文献综述
文 献 综 述长期以来，煤炭在我国的能源消费中占据主导地位，煤炭在中国的一次性能源中生产和消费构成中一直以来都是保持在70%左右的占比，是工业和居民生活的基础能源和重要燃料，在国民经济中具有重要的战略地位。
科技发展开发出了不少新的能源，降低了煤炭在生产和消费中的比重，但与此同时我国国民经济也在持续快速发展，工业经济增长明显加快，市场对煤炭的需求依旧强劲，煤炭的总消耗量其实仍旧是在稳步增长，煤炭产品供不应求，出厂价格上涨。
本文分析近年煤炭需求上涨及煤价不断上涨的深层原因，并在深入研究煤炭供需及价格的影响因素的基础上，以历史煤炭供需及煤价为样本的时间序列，利用时间序列分析方法对样本时间序列进行拟合、预测，并对预测模型进行优化，使之预测精度尽可能理想，这是对未来煤炭市场走向的大概预测。
在王健[ ]的文章中介绍了时间序列的多种模型，总结了ARIMA模型的具体建模的过程，在文中直接采用了趋势外推模型、ARIMA模型、基于三指平滑法的二次多项式模型和改进的趋势模型四种时间序列模型进行拟合，再从这四个模型中选取了最优的拟合模型ARIMA模型进行最终的拟合与分析。
这篇文章对时间序列模型运用非常好，是非常好的参考样例。
朱青, 张钟毓, 柴建等[ ]也运用了Holt-Winters来作为研究模型。
俞天贵, 邓文平[ ]提出我国煤炭消耗量是随着时间变化的一组随机变量，经过平稳性检验和平稳序列的自相关图和偏自相关图确定了p,d,q，于是建立了ARIMA（2，1，4）模型对1965-2006年的中国煤炭消耗量进行了拟合，之后择取最优得到最后的模型，并对2007-2010年的煤炭消耗量进行了预测。
粟勤农[ ]的研究煤炭价格，采用了多元线性回归模型、ARMA（p,q）模型、三指平滑模型等模型对煤炭价格走势进行预测，最后用组合模型预测煤炭价格，再分析这几种模型的误差，找出了最优的是组合预测模型，以此进行分析，达到对煤炭价格的分析预测目的。
尹子民[ ]在文章中采用了多元统计方法。
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