影响我国钢材需求量的因素分析 Analysis the Influence Factors of Steel Demand in China

ABSTRACT

Steel industry plays an important role in the national economy, which is widely used in economic construction, national defense construction, and other aspects of social development, but with the development of the national economy and the adjustment of industrial structure, long-term and extensive development pattern in China made great impact on the steel industry, fine direction so that China”s steel industry development is 火烧眉毛。 This article uses the nine factors, including crude oil output, output of raw coal, natural gas production, cement production, pig iron 商品 tion, power generation, the whole society fixed assets investment, consumer and government spending, to demand for steel products in China were analyzed, and establish three models, including the general linear regression model, the stepwise regression model and three Lasso regression model regression 典范。 By comparison, find the Lasso regression model prediction effect is best, and according to the given model for the development of steel are 现在时的。

Keywords:Steel Demand, Multiple Regression, Stepwise Regression, Lasso Regression

奇纳河的钢铁需求使发生纠纷剖析

孙小军

综合性大学校舍将存入银行与经济学的深思所计算总数与=mathematics系,云南云南 昆明

收稿日期:2017年4月7日;就事日期:2017年4月21日;颁布日期:2017年4月30日

摘 要

炼钢业在民族经济学的中起坚持到底要的功能。,它分布广的功能于经济学的解说。、国防建设、社会开展等实地的。但跟随我国民族经济学的的感觉最敏锐的地方开展和调停,奇纳河的长期的发达型的开展铅字曾经对形成了很大的使发生,这是让奇纳河的青灰色的立即走向的性伙伴开展。本文运用原油产额、软烟煤产额、瓦斯产品、现实的产品、通井产品、发电资格、全社会固定资产投资额、消耗者消耗、内阁消耗等9大纠纷,在奇纳河的制品钢需求剖析,普通经过单独的若干阶段来发展回归典范的创办、逐步回归典范和Lasso regressi等三种回归典范,经过比拟,结实泄漏,套索回归典范的预测终结最好。,在此理性,现在时的了将来钢铁开展的提议。。

关键词 :商品兵器需求量,多元经过单独的若干阶段来发展回归,逐步回归,Lasso回归

Copyright © 2017 by author and Hans Publishers Inc.

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1. 小引

在过来的几年里,跟随奇纳河工业股票的感觉最敏锐的地方开展、工业股票组织与奇纳河的国家的感觉最敏锐的地方开展调停,奇纳河的青灰色的不独在量取慢着感觉最敏锐的地方增长,在品种上、技术经济学的、预备平稳的、能量守恒环保也取慢着宏大成就,炼钢业曾经适宜东西异乎寻常的有竟争资格的工业股票。,它曾经作出了辨别的奉献,对奇纳河的感觉最敏锐的地方开展那。炼钢业的稳固开展是创造炼钢业的关键环节,它的开展平稳的是批评工业股票平稳的的重要作记号。。

《钢铁工业股票调停和复兴发射》(2009)泄漏,奇纳河是钢铁产额和消耗大国,粗钢产品延续13年停止人寰第一,炼钢业覆盖广。、高的工业股票相干度、消耗一网的捕获量大,经济学的建设、社会开展、国防建设、政府财政赋税收入和稳固就事在多实地的变得复杂着至关重要的功能。。二十一世纪以来,在奇纳河的粗钢年产品神速增强。2007年,工业股票增强值对奇纳河的京德勒西南钢铁在设计,4%,奇纳河的GDP,到达2436亿元,在奇纳河的工业股票到达本利之和占9%;到2008年,国际粗钢消耗量亿吨,兵器传播直接到化为粗吨6000万吨,占人寰钢铁贸易本利之和的15%。钢商品普通能心甘情愿的国际需求。,为确保感觉最敏锐的地方、感觉最敏锐的地方开展做出了突出奉献。。

又,性伙伴对炼钢业在奇纳河仍然枯燥的,在以下成绩:突降额,容量过剩;二是连队规划荒谬的;三是资源的削弱把持;四是循环杂乱;五是开创资格不强。;六是工业股票不集合。,粗钢产额连队平分必然尺寸的不到1米,前5名连队只占钢铁总产品。

处理下面提到的稍微成绩,聪颖勤奋的学生们对钢铁需求量举行了深化深思:宝良,习伟强和宁静人 [1] 计量经济学的典范,中间定位宏观经济学的纠纷对ST需求的使发生剖析,钢铁消耗与工业股票增强值、建筑业使完满面积中间的快速恢复的能力相干,并在典范的理性举行了复杂的预测。;刘铁民,周伟,王青又宁静人 [2] 创办计量经济学的典范,对中间定位纠纷对从奇纳河的钢铁需求的使发生剖析,钢铁需求典范及其使发生纠纷,预测典范;李凯、戴丽华、韩双又宁静人。 [3] 种植翼型典范的功能,预测的时期和奇纳河的钢如愿以偿主峰坡的拐点,差额对象的结实剖析;吴文东、吴刚、魏一鸣、范瑛又宁静人 [4] 采取鉴于中间定位系数的结成预测方式对我国将来的商品兵器需求量举行预测;赵岳红 [5] 经过对使发生钢铁需求量的变量举行协整测验,这泄漏它们中间在长期的协整相干。,创办了背离查核典范,并预测了对兵器的需求。。拜访外部的公文,结实泄漏,外部的预测钢铁需求的方式是粗糙的。:第一种方式 [6] 钢铁需求是工业股票产值的职务。,创办兵器需求典范深思;居第二位的种方式 [7] 矢量自回归典范用于钢铁商品需求预测;第三法 [8] 运用紧迫技术预测兵器需求量。

鉴于不只是语境,为了处理在奇纳河的门店的国际供需失衡、高产额成本、大量的成绩,如对外界的宏大毁灭,本文将对我国1999年到2014年的兵器需求量及中间定位纠纷举行剖析,找寻奇纳河的钢铁需求在将来几年的流行的,预测来年,将来几年我国兵器需求量的更衣,做到准备,遏其萌芽。

2. 记载剖析

. 记载源和变量

经过国家的计算总数局中华人民共和国 [9] ,奇纳河计算总数年鉴拜访到1999年到2014年16年间我国商品兵器需求量、原油产品、软烟煤产额、瓦斯产品、通井产品、发电资格、现实的产品、全社会固定资产投资额、消耗者消耗、内阁消耗记载,变量的明确如表1所示。。

. 记载预期

说起下面事先安排的记载,为了创办东西较好的回归典范,率先,我们家必要对记载做东西复杂的剖析。,从应变数对争吵的使发生和范本中间的中间定位系数等实地的来剖析记载各自的更衣命运又它们相互中间的相干。

2.. 变量Y对争吵的使发生剖析

为了守候制品钢与宁静变量中间的相干,创办恰当的的典范,乃,对制品钢和每个孤独的VA举行散点图。,详细结实如图1所示。。

从图1的第政党的可以看出。,各应变数有必然的经过单独的若干阶段来发展相干,经过单独的若干阶段来发展相干更强,乃,创办多元经过单独的若干阶段来发展回归典范是恰当的的。。

.2. 范本中间定位系数

为了更进一步的描写变量中间的经过单独的若干阶段来发展相干。,让步了各变量中间的中间定位系数。,中间定位系数(记载为差额的值代表差额的中间定位平稳的。:

1) 若,没经过单独的若干阶段来发展相干;

2) 若,称为完整正中间定位,,称为完整负中间定位;

3) 若,经过单独的若干阶段来发展相干称之为必然平稳的。,接近于1,经过单独的若干阶段来发展中间定位度越高,接近于0,经过单独的若干阶段来发展中间定位度越低。

说起本提供免费入场券运用的记载,让步了变量中间的范本中间定位系数。,结实如表2所示。。

. Information about each variable

表1。 各变量阐明

. The sample correlation coefficient

表2。 范本中间定位系数

. Scatter plot between the variables

图1。 变量间的散点图

从范本的中间定位系数表表2可以看出,各变量的中间定位系数在,鉴于中间定位系数的判别,结实泄漏,制品钢中间在高经过单独的若干阶段来发展中间定位相干。,契合做具有9个孤独变量的多元经过单独的若干阶段来发展回归。

3. 典范建筑物

. 多元经过单独的若干阶段来发展回归典范

在是你这么说的嘛!成绩中,需求的制品钢在奇纳河使发生原油产额的纠纷是原油产额。)、软烟煤产额()、瓦斯产品()、通井产品()、发电资格()、现实的产品()、固定资产投资额额()、消耗者消耗(内阁消耗)等,乃,多元经过单独的若干阶段来发展回归可以用来剖析成绩。。

多元经过单独的若干阶段来发展回归典范的根本方式 [10] :集应变数孤独变量学说经过单独的若干阶段来发展回归典范:

内侧的,个未知限制因素,称为回归常数,使相等的回归系数。奢侈地解说变量(应变数),而可以精密的测和把持的盛行变量。,奢侈地解说变量(争吵)。是随机背离,与经过单独的若干阶段来发展回归使相等,说起随机背离项,我们家通常补助金它心甘情愿的以下提出要求::

学说回归方程。

矩阵方式假装:

式中

为了便于多元回归方程的限制因素打量,发生着的回归方程有稍微根本补助金。:

1) 解说变量它是东西确实性变量。,非无规变数,和提出要求

2) 随机背离项具有零平均数和等方差,即:

很补助金常奢侈地Gaussian Markov环境。。

3) 师范学校补助金:

多元经过单独的若干阶段来发展方程组的未知限制因素,最小二乘打量法,遵守后,如愿以偿以下方式:

鉴于不只是剖析,以下变量的多元经过单独的若干阶段来发展回归典范用于变量:

运用R软件,作曲相契合的程序代码。为了便于以来的比拟,回归系数让步了正态化系数。,详细结实如表3所示。:

表3中让步的结实,接球回归方程。:

调停后的决定系数,由方针决策系数断定,回归方程具有高狡猾的性。;,泄漏回归方程具有高狡猾的性。,阐明争吵完整的上对有异乎寻常的狡猾的的经过单独的若干阶段来发展效应。。但从回归系数的狡猾的性测验,存在狡猾的平稳的,仅有的值当坚持到底的是,宁静孤独变量几乎不狡猾的。。这种气象的账能够是争吵。它们中间在复杂的共经过单独的若干阶段来发展。,复杂的共经过单独的若干阶段来发展的在性,用最小平方法打量回归限制因素,回归系数的方差随Multic的增强而增大。,就会形成回归方程具有高狡猾的性。的命运下,稍微回归系数被作证是狡猾的的。,既使回归系数的正负导火线也得不到。

. 复杂的共经过单独的若干阶段来发展做出诊断

R的解说变量中间有很强的经过单独的若干阶段来发展相干。,回归方程的测验异乎寻常的狡猾的。,具有D相对中间定位系数大的孤独变量,回归系数不克不及经过狡猾的性测验来测验,甚至稍微回归系数的作记号也与行动相争。,以为变量中间在复杂的共经过单独的若干阶段来发展。。最近几年中,计算总=mathematics家现在时的了断定复杂的共经过单独的若干阶段来发展的多种方式。,本文采取方差发达代理人法来决定设想。

争吵的恢复友好状态 [10] ,则孤独变量的中间定位矩阵。记:

. Coefficient of linear regression model

表3。 经过单独的若干阶段来发展回归典范系数

导火线。 codes: 0 ‘***’ ‘**’ ‘*’ ‘.’ ‘ ’ 1. Residual standard error: 45 on 5 degrees of freedom Multiple R-squared: 999, Adjusted R- squared: 998. F-statistic: 7831 on 9 and 5 DF, p-value: 7.894e−10.

它奢侈地主斜纹的元素。作为孤独变量方差发达代理人,则有:

式中,方差平方和,从上可知,用作为孤独变量的重大方差形成平稳的的纠纷是相关性的。。记作为孤独变量对其余者争吵的限定性的系数,与可以将方差发达代理人表现为:

测争吵与其余者争吵的经过单独的若干阶段来发展中间定位度,这种相干度越强,争吵的复杂的共经过单独的若干阶段来发展越坟墓,接近于1,它越大。阅历窗侧,当时,解说争吵与其余者争吵中间有坟墓的复杂的共经过单独的若干阶段来发展,复杂的共经过单独的若干阶段来发展能够使发生最小二乘打量。

本文的9个争吵,复杂的共线测验,计算争吵方差发达代理人,结实如表4所示。。

从表4可以看出。,各孤独变量数值异乎寻常的大,最小方差发达代理人,极超越10,阐明9个争吵中间在坟墓的复杂的共经过单独的若干阶段来发展,以防依照普通经过单独的若干阶段来发展回归方式举行建模,,所接球的预测结实会很不梦想,关于这一点必要先脱掉争吵中间的复杂的共经过单独的若干阶段来发展,重行建模变量。

. 复杂的共线方式的脱掉

经过不只是剖析,我们家可以通知,9个争吵中间在坟墓的复杂的共经过单独的若干阶段来发展,这将对回归预测发生坟墓使发生。,为了处理很成绩,我们家必要脱掉VA中间的复杂的共经过单独的若干阶段来发展。。脱掉复杂的共经过单独的若干阶段来发展的方式有很多。,比如,可以脱掉稍微不足道的解说变量。、增强范本主体、回归系数的有偏打量、逐步回归法、岭回归法、主身分回归法、偏最小二乘回归方式等。,本文次要经过级别脱掉复杂的共经过单独的若干阶段来发展的使发生。。

3.. 逐步回归

逐步回归法 [10] [11] 一种争吵最优使分裂的选择方式,这种方式的根本思惟是有东西高处。,详细的方式是一个一个地绍介变量。,在引入东西孤独变量较晚地,所选择的变量一个一个地尺寸。,当原始变量鉴于引入后者而换衣服时,要将其去除。引入东西变量或从回归方程中去除东西变量,逐步回归的东西级别,每一步都要遵守测验,为了确保每回引入新变量时,仅有的东西狡猾的的V,很一道菜是反复的。,直到没狡猾的的孤独变量选择回归方程,在回归方程中没压倒狡猾的的孤独变量。。

本文的9个争吵,采取逐步回归法,选择对制品重量的变量。,相应地创办回归典范。,为了便于以来的比拟,让步了恢复友好状态后的回归系数。。逐步回归的结实如表5所示。。

从表5可知,逐步回归法接球的回归方程为::

从回归方程可以看出,变量的回绝是原油的产额。)、瓦斯产品()、现实的产品()、消耗者消耗(四价元素变量,如,对商品兵器需求量有狡猾的性使发生的争吵是软烟煤产额()、通井产品()、发电资格()、固定资产投资额(内阁消耗),在宁静命运下,当软烟煤产额每增强东西单位,奇纳河的制品

. Variance inflation factor of independent variable

表4。 争吵方差发达代理人

. The results of stepwise regression

表5。 逐步回归结实

导火线。 codes: 0 ‘***’ ‘**’ ‘*’ ‘.’ ‘ ’ 1. Residual standard error: 378.5 on 9 degrees of 自在。 Multiple R-squared: 999, Adjusted R-squared: 999. F-statistic: 1.992e+04 on 5 and 9 DF, p-value: < e−16. Shapiro-Wilk normality test. data: b$res. W = 7312, p-value = 013.

钢的需求将缩减东西单位。;通井产品高处东西单位时,商品兵器需求量增强个单位;宁静变量的解说也因此。,变量的解说契合经济学的规律。,结实泄漏,该典范是依照正态规律创办的。。

从表5可以看出调停后的了结系数。,阐明回归方程值当坚持到底的是,存在狡猾的平稳的,而且,廉价出售的图书变量的其余者嫁妆都经过狡猾的性测验。,结实泄漏,该典范的创办更为有理。。发生着的残差的夏皮罗-威尔克正态性测验数值为013,可以以为存在狡猾的平稳的不克不及回绝残差来自某处正态总体的补助金。结实泄漏,该典范的创办契合普通环境。,该典范可用于预测。。

3.. Lasso回归

多元经过单独的若干阶段来发展回归典范的矩阵方式:,限制因素公共最小二乘打量(OLS)是,作为孤独变量当宁静孤独变量中间在复杂的共经过单独的若干阶段来发展,很大,它异乎寻常的不稳固。SPE的真实诉讼费有很大的背离。,偶然甚至会与现实的经济学的意思相争。。说起复杂的共经过单独的若干阶段来发展的涌现,普通最小平方法的狡猾的使发生成绩,聪颖勤奋的学生们现在时的了岭回归方式。、套索回归法及脱掉复杂的共经过单独的若干阶段来发展的其它方式。

Lasso回归 [12] 根本思路如次:

补助金争吵的记载矩阵的,OLS打量追求极力贬低的价值RESI平方和的系数。,即:

套索回归必要东西惩办项来约束系数的主体。,在规律上和岭回归的关心有些同样的,但套索回归法并没将系数的平方增强到TH。,更确切地说,约束环境下,系数必要心甘情愿的以下环境:

相对值的特点,套索回归法是挑选稍微系数。。发生着的回归系数的选择,本文运用计算总量,以防从孤独变量的选择个(预回归,这么计算总=mathematics的界限是:

据此,选择最小典范是套索回归的终极典范。。

记载的套索回归,结实如表6和表7所示。。

从表6更衣的结实是已知的。,最小的,因而选择做最小步长系数,选择第六感觉步的回归系数,第六感觉步回归系数的结实如表所示。。

表7,创办套索回归方程:

从回归方程可以看出,Lasso回归变量的回绝是原油的产额。)、软烟煤产额()、消耗者消耗(内阁消耗四价元素变量,如,运用瓦斯产额)、通井产品()、发电资格()、现实的产品()和固定资产投资额()第五变量来对我国商品兵器需求量举行建模。

4. 典范终结比拟

理性第三机关的剖析,本文创办了三个回归典范。,他们是:

为了比拟这三种典范的优缺点,让步了三个典范对1999年-2014年商品兵器需求量举行预测,预测结实和原始商品兵器需求量的值如图2所示。

如图2所示,LasSO回归的粹预测终结,接近于现实记载值,最坏的使发生是普通的经过单独的若干阶段来发展回归典范。,现实值的使不合情理较大。

. The change of value in the Lasso regression

表6。 Lasso回归中诉讼费更衣

. Regression coefficient of Lasso regression

表7。 套索回归的回归系数

. Comparison on steel demand forecast for three models

图2。 三个典范对商品兵器需求量的预测值比拟

乃说起我国商品兵器需求量的剖析,可以用瓦斯产额。)、通井产品()、发电资格()、现实的产品()和固定资产投资额(创办典范的第五变量,并由该典范来预测从此以后几年的商品兵器需求量。

5. 裁定与提议

. 裁定

本文经过PROB创办了东西盛行的经过单独的若干阶段来发展回归典范。、逐步回归典范与套索回归典范,瓦斯产额的获得知识、通井产品、发电资格、现实的产品和固定资产投资额的第五变量可以组成东西G。。以此同时,预测奇纳河的钢铁需求将来,我们家必要深化剖析将来能够的开展流行的。,在此理性,运用该典范预测兵器需求量。,变量的将来值可以理性VA的增长来打量。。

. 提议

1) 组织调停,工具能量守恒减排目的,放慢裁员拖脏容量,放慢钢铁配备和技术组织晋级,助长工业股票组织晋级,在依托法度平均的的同时,也应表现市面的功能。,炼钢业的裁员率越大,产品就越大。,相反,我们家必需依托竞赛来创造连队的保存。。并且,还应经过放慢JO来创造组织调停。、高处特许开创资格和社区资格。

2) 能量守恒环保,排好队伍迷信的经营体系,高处废铁运用率,缩减能耗,引进新技术高处产额率,放对自然外界使发生连队的处分力度,同时创办各类市面预警、预测体系,让市面预者迷信地断定功效和风险。

文字引证

孙晓军。 奇纳河的钢铁需求使发生纠纷剖析
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