基于谐波小波与神经网络的钢铁价格预测

应用谐波小波分解算法、混沌分析和神经网络理论提出了一种中国钢铁价格趋势预测的谐波小波神经网络模型。应用广义谐波小波分解算法把原始钢铁价格序列分解到不同的频带上,并在此基础上进一步分析表明,钢铁价格存在混沌特性;再经混沌分析和神经网络进行组合预测,提高了模型对多种目标函数的学习能力,有效改进了预测精度。实验表明,与现有方法相比,该方法具有较高的预测精度。

对当前钢铁价格大幅上涨的分析及思考——基于宏观数据及江苏省26家钢铁企业问卷调查数据

2015年末以来,在钢铁行业产能过剩背景下,国内钢材价格大幅度飙升,在不到5个月时间内累计上涨超过50%。本文结合宏观数据和江苏省26家钢铁企业问卷调查结果,对本轮钢材价格上涨的原因进行了探析,对未来钢铁价格的走势进行了探讨,并分析了此轮钢铁价格上涨对去产能所造成的不良影响,并提出有关政策建议。

我国钢铁价格趋势分析

自去年以来．钢铁价格暴涨暴跌的局面多次重演．国际钢铁价格指数在连续持平三周后．在上周再次呈现下降态势，较前一周下跌5.56点．降至130点．跌副4.1％，与5月份相比．该指数下跌了12.4％与去年相比下降了9.9％。然而．最近全国大部分地区钢价出现小幅反弹。那么．今年下半年．我国钢铁价格走势如何？笔者认为．钢铁价格下半年难现大幅反弹．主要围绕当前价格小幅震荡并略有下调．

我国钢铁价格指数与国际干散货运价关系的实证分析

利用计量经济学方法对我国兰格钢铁价格指数和巴西-中国运费BCI-C3关系进行分析，通过时间序列平稳性检验、格兰杰因果关系检验以及模型参数估计等工具的使用，发现我国兰格钢铁价格指数与铁矿石运费之间存在格兰杰因果关系。我国钢铁价格的波动一定程度上影响巴西-中国铁矿石运价。

基于灰色模型的钢铁价格影响因素研究

经济发展越快,对钢铁的需求就越大,钢铁工业的发展就快,钢铁价格也会因此产生较大的波动,本文运用2013-2018年6年间的钢铁价格及相关影响因素的数据,利用建立灰色模型的方法,来对影响钢铁价格的相关因素进行了实证分析和研究。实证分析证明,钢铁价格波动变化中的所有影响因素中,铁矿石是最主要的影响因素,其他因素仅仅是起到辅助刺激钢铁价格因素。研究钢铁价格影响因素为钢铁价格走势分析提供参考,并对钢铁价格动态管理提出针对性建议。

联合经验模态分解与支持向量机的钢铁价格预测

联合经验模态分解(EMD)和支持向量机理论构造了一种钢铁价格时间序列预测方法。本文首先利用EMD将钢铁价格序列分解为一组相互独立的、具有不同时间尺度特征的内蕴模态函数分量;然后利用支持向量机对每一层的内蕴模态函数分量进行预测,从而消除不同尺度段价格特征信息之间的相互干扰,提高预测的精度;最后对各层内蕴模态函数的预测值进行综合,得到原始钢铁价格序列的预测结果。实验结果表明,与传统的预测方法相比,本文方法预测后的精度有了较好的提高,预测结果的均方误差和相关系数都有较好的改进。

基于神经网络模型的钢铁价格预测

钢铁生产在国民经济中占有极其重要的地位,是社会发展的重要物质保障。在过去的50年中,中国在钢铁行业取得了长足的进步。钢铁价格的波动对国民经济和相关产业产生重大影响。不仅由于宏观经济影响,而且由于生产成本、供求、国际贸易、国家政策和许多其他因素,导致钢价波动的因素有很多。因此,钢价预测是国内外数据挖掘和机器学习应用中的热点。为提高钢价格预测准确度,本文选用神经网络模型和2009年至今钢铁期货价格数据,对钢铁价格进行预测,预测结果表明神经网络对钢铁价格预测精度控制在1%以内,满足电力公司生产需求。

河北省钢铁价格稳中趋升

据河北省城市社会经济调查队对钢铁企业调查,河北省钢铁出厂价格(不含税)自2001年四季度持续下滑之后,近来出现稳中趋升的态势.6月份与上月相比,在调查的产品中价格上升的占48.72%,持平的占17.95%,下降的占33.33%.价格上升的产品是:

关于废钢铁价格管理体制改革的意见

1986年,国家改革废钢铁计划管理体制,取消废钢铁指令性计划。由于我国地域广阔,资源分布不均衡,以及生产发展的差异,对取消废钢铁指令计划反映不一,出现了各地不同的废钢铁计划管理体制和需求状况。武汉市有地方中小钢铁厂7个,炼钢能力仅15万吨,而轧材能力有35万吨,由于矿石供应有限,需要大量废钢铁补充。加之国家放开小商品价格,使不少生产小商品的企业得到复苏和发展,增加了对废钢铁的需求,使供求矛盾日益突出。又由于国家对钢铁产品实行双轨制价格。

韩国业界预测钢铁价格将在明年秋季回升

韩国三星证券（Samsung Securities）的分析师发表了一份名为“2009年钢铁金属工业展望”的报告，该报告预测全球钢铁价格将在明年春季出现暂时反弹，但整个价格复苏要等到明年秋季。

钢铁价格有望回升

5月末钢材价格继续下降，国家发改委价格监测中心根据对全国30个省(区、市)主要钢材市场监测发现，受钢材产量持续大幅增长，而房地产施工对钢材需求减少等因素的影响，近期市场疲弱，钢板吨价月跌千元，市场人士分析钢市可能要7月才能回升。最近钢铁价格的大幅度下跌，一是政策层面发生了大的变化，国家加强了钢铁企业的宏观调控，取消了钢坯、钢锭、

宝钢再次下调钢铁价格

继稍早将10月价格下调后，9月19日，国内钢铁价格的风向标——宝钢再次下调钢铁产品价格，钢坯、热轧、冷轧等全面下调，调整幅度多在800元／吨。据宝钢下发给宝钢国际各地区公司及专业公司、销售中心的通知显示，经该公司价格委员会研究决定，11月宝钢股份公司钢铁产品价格在10月份价格基础上再次调整。

钢铁价格全线上涨每吨最高上调2000元

近日，武钢出台8月份钢铁产品销售价格，包括轧板、线材、热轧、硅钢在内的主要产品价位几乎全线上调，其中提价幅度最大达2000元／吨。与此同时，昆钢、沙钢、攀钢也于七月初上调了部分产品价格。此前，受原材料成本上升、市场供需偏紧等多方因素影响，国内大型钢企在今年初纷纷上调钢材出厂价，但钢企似乎并不满足。近期，国内大小钢企都开始新一轮提价，每吨涨幅在50～2000元之间（不含税）。

浅谈取消钢铁出口退税对钢铁价格的影响

钢铁是中国的支柱性产业,随着钢铁行业的不断发展,中国的经济状况不断改善,中国为了推动改革进程制定了出口退税制度,出口退税制度的出台影响了中国多家从事出口贸易工作的企业,其中包括钢铁行业,在我国在与其他国家交流合作过程中,钢铁交易频率比较多,为加大与其他国家交流力度,根据我国实际情况制定多项政策,相关负责人员致力于调整钢铁价格,使交易双方获得最大利益,为研究取消钢铁出口退税政策对钢铁价格的影响,本文主要对钢铁行业现状进行分析,从取消钢铁出口退税后对钢铁价格影响方面进行论述,从而提出加强企业重组、提高出口产品附加值和优化产品结构等策略。

基于EEMD组合模型的钢铁价格预测方法

钢铁作为工业大宗商品的代表性商品,其价格研究可以帮助钢铁行业稳定发展。为了探索钢铁价格的变化规律,提出了一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方法和Transformer注意力机制模型及自回归移动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型的组合模型EEMD-TRANSFORMER-ARIMA。将钢铁价格时序数据通过EEMD分解,对分解后的分量数据进行平稳性检测,并使用Transformer模型和ARIMA模型进行预测。实验选取6组典型的钢铁价格数据进行预测,结果表明该组合模型可以精确预测非平稳和非线性的时序数据,为钢铁价格分析提供了一种有效的预测方法,有助于辅助政府和企业进行市场决策。

钢铁价格窄幅下行 煤炭价格稳步上升——2014年11月全国生产资料价格指数变动分析

2014年11月份我国制造业采购经理指数（PMI）为50.3%,较上月回落0.5个百分点。随着各项利好政策的密集出台,合力作用持续显现,对稳定市场需求及支撑市场信心起到积极作用,预计后期经济运行有望逐渐转向平稳。

去产能背景下我国钢铁价格走势研究——基于钢铁行业供给侧结构性改革成效的分析

自2015年底我国实施供给侧结构性改革以来,钢铁行业去产能工作顺利推进,促进了该行业的供需均衡发展,企业效益日益明显回升。本文在此背景下,对我国钢铁行业市场供求和产能利用情况及产品价格走势等方面进行了分析研究,得出市场需求是主导钢铁行业发展的首要因素、产品价格与产能利用状况紧密关联等结论,相关产品价格企稳回升、产能利用率也有所提高,说明相应的宏观调控措施取得了阶段性成效。

钢铁价格微涨 后期震荡运行--2015年8月北京市钢材市场价格点评

8月份,本市钢材市场先涨后跌,整体环比小幅上涨,其中建筑钢材走势优于其它品种,环比涨幅为4.33%。据市价格监测中心数据,8月份本市主要钢材品种平均价格为2466元（吨价,下同）,环比小幅上涨1.77%,同比下跌28.31%。（一）北京市钢材市场运行情况北京市钢材价格自7月份触底以后,8月初迎来反弹,各品种价格出现普涨行情,但由于经济仍然面临较大下行压力,钢铁行业需求整体较为低迷,反弹力度有限。