甲醇价格近期预测和长期预测模型

甲醇价格近期预测和长期预测模型摘要：合理安排产品价格是公司企业取得良好收益的主要举措。从区域经济发展和产品产业内在关系的视角，对影响产品价格的因素进行分析选择，在此基础上，利用各因素的相互联系，对产品的市场价格进行预测，又是帮助公司企业合理安排产品价格变动的主要方法。本文对甲醇而言进行价格预测，甲醇的价格波动受到进口量、进口均价、出口量、出口均价、月产量和开工率的影响，利用多个因素的数据进行也测，有利于甲醇制造商对价格做出合理安排，既能让消费者满意，又能给自己带来最大的收益。本题的最主要的问题在于误差，误差能尽可能减小，但不会消失。为了接减少预测误差，本文采用多种方法对甲醇的价格进行短期、长期的预测。关键词：预测灰色预测权数神经网络

问题重述1.1问题一 已知近期和近几年的甲醇市场变化和具体数值，对近期（一个月）的甲醇行情变化做出预测。1.2问题二 在第一问的基础上，综合更多因素，对长期（一年）的甲醇行情变化做出预测。1.3问题三 有代表性、指导性、真实性、前瞻性的价格指数模型（类PPI）和行业景气指数模型（类PMI）[1]，是指导公司企业做出决策的重要指导方案。1.4问题四企业的发展离不开好的决策方法，根据以往数据和预测给出建议是很由必要性参考价值和的。问题分析2.1问题一 该题是一道短期预测题，短期预测的方法都很多，但是简单的方法受到的限制多，适用范围小，一次合理选择预测方法是一个难点。在这个题目中，大量数据的处理同样是一个难点。为了预测下一个月的平均单价，我们简化条件，处理数据采用灰色预测法，建立G（1，1）模型求解。2.2问题二 该题同样是预测题目，除了问题一遇到的问题，另外，时间的变化，其他因素的影响也会造成价格的变动，考虑的要素增多，为了全面考虑，我们利用回归方程，建立线性方程组，多次求解，得到各因素的权重，进而解决问题。2.3问题三 给出价格指数模型，景气指数模型，必要的问题是对两个概念的理解，涉及到经济方面的问题，难点在于经济预测和数学模型的联系，前两个问题的合理解决也有助于解决该题。2.4问题四 该题主要是寻求建议方案，可在前三个问题的基础上给予合理的回复，难点是对前三个问题的理解和综合考虑。模型假设1.在一年内，甲醇的需求量没有急剧的变化；2.在一年内，甲醇的生产技术、生产量没有大幅度的提高；3.在一年内，金融等影响对甲醇销售市场的影响忽略不计；符号说明1.X(0)——原始时间序列；2.X(1)——后来生成序列；3.a——为发展灰数；4.μ——为内生控制灰；5.i——权数；6.Pn——报告期价格；7.qn——报告期表观消费；8.P0——基期价格；9.q0——报告期表观消费；10.c——价格指数；11.L——环比指数[2]。模型建立及求解5.1问题一5.1.1预测方法对于短期预测，我们要考虑的因素主要是近期所预测数据类型的变动。比如，我们就华东地区的价格进行预测，主要是观察近期该价格的预测，然后通过预测的方法进行预测。 进行短期预测，我们有以下几种方法及其原理[3]： 方法原理移动平均法是通过移动平均消除时间序列中的不规则变动和其他变动，从而揭示出时间序列的长期趋势。指数平滑法其原理是任一期的指数平滑值都是本期实际观察值与前一期指数平滑值的加权平均。灰色预测法灰色系统理论基于关联空间。光滑离散函数等概念定义灰导数和灰微分方程。进而用离散数据列建立微分方程的动态模型。5.1.2模型建立针对短期预测价格，无需考虑季节变化对进口量、进口均价、出口量、出口均价、月产量和开工率造成的影响，在这种假设下，短期预测也无需考虑前几年的波动，也就是说，我们如果对2021年1月份进行预测，只在2021年4月到12月的基础上进行预测。在假设甲醇需求量没有急剧变化的前提下，采用灰色预测方法，建立G(1,1)[4]模型。以甲醇单价为例：月份456789101112价格价2796267126032730259427582570250722262021年4月至12月甲醇单价（单位：美元/吨）但这一组数据能不能适用于我们所要建立的G(1,1)模型，这是需要检验的。原始时间序列：X(0)=｛X1(0),X2(0),X3(0),…Xn(0)｝；后来生成序列：X(1)=｛X1(1),X2(1),X3(1),…Xn(1)｝。X(1)（k）=k=2,…,n对X(0)进行准光滑检验和对进行准指数规律检验：设k=2,3…nβ=若满足当k>3,1<β<1.5，P(k)[0，0.5]，P(k)呈递减趋势，则称X(0)(k）为准光滑序列，具有准指数规律。否则，进行一阶弱化处理：X’(0)(k)=（X(0)（k）+X(0)（k+1）+…X(0)（n））对数据进行光滑比检验：月份456789101112实际值329832232825279626712603273025942758X(1)329865219346121421481317416202162274025498P(k)0.980.430.3060.120.12Β1.971.431.3061.131.12当k>3时，P(k)<0.5,1<β<1.5，则满足光滑性检。则相对应的微分方程：+ax1=μa和μ可以根据最小二乘法得出：â=（a,μ）T=(BT,B)-1BTYNB=YN=｛X2(0),X3(0),…Xn(0)｝T由微分方程求得：X’(1)(k+1)=[X1(0)-]e-ak+k=0,1,2,…,n此模型用了累加，得到的一次模型的累加量。必须将模型所得数据X’(1)(k)经过逆生成，累减还原为X’(0)(k)才能使用。公式为：x(0)(k)=x(1)(k)-x(1)(k-1)k=2，3…n对20214-12月份的出口价格进行相应的计算月份456789101112实际值279626712603273025942758257025072226预测值279627432696264926032558251424702427模型检验（后验差检验）：`x=X(0)（k）=2606S12=(X(0)（k）-`x）2=26051q(k)=x(0)(k)-X’(0)(k)（q(k)称为残差，为实际值与预测值的差)`q=q(k)=-0.11￣S22=(q(k)-`q）2=11709后验差比值：c==0.45后验差比值c越小越好，c越小估计值与实际值越接近。等级好合格勉强不合格后验差比值<0.35<0.5<0.65<=0.7后验差比值等级表可知，P(k）<=0.5，满足满足光滑性检验[5]。建立G(1,1)模型，预测下一月份的出口均价。通过Matlab软件预测下一月份的价格。5.1.3模型求解 Matlab的形成如下：clearsymsau;c=[au]';A=[279626712603273025942758257025072226];Ago=cumsum(A);n=length(A);fori=1:(n-1)C(i)=(Ago(i)+Ago(i+1))/2;endYn=A;Yn(1)=[];Yn=Yn';E=[-C;ones(1,n-1)];c=inv(E*E')*E*Yn;c=c';a=c(1);u=c(2);F=[];F(1)=A(1);fori=2:(1+n)F(i)=(A(1)-u/a)/exp(a*(i-1))+u/a;endG=[];G(1)=A(1);fori=2:(1+n)G(i)=F(i)-F(i-1);endt1=1:9;t2=1:10;Gplot(t1,A,'o',t2,G) 运行结果，如图： 可得，下一个月的单价是：2385。5.2问题二5.2.1预测方法 对于，长期预测，我们有以下方法[7]：方法原理神经网络法以人脑的组成结构和活动规律为背景，它反映了人脑的某些基本特征，但不是对人脑部分的真实再现。模糊数学法模糊数学就是用数学方法研究与处理模糊现象的数学。优选组合法利用数学原理，合理安排实验，以最少的试验次数找的最佳点，从而解决优选问题。5.2.2模型建立 对长期预测，我们需要考虑多个因素，对于国内市场价格，是否受会到出口量、出口均价、进口量、进口均价、月产量、开工率的影响都在我们考虑范围以内。为了验证，他们的影响关系，我们建立回归方程，用最小二乘法得到他们的相关性。 以单价和进口均价为例，他们的关系如图：其中，横坐标为进口均价，纵坐标为单价。有公式：a=y-x可得：y=0.11986077x+2808.733R2=0.74597561由此可知，单价和进口均价有较大的关系。以此类推，可得：单价与进口量关系：y=0.0151599x+2855.254R2=0.341038单价与出口均价关系：y=0.10992385x+2793.8R2=0.126946单价与出口量关系：y=0.0294594x+2854.6R2=0.1776379单价与月产量关系：y=-0.040391x+2963.949R2=0.195146单价与开工率关系：y=4.9035Ex+2854.61R2=0.3036698由此，我们利用现行方程组建立以下回归方程：y=1x1+2x2+3x3+4x4+5x5+6x6利用以下数据求出权数1、2、3、4、5、6。年份月份进口量x1进口均价x2出口量x3出口均价x4开工率x5月产量x6单价y2021年139.26356.820.03861148.2448.95%130.32880.48227.58347.780.0244808.2649.34%143.92878.25353.32347.240.0386723.25449.43%181.72726.30449.83346.770.048666.4846.70%176.82778.81556.833480.0389671.4550.59%169.42811.82659.54355.520.3497401.2953.95%171.72696.82750.19354.341.79365.8350.39%155.732840.95844.622373.121.4075386.6950.29%163.182953.26937.97389.820.5145401.4259.87%178.253150.231053.7406.7520.057880.757.88%173.73126.671151.5405.510.054796.4664.17%1722914.551248.87382.710.033896.77864.01%168.12805.872021年140.13368.05550.83406.8361.48%174.12899.00239.14379.241.54384.357.55%212.52889.52349.15383.150.0557484.6963.42%226.22886.96450387.830.019781.8562.18%215.253001.32542.1399.060.0254685.4558.05%211.52997.38626.74400.961.05408.0861.02%223.52785.25725.92381.420.0148835.4653.76%197.12792.95842.46374.030.0184790.7557.08%221.743073.10936.88365.860.0111124.7253.85%240.92818.331047.3366.980.014916.4454.95%216.82806.111146.84369.910.52381.1360.34%235.62749.091253.58363.32.64371.4760.30%210.32724.762021年166.1362.720.02261028.8457.05%222.52750.48234.88360.510.013747.5657.85%2302820.33353.22374.661.61365.7356.87%234.912737.38454.3373.975.65378.3256.14%232.932677.48545.54370.342.18384.0757.13%218.42642.95627.53364.8817.59367.3457.66%2252566.84747.52360.989.97365.9953.30%226.12625.87825.97369.939.26371.855.94%232.32915.00931.06385.162.27370.1761.22%246.23202.251029.51413.286.11390.5360.99%267.83301.051138.28446.8110.81417.2759.18%2523426.431231.9349511.8501.0359.81%263.763695.712021年121.66520.4612.02529.9258.99%274.213297.50214521.418.18503.8661.59%281.513332.81315.88470.4513.83524.7158.96%274.992825.24435.79378.797.06459.4659.23%2922795.91538.51360.175.19441.1860.14%302.72671.19640.87350.592.9409.4258.58%308.232603.33763.3341.64.01381.1959.06%316.722611.09846.4345.13.71372.158.07%357.972593.93938.81358.085.44379.253.71%345.32638.041036.13365.65.1737951.49%299.92570.001143.33362.363.77389.6155.07%302.22506.501238.57339.153.625376.0555.60%320.62226.095.2.3模型求解我们用Matlab实现如下（以2021年1月到6月为例）： 所得结果：可得以下数据：12345610.25112.331-998.719-0.489-653.168-4.717620.249-0.009-0.278-0.008-2.5850.043315.05497.663585.5510.147-916.738-1.255440.0610.00930.0260-2.5490.0035-2.4782.850-9.7860.201841.8856.2846-0.0760.082-0.134-0.0232.581-0.03270.02280.147-0.0274-0.007-4.2820.00498-0.0020.005-0.0370.041-2.1650.008对所得权数进行处理，显然，3、4、5为负值，舍去较大负的数和正数，然后求平均值，得到，对1、2、6舍去负值，求平均数，进而解得：11.95522.8853-1.2834-0.0665-1.44860.906可得，y=1.955x1+2.885x2-1.283x3-0.066x4-1.448x5+0.906x6然后，利用灰色预测G（1，1）模型对每个月的进口量、进口均价、出口量、出口均价、月产量和开工率进行预测，求取下一年每个月的单价。结果为：223523422340238223692504242624282335245224282353。5.3问题三5.3.1模型建立2021年2-12月年全国月平均价格/表观消费如图：月份23456789101112价格27212515253224402378241523882475241623242133表观消费273.33261.16284.94297.51305.33312.71354.26339.86294.73298.43316.975c883.14970.07976.06976.261015.421137.471131.00957.43932.53909.06L0.9250.9310.8970.8740.888O.8780.9100.8880.8540.784以2021年2月甲醇的表观消费为基期，基点为1000。甲醛价格指数采取定基的方法进行计算。其公式为：C=*10005.3.2模型求解环比指数公式为：L=可得指数模型。由问题二我们得知月产量、出口均价、出口量、进口量、进口均价、开工率各自的权重，有层次分析法，我们可知：很弱弱一般强很强非常强123456月产量开工率出口均价出口量进口量进口均价 可得矩阵A=由Matlab可计算，归一后，可得权重为（0.04780.10100.14150.21000.30310.1967）T可得，单价y=0.0478*月产量+0.1010*开工率+0.1415*出口均价+0.2100*出口量+0.3031*进口量+0.1967*进口均价。5.4问题四甲醛在我们的生产生活中有很重要的用途，甲醛除可直接用作消毒、杀菌、防腐剂外，主要用有机合成，合成材料、涂料、橡胶、农药等行业，合成树脂，表面活性剂、塑料、橡胶、皮革、造纸、染料、制药、农药、照相胶片、炸药、建筑材料以及消毒、熏蒸和防腐过程中均要用到甲醛。可以说甲醛是化学工业的多面手。甲醛是一种大众化工产品，30%的甲醇的用来生产甲醛，但甲醛的一般浓度较低，价格比甲醇低。且从经济方面进行考虑不便于长距离输，所以进口极少，在考虑甲醛生产的原材料时，一般只考虑国内甲醇的市场价格。根据附件中的数据及（1），（2），（3）建模结果可知，甲醇的价格变化是没有规律的，且在一定的范围内波动的。调查相关资料得知，甲醛的供需关系稳定。依据甲醇的价格变化，我们建议甲醛的市场价格应在一定范围内上下波动。甲醛是工业制取甲醇的主要原料，其价格波动对甲醇的价格产生很大的影响，我们认为，影响甲醇的因素同样影响甲醇，三个问题的模型同样适用于甲醛。 模型评价与改进6.1问题一6.1.1模型优点 模型建立采用了灰色预测法，通过微分方程和G（1，1）模型的建立避免的大误差，数据取用了平均值，较多的数据有的合理的处理。6.1.2模型缺点 模型只是预测了下个月份的平均值，但未对每个月进行预测，虽然尽可能的较少误差，但微分方程的求解并不熟练，为预测带来了较大的误差。6.1.3模型改进 在预测下个月的单价时，有前几个月每日的真实值开始进行预测，直接预测以后30天的单价。进行变动的地方是Matlab中进行预测的若干个数字，列出更多的数进行预测。6.2问题二6.2.1模型优点 题目数据给了多个月的进口量、进口均价、出口量、出口均价、月产量和开工率等数据，这些数据的应用是解决问题的基础。合适处理大数据的方法让我们在解决权重系数时使误差减少，并综合灰色预测，得到解决渠道。6.2.2模型缺点 问题中的数据相关性并不是都如单价和进口均价那么强，因此有误差，灰色模型的预测又带来误差，误差相对较大。6.2.3模型改进 为了解决模型缺点遇到的问题，我们对模型进行以下改动。模型：y=1x1+2x2+3x3+4x4+5x5+6x6 保持不变，我们在计算模型中各个权数时改变数据，比如，利用1月份进口量、进口均价、出口量、出口均价、月产量和开工率的数据和2月份的单价来建立方程组，这样得到的权重误差相对较小。 再对进口量、进口均价、出口量、出口均价、月产量和开工率进行预测，不单纯采用灰色预测法，就开工率、月产量而言，我们才有移动平均法进行预测，误差也相对减少。也可以用神经网络模型[6]进行检验：，6.3.1模型优点 灵活运用同比和环比两个方法，加大了我们的分析力度。采用层次分析法，进以步对权数进行精确化处理，使我们的结果更加准确。6.3.2模型缺点 模型的误差来自于问题而中权数的算法，减少权数的误差，我们的层次分析模型会更加准确。6.3.3模型改进 利用更多的数据进行权数的计算，减少误差。参考文献[1].我国财产保险业景气分析/view/2dfd8d6c1ed9ad51f01df2d3.html2021.8.29[2].什么是同比增长和环比增长/view/08fe5b126edb6f1aff001fc9.html[3].中南大学数学科学与技术技术学院，统计方法及模型预测/view/e582d0f0ba0d4a7302763a71.html2021.8.27[4].区诗德，数模竞赛培训内容精选，第一章/view/593b5e5da98271fe910ef962.html2021.8.28[5].张元磊灰色预测技术——GM(1,1)模型/view/e1c9ab978bd63186bcebbc5a.html2021.8.27[6].杨健中国人民大学/view/63c4b541650e52ea551898e6.html2021.8.27[7].统计学（第三版）中国人民大学出版社/p-8748051579161.html2021.8.28[8].神经网络算法原理/view/9164f1210722192e4536f67f.html2021.8.31

咖啡店创业计划书第一部分：背景在中国，人们越来越爱喝咖啡。随之而来的咖啡文化充满生活的每个时刻。无论在家里、还是在办公室或各种社交场合，人们都在品着咖啡。咖啡逐渐与时尚、现代生活联系在一齐。遍布各地的咖啡屋成为人们交谈、听音乐、休息的好地方，咖啡丰富着我们的生活，也缩短了你我之间的距离，咖啡逐渐发展为一种文化。随着咖啡这一有着悠久历史饮品的广为人知，咖啡正在被越来越多的中国人所理解。第二部分：项目介绍第三部分：创业优势目前大学校园的这片市场还是空白，竞争压力小。而且前期投资也不是很高，此刻国家鼓励大学生毕业后自主创业，有一系列的优惠政策以及贷款支持。再者大学生往往对未来充满期望，他们有着年轻的血液、蓬勃的朝气，以及初生牛犊不怕虎的精神，而这些都是一个创业者就应具备的素质。大学生在学校里学到了很多理论性的东西，有着较高层次的技术优势，现代大学生有创新精神，有对传统观念和传统行业挑战的信心和欲望，而这种创新精神也往往造就了大学生创业的动力源泉，成为成功创业的精神基础。大学生创业的最大好处在于能提高自己的潜力、增长经验，以及学以致用;最大的诱人之处是透过成功创业，能够实现自己的理想，证明自己的价值。第四部分：预算1、咖啡店店面费用咖啡店店面是租赁建筑物。与建筑物业主经过协商，以合同形式达成房屋租赁协议。协议资料包括房屋地址、面积、结构、使用年限、租赁费用、支付费用方法等。租赁的优点是投资少、回收期限短。预算10-15平米店面，启动费用大约在9-12万元。2、装修设计费用咖啡店的满座率、桌面的周转率以及气候、节日等因素对收益影响较大。咖啡馆的消费却相对较高，主要针对的也是学生人群，咖啡店布局、格调及采用何种材料和咖啡店效果图、平面图、施工图的设计费用，大约6000元左右3、装修、装饰费用具体费用包括以下几种。(1)外墙装饰费用。包括招牌、墙面、装饰费用。(2)店内装修费用。包括天花板、油漆、装饰费用，木工、等费用。(3)其他装修材料的费用。玻璃、地板、灯具、人工费用也应计算在内。整体预算按标准装修费用为360元/平米，装修费用共360*15=5400元。4、设备设施购买费用具体设备主要有以下种类。(1)沙发、桌、椅、货架。共计2250元(2)音响系统。共计450(3)吧台所用的烹饪设备、储存设备、洗涤设备、加工保温设备。共计600(4)产品制造使用所需的吧台、咖啡杯、冲茶器、各种小碟等。共计300净水机，采用美的品牌，这种净水器每一天能生产12l纯净水，每一天销售咖啡及其他饮料100至200杯，价格大约在人民币1200元上下。咖啡机，咖啡机选取的是电控半自动咖啡机，咖啡机的报价此刻就应在人民币350元左右，加上另外的附件也不会超过1200元。磨豆机，价格在330―480元之间。冰砂机，价格大约是400元一台，有点要说明的是，最好是买两台，不然夏天也许会不够用。制冰机，从制冰量上来说，一般是要留有富余。款制冰机每一天的制冰量是12kg。价格稍高550元，质量较好，所以能够用很多年，这么算来也是比较合算的。5、首次备货费用包括购买常用物品及低值易耗品，吧台用各种咖啡豆、奶、茶、水果、冰淇淋等的费用。大约1000元6、开业费用开业费用主要包括以下几种。(1)营业执照办理费、登记费、保险费;预计3000元(2)营销广告费用;预计450元7、周转金开业初期，咖啡店要准备必须量的流动资金，主要用于咖啡店开业初期的正常运营。预计2000元共计： 120000+6000+5400+2250+450+600+300+1200+1200+480+400+550+1000+3000+450+2000=145280元第五部分：发展计划1、营业额计划那里的营业额是指咖啡店日常营业收入的多少。在拟定营业额目标时，必须要依据目前市场的状况，再思考到咖啡店的经营方向以及当前的物价情形，予以综合衡量。按照目前流动人口以及人们对咖啡的喜好预计每一天的营业额为400-800，根据淡旺季的不同可能上下浮动2、采购计划依据拟订的商品计划，实际展开采购作业时，为使采购资金得到有效运用以及商品构成达成平衡，务必针对设定的商品资料排定采购计划。透过营业额计划、商品计划与采购计划的确立，我们不难了解，一家咖啡店为了营业目标的达成，同时有效地完成商品构成与灵活地运用采购资金，各项基本的计划是不可或缺的。当一家咖啡店设定了营业计划、商品计划及采购计划之后，即可依照设定的采购金额进行商品的采购。经过进货手续检验、标价之后，即可写在菜单上。之后务必思考的事情，就是如何有效地将这些商品销售出去。3、人员计划为了到达设定的经营目标，经营者务必对人员的任用与工作的分派有一个明确的计划。有效利用人力资源，开展人员培训，都是我们务必思考的。4、经费计划经营经费的分派是管理的重点工作。通常能够将咖啡店经营经费分为人事类费用(薪资、伙食费、奖金等)、设备类费用(修缮费、折旧、租金等)、维持类费用(水电费、消耗品费、事务费、杂费等)和营业类费用(广告宣传费、包装费、营业税等)。还能够依其性质划分成固定费用与变动费用。我们要针对过去的实际业绩设定可能增加的经费幅度。5、财务计划财务计划中的损益计划最能反映全店的经营成果。咖啡店经营者在营运资金的收支上要进行控制，以便做到经营资金合理的调派与运用。总之，以上所列的六项基本计划(营业额、商品采购、销售促进、人员、经费、财务)是咖啡店管理不可或缺的。当然，有一些咖啡店为求管理上更深入