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        • 動力煤
        • 煉焦煤
        • 焦炭
        • 模型基礎數據

          産量運量銷量進出口庫存價格港口數據下遊數據......

        • 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、對基礎數據進行模拟、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爲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)均達标。

        模型預測标的: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拟合優度0.86。

        模型經濟意義檢驗:經過曆史4年多的拟合數據驗證,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,預測趨勢正确率爲91.66%;整體誤差絕對值的均值在15.24元/噸,在誤差允許的範圍内。

        模型預測标的:産地低硫主焦煤均值

        煉焦煤市場預測模型拟合優度0.91

        模型經濟意義檢驗:經過曆史4年多的拟合數據驗證,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,預測趨勢準确率爲83.33%,整體誤差絕對值的均值在21元/噸。

        模型預測标的: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。

        焦炭市場預測模型拟合優度0.947

        模型經濟意義檢驗:經過曆史4年多的拟合數據驗證,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,預測趨勢準确率75%,整體誤差絕對值的均值在45元/噸,在誤差允許的範圍内。

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