[发明专利]价格影响因素的分析方法及装置

权利要求书

1.一种价格影响因素的分析方法，其特征在于，包括：

建立基于因子分析的煤炭价格影响分析模型；

根据的分析结果，通过多元线性回归分析模型进行拟合，得到多元线性回归模型；

基于多元线性回归模型及最小二乘法进行动力煤炭价格回归分析，得到初步预测价格；

建立基于ARIMA模型的煤炭价格综合预测模型，将所述初步预测价格输入所述煤炭价格综合预测模型，通过离散化处理得到预设时间段内每一天的煤炭价格。

2.根据权利要求1所述的价格影响因素的分析方法，其特征在于，建立基于ARIMA模型的煤炭价格综合预测模型包括：

对时间序列进行单根检验，判断其是否平稳；

若不平稳，则利用差分方法作一阶差分，并根据样本值计算样本自相关函数和样本偏相关函数，直至时间序列平稳后，确定阶数的取值；

确定自相关函数和偏相关函数是否截尾；

检验所述综合预测模型参数估计是否具有显著性以及残差序列的残差是否具有相关性；

利用综合预测模型模型初步预测煤炭价格，并确定预测煤炭价格的波动；

若所述自相关函数和偏相关函数已截尾、参数估计具有显著性、残差序列的残差具有相关性以及预测煤炭价格的波动在预设误差范围内，则完成所述综合预测模型的构建。

3.根据权利要求2所述的价格影响因素的分析方法，其特征在于，在对时间序列进行单根检验，判断其是否平稳之前，所述方法还包括：

确定时间序列是否为平稳序列；

若不是，则基于d阶差分算子将不平稳时间序列转化为平稳时间序列。

4.一种价格影响因素的分析装置，其特征在于，包括：

第一建立单元，用于建立基于因子分析的煤炭价格影响分析模型；

拟合单元，用于根据的分析结果，通过多元线性回归分析模型进行拟合，得到多元线性回归模型；

回归单元，用于基于多元线性回归模型及最小二乘法进行动力煤炭价格回归分析，得到初步预测价格；

第二建立单元，用于建立基于ARIMA模型的煤炭价格综合预测模型；

处理单元，用于将所述初步预测价格输入所述煤炭价格综合预测模型，通过离散化处理得到预设时间段内每一天的煤炭价格。

5.根据权利要求4所述的价格影响因素的分析装置，其特征在于，第二建立单元包括：

第一检验模块，用于对时间序列进行单根检验，判断其是否平稳；

计算模块，用于当所述检验模块确定不平稳时，利用差分装置作一阶差分，并根据样本值计算样本自相关函数和样本偏相关函数，直至时间序列平稳后，确定阶数的取值；

第一确定模块，用于确定自相关函数和偏相关函数是否截尾；

第二检验模块，用于检验所述综合预测模型参数估计是否具有显著性以及残差序列的残差是否具有相关性；

处理模块，用于利用综合预测模型模型初步预测煤炭价格，并确定预测煤炭价格的波动；

构建模块，用于当确定所述自相关函数和偏相关函数已截尾、参数估计具有显著性、残差序列的残差具有相关性以及预测煤炭价格的波动在预设误差范围内时，完成所述综合预测模型的构建。

6.根据权利要求5所述的价格影响因素的分析装置，其特征在于，所述第二建立单元还包括：

第二确定模块，用于在所述第一检验模块对时间序列进行单根检验，判断其是否平稳之前，确定时间序列是否为平稳序列；

转换模块，用于当所述第三确定模块确定不是平稳序列后，基于d阶差分算子将不平稳时间序列转化为平稳时间序列。

7.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现根据权利要求1至3中任一项所述的价格影响因素的分析方法。

8.非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现根据权利要求1至3中任一项所述的价格影响因素的分析方法。