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中国煤炭价格波动及其传导效应研究

发布时间:2017-09-18 12:36

  本文关键词:中国煤炭价格波动及其传导效应研究


  更多相关文章: 煤炭价格 运行特征 价格波动 预测 传导效应


【摘要】:能源价格波动直接或者间接作用于国民经济各行业,并对其物价水平产生了不容忽视的影响。近年来煤炭在中国能源消费中所占比例呈小幅下降趋势,但整体仍处于较高水平,截至2014年底,原煤在中国一次能源消费中所占比例为64.2%。目前中国尚未建立有效的能源价格预测体系,能源价格波动给经济发展带来的风险无法合理规避。煤炭作为中国能源消耗的重要组成部分,其价格波动会带来经济社会物价水平不稳定、产品生产成本波动、微观企业利润受损等负面影响,从而严重影响了经济发展的稳定性。在上述背景下,本文对煤炭价格波动及其传导效应进行了研究。在理论研究方面,从短期预测和中长期预测的角度对煤炭价格未来走势进行实证研究。以煤炭价格传导机制定性分析为基础,采用数理统计方法对煤炭价格波动传导的即时性和时滞性做了定量分析。本文研究能够对能源价格理论的发展提供补充,具有一定的理论意义。在实践应用方面,探讨了煤炭价格波动特征,采用卡尔曼滤波算法以及灰度理论,对煤炭价格未来走势进行预测分析。应用卡尔曼滤波算法和灰度理论建立的预测模型对样本数据的要求较少,实用性较强,能够在实践中获得应用及推广,具有一定的现实意义。本文主要研究内容及研究方法如下:(1)煤炭价格影响因素分析。从微观、宏观以及理性预期的角度分别对煤炭价格影响因素进行分析。微观的影响因素包括供给与需求、替代品、技术水平、煤炭期货等;宏观的影响因素包括经济发展水平、政府宏观调控、利率、货币供应、政策环境等;理性预期的影响通过经济景气度指数予以分析。(2)煤炭价格波动特征分析。应用HP滤波方法对煤炭价格波动的长期趋势和周期性进行分离;应用结构性断点分析方法,研究了煤炭价格长期波动的特征;应用协整理论分析了中国煤炭市场集成度,通过其收敛性表示煤炭市场的有效性。(3)煤炭价格未来走势预测分析。考虑到在中国进行煤炭价格预测分析的理论意义和现实意义,分别用不同的方法预测煤炭价格走势。采用卡尔曼滤波算法对煤炭价格做短期预测分析,采用灰色理论对煤炭价格进行中长期预测分析。(4)煤炭价格传导效应分析。首先,对煤炭价格波动的传导机制进行定性分析;其次,利用投入产出价格模型,结合煤炭价格走势预测研究的实证结果,对煤炭价格变动在三个产业中产生的即时影响做了定量分析;最后,利用VAR模型对煤炭价格波动在电力工业、冶金工业、化学工业、建材工业以及农业和服务业中产生的影响做了时滞性分析。研究结论表明:(1)煤炭价格波动的长周期约为14年;没有足够理由表明样本期内煤炭价格波动存在结构性断点;中国不同煤炭市场之间的价格差异比较稳定,市场的集成度较好。(2)卡尔曼滤波算法对煤炭价格跟踪以及预测能力较强。灰色预测模型在数据质量较差的情况下,对煤炭价格中长期预测具有明显优势,长期预测的研究结果显示,在其他条件不变的情况下,从2015年第一季度到2016年第一季度,煤炭价格将下跌约15.81%。(3)煤炭价格即时影响研究方面,煤炭价格波动对第二产业的影响最大,其次是第三产业,对第一产业影响最小。若煤炭价格波动100%,则第一、二、三产业物价水平分别随之波动约0.056%、4.715%、0.170%。煤炭价格影响时滞分析方面,煤炭价格波动对宏观经济物价水平影响时间约为2年;对电力工业、冶金工业、化学工业、建材工业的物价水平影响时间大部分约为18个月;对农业物价水平影响时间约为12个月;对服务业的物价水平影响时间约为6个月。本文主要有以下创新点:(1)提出了煤炭价格波动系统论的研究方法。从煤炭价格影响因素、波动特征、未来走势和传导效应的角度对煤炭价格波动进行了详细分析,构建了煤炭价格波动研究的有机整体,避免了片段式研究的局限性。(2)揭示了中国煤炭价格波动特征。从煤炭价格长期变动趋势以及周期性波动、煤炭价格波动是否存在结构性断点、煤炭市场的集成度等角度勾勒并揭示了中国煤炭价格波动的特征。(3)基于卡尔曼滤波算法构建了煤炭价格预测模型。将卡尔曼滤波算法引入中国煤炭价格短期预测研究领域,取得了较好的研究结果,煤炭价格预测值的协方差控制在[1.4621e-4,0.2643]内,保障了预测精度的稳定性。(4)剖析了煤炭价格波动的传导效应。基于投入产出价格模型和VAR模型分别对煤炭价格波动的即时影响和时滞影响进行实证分析,更全面地揭示了煤炭价格波动的传导效应。
【关键词】:煤炭价格 运行特征 价格波动 预测 传导效应
【学位授予单位】:山西财经大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:F426.21;F764.1
【目录】:
  • 摘要6-8
  • ABSTRACT8-16
  • 第1章 绪论16-35
  • 1.1 研究背景和意义16-18
  • 1.1.1 研究背景16-17
  • 1.1.2 研究意义17-18
  • 1.2 国内外研究综述18-31
  • 1.2.1 能源价格运行特征研究18-20
  • 1.2.2 能源价格传导及影响研究20-25
  • 1.2.3 能源价格预测研究25-31
  • 1.3 研究内容与方法31-32
  • 1.4 论文的基本框架32-34
  • 1.5 研究工作和创新34-35
  • 第2章 煤炭价格影响因素分析35-50
  • 2.1 供给、需求及其他宏观经济变量35-39
  • 2.1.1 煤炭的供给与需求35-38
  • 2.1.2 其他宏观经济变量38-39
  • 2.2 替代品与消费预期39-43
  • 2.2.1 能源替代品40-41
  • 2.2.2 消费预期41-43
  • 2.3 技术因素43-44
  • 2.4 煤炭期货44-45
  • 2.5 政府调控45-46
  • 2.6 其他因素46-48
  • 2.6.1 重大经济事件46-47
  • 2.6.2 经济结构变革47-48
  • 2.7 本章小结48-50
  • 第3章 煤炭价格波动特征研究50-58
  • 3.1 煤炭价格波动性分析50-51
  • 3.2 煤炭价格波动长期趋势及周期分析51-53
  • 3.3 煤炭价格波动的结构性断点分析53-54
  • 3.4 煤炭价格波动的收敛性分析54-57
  • 3.5 本章小结57-58
  • 第4章 煤炭价格走势预测研究58-88
  • 4.1 经济预测基本理论及方法58-65
  • 4.1.1 经济预测理论58-59
  • 4.1.2 经济预测方法59-65
  • 4.2 煤炭价格短期预测研究65-74
  • 4.2.1 卡尔曼滤波基本理论65-68
  • 4.2.2 卡尔曼滤波算法68-70
  • 4.2.3 卡尔曼滤波建模70-72
  • 4.2.4 实证结果分析72-74
  • 4.3 煤炭价格中长期预测研究74-87
  • 4.3.1 灰色预测基本理论74-77
  • 4.3.2 灰色预测建模77-81
  • 4.3.3 模型性能检测81-85
  • 4.3.4 实证结果分析85-87
  • 4.4 本章小结87-88
  • 第5章 煤炭价格波动的传导效应研究88-139
  • 5.1 煤炭价格传导的理论分析88-93
  • 5.1.1 价格波动及传导理论88-91
  • 5.1.2 煤炭价格波动的纵向传导91-92
  • 5.1.3 煤炭价格波动的横向传导92-93
  • 5.2 煤炭价格传导机制分析93-103
  • 5.2.1 煤炭消费状况分析93-95
  • 5.2.2 煤炭价格传导机制分析95-103
  • 5.3 煤炭价格传导效应实证分析103-116
  • 5.3.1 投入产出价格模型的基本理论103-108
  • 5.3.2 煤炭价格传导效应的即时影响分析108-114
  • 5.3.3 煤炭价格传导即时影响的差异性分析114-116
  • 5.4 煤炭价格传导效应时滞分析116-137
  • 5.4.1 VAR模型时滞分析的基本理论116-117
  • 5.4.2 煤炭价格波动对宏观经济影响时滞分析117-123
  • 5.4.3 煤炭价格波动对下游产业影响时滞分析123-137
  • 5.5 本章小结137-139
  • 第6章 基于煤炭价格波动的政策建议139-146
  • 6.1 合理规划煤炭行业投资规模140-141
  • 6.2 有效提升煤炭行业技术投资水平141-143
  • 6.3 积极调整资源型经济发展格局143-144
  • 6.4 逐步完善煤炭行业物流体系144-145
  • 6.5 本章小结145-146
  • 结论与展望146-150
  • 1、结论146-148
  • 2、展望148-150
  • 参考文献150-162
  • 致谢162-163
  • 攻读博士学位期间发表的论文163

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