19、煤炭与天然气价格预测：ARIMA与ANN模型对比分析

煤炭与天然气价格预测：ARIMA与ANN模型对比分析

1. 能源市场现状与预测需求

能源对于经济增长，尤其是发展中经济体的增长而言至关重要。然而，由于矿业公司的过度开采，全球能源资源正逐渐枯竭。随着原油价格的上涨，经济体中各行业对煤炭的使用量也会相应增加。与此同时，发展中国家的可再生能源发电有望实现爆发式增长。以印度为例，该国正通过大力投资增强可再生能源产能，并允许电力行业100%的外国直接投资（FDI），来提高能源安全。印度政府还致力于提高天然气在能源结构中的占比，并且在实现联合国可持续能源目标方面取得了良好进展，积极参与国际行动以降低人均碳排放。

能源价格的上涨会导致经济体出现成本推动型通货膨胀，因此，更准确的预测模型对于经济决策至关重要。研究和预测能源及原材料价格走势，能够为适时做出合适的经济决策提供关键指示。此外，对能源价格波动的估计，有助于提高监管机构决策的准确性。

2. 研究方法与初步分析

本研究运用自回归积分滑动平均模型（ARIMA）和人工神经网络（ANN）技术，对煤炭和天然气这两种重要商品的价格进行了估计。从投资者的角度进行初步分析后，得到以下结论：
- 回报率与标准差 ：天然气的最高回报率为20%，煤炭为14%；但天然气的标准差为0.03，高于煤炭的0.02。
- 回报率偏态 ：天然气的回报率呈正偏态，意味着其获得正回报的概率较高；而煤炭的回报率呈负偏态，即有获得负回报的可能性。
- 序列整合 ：两种商品的价格序列均为一阶单整序列，即I(1)。
- 最佳ARIMA模型