭代,以寻求最优估测值。实证分析表明,该算法对焦炭价格的跟踪和预测效果较好。