Recuadro 4: Pronóstico del precio del mineral de hierro en China

1. Análisis de las tendencias históricas de los precios

Desde el año 2000, con el rápido desarrollo económico, la demanda china de mineral de hierro ha aumentado significativamente. Cuando la producción nacional no puede satisfacer la demanda, las empresas siderúrgicas necesitan importar una gran cantidad de mineral de hierro, lo que hace que la cantidad de mineral de hierro importado a mi país aumente año tras año. Puede verse en la curva de datos históricos de precios CFR que los precios del mineral de hierro continuaron aumentando en 2009. En 2010, las tres principales mineras internacionales cambiaron el modelo tradicional de "precio anual del mineral de hierro" por el modelo de "precio trimestral". El período del acuerdo del mineral de hierro se acortó y el precio del mineral de hierro fluctuó significativamente. 2065 438+00 A finales de abril, antes y después de las negociaciones sobre el precio del mineral de hierro, los precios del mineral de hierro continuaron aumentando, alcanzando el punto más alto en mayo. Desde entonces, a medida que la demanda de acero se ha desacelerado, los precios del mineral de hierro han comenzado a bajar, alcanzando en agosto su punto más bajo de 2010. En junio 5438+065438+octubre, los precios del acero comenzaron a repuntar, lo que hizo subir los precios del mineral de hierro, y la tendencia alcista continuó hasta el primer trimestre de 2011. Desde entonces, afectados por factores como las fluctuaciones de los precios del acero, el estricto control de los envíos por parte de los tres principales gigantes mineros y las ofertas al contado, los precios del mineral de hierro han seguido ajustándose a un alto nivel. A finales de septiembre, en el contexto de la creciente crisis de la deuda europea, el crecimiento económico de China se desaceleró, lo que tuvo un impacto negativo en los precios de las materias primas, y los precios del mineral de hierro cayeron rápidamente. Hasta 2012, el mercado del mineral de hierro siguió siendo lento y, en septiembre de 2012, los precios del mineral de hierro alcanzaron el nivel más bajo en tres años (Figura 1).

Figura 1 2008-2012 62 % del costo del mineral de hierro en polvo del puerto de Tianjin más el precio del flete (CFR)

Fuente: datos del sitio web oficial del FMI.

2. Métodos de pronóstico

1. Selección de métodos de pronóstico

Existen muchos métodos para el pronóstico de tendencias, como redes neuronales artificiales, análisis de series temporales ordinarias, método de cadena homogénea de Markov, método de análisis de regresión, método de extrapolación de tendencias, método de promedio móvil, método de suavizado exponencial, modelo de promedio móvil autorregresivo diferencial (ARIMA), modelo de heterocedasticidad condicional autorregresiva (ARCH), método de predicción bayesiano, etc. En vista de los datos básicos limitados para este pronóstico del precio del mineral de hierro y el corto período de pronóstico del consumo, considere utilizar el método de suavizado exponencial para pronosticar los precios del mineral de hierro. El método de predicción de suavizado exponencial solo necesita utilizar datos históricos como principal base de predicción de referencia, y los resultados de la predicción a corto plazo tienen una alta confiabilidad. Este método considera de manera integral los factores económicos del mercado, los factores de oferta y demanda ascendentes y descendentes y las tendencias de los datos históricos, de modo que el valor del pronóstico refleje tanto la información más reciente como la información de los datos históricos, lo que hace que los resultados del pronóstico sean más consistentes con la situación real.

2. Principios y características del método de suavizado exponencial

El método de predicción de suavizado exponencial fue propuesto por primera vez por el economista y matemático estadounidense Brown G.R en 1959, también conocido como método de ponderación promedio. . Suaviza datos de series temporales irregulares para obtener sus patrones y tendencias de cambio, e infiere y predice datos económicos futuros. El principio es que el valor de suavizado exponencial en cualquier período es el promedio ponderado del valor observado real en este período y el valor de suavizado exponencial en el período anterior. La idea del modelo de suavizado exponencial es realizar un promedio ponderado de los valores pasados ​​y los valores actuales para compensar los efectos de oscilación de los valores estadísticos antes de ajustar el peso actual para obtener una serie de tiempo suave. El método de suavizado exponencial no descarta los datos pasados, sino que les da una influencia (peso) que se debilita gradualmente. El principio básico de este método es enfatizar el papel de los datos recientes en el pronóstico de valores, sin ignorar el papel de los datos a largo plazo. Las ventajas del método de suavizado son una amplia gama de aplicaciones, menos datos necesarios, un tiempo de cálculo corto, significado intuitivo de los componentes y parámetros del modelo y un control sencillo. Al mismo tiempo, su precisión de pronóstico es mayor que la de otros métodos y modelos de pronóstico, por lo que el método de suavizado exponencial es uno de los métodos de pronóstico más utilizados en los pronósticos de tendencias a corto y mediano plazo.

La fórmula básica del método de suavización exponencial es

Informe de análisis de la situación de la oferta y la demanda de productos minerales principales (2012)

Donde: n es el número de suavización veces, el valor no es menor que 1; t es el tiempo, el valor no es menor que 1; es el valor suave n veces en el momento t; es el (n-1) valor suave en el momento t; el valor suavizado n veces en el momento t-1; α es un parámetro de suavizado, cuyo rango de valores es 0≤α≤1. Cuanto mayor sea el valor α, mayor será el peso de los datos recientes, es decir, mayor será el impacto de los datos recientes en el valor predicho durante el período de predicción.

La forma general de los modelos de suavizado exponencial lineal y estacional de invierno utilizados en este pronóstico ajustado es la siguiente

Informe de análisis sobre la situación de la oferta y la demanda de los principales productos minerales (2012)

La fórmula (2) contiene tres partes: estacionariedad (St), tendencia (bt) y estacionalidad (It). La ecuación básica es la siguiente

Informe de análisis sobre la situación de la oferta y la demanda de los principales productos minerales (2012)

Informe de análisis sobre la situación de la oferta y la demanda de los principales productos minerales (2012)

Informe sobre el análisis de la situación de la oferta y la demanda de los principales productos minerales (2012)

Donde: α es el parámetro de suavización; β es el parámetro estacional; γ es el parámetro de tendencia; de los plazos de entrega; l es la duración del ciclo estacional.

3. Previsión del precio del mineral de hierro

1. Proceso de previsión y resultados

Seleccione el 62% del mineral de hierro importado desde el puerto de Tianjin entre junio de 2009 y 2012. El precio CFR del polvo (USD/tonelada) se utiliza como valor observado de los datos históricos. Con base en los valores observados de los datos históricos, con el precio CFR como variable explicada y los cambios mensuales como variable explicada, se utiliza el "Paquete estadístico de ciencias sociales" de SPSS para el análisis de ajuste y predicción.

Los tipos de modelos de suavizado exponencial incluyen "no estacional" y "estacional". Hay cuatro tipos de modelos de suavizado exponencial no estacional: modelo simple, modelo de tendencia lineal de Holt, modelo de tendencia lineal browniano y modelo de tendencia amortiguada. Hay tres tipos de modelos de suavizado exponencial estacional: modelo estacional simple, modelo aditivo de Winters y modelo multiplicativo de Winters. Cuando no esté seguro de qué modelo se ajusta mejor al precio CFR del mineral de hierro, utilice el modelador experto para tomar una decisión. Al final, SPSS eligió el "modelo de suma de Winters" para lograr el efecto de ajuste CFR óptimo para el mineral de hierro. La Tabla 1 muestra los resultados del ajuste.

Tabla 1 Resultados del ajuste del modelo

Fuente de datos: resultados del cálculo de datos de SPSS.

En la Tabla 1 se muestran los ocho índices de bondad de ajuste del modelo, así como sus valores promedio, mínimo, máximo y percentil. Entre ellos, el valor de R cuadrado estacionario es 0,661, mientras que el valor de R cuadrado es 0,917. Debido a que los datos de la variable dependiente son estacionales, un valor de R cuadrado estacionario es más representativo. A partir de estos dos valores de R cuadrado, el modelo de suavizado exponencial se ajusta bien.

Tabla 2 Resultados estadísticos del modelo

Fuente de datos: resultados del cálculo de datos de SPSS.

La Tabla 2 muestra las estadísticas de ajuste y las estadísticas Ljung-BoxQ del modelo. El valor de R cuadrado estacionario es 0,661, lo que es consistente con el R cuadrado estacionario en los resultados de ajuste del modelo. El valor estadístico de Ljung-BoxQ es 34,282 y el nivel de significancia es 0,003. Esto niega la suposición original de que la secuencia residual es independiente, lo que indica que la secuencia residual ajustada por el modelo tiene autocorrelación y puede ajustarse con mayor precisión utilizando el modelo ARIMA.

Tabla 3 Lista de valores de parámetros del modelo de suavizado exponencial

Fuente de datos: resultados del cálculo de datos de SPSS.

La Tabla 3 muestra una lista de valores estimados de los parámetros del modelo de suavizado exponencial. Se puede ver que el valor alfa horizontal del modelo de suavizado exponencial ajustado es 1,000 y el valor p es 0,000, lo que no solo muestra que el modelo tiene un gran efecto, sino que también el resultado es muy significativo. El valor δ estacional es 0,001, que no solo es pequeño sino también insignificante. Se puede juzgar que las características estacionales de la secuencia del modelo son bajas.

La Figura 2 muestra la curva ajustada y la curva observada del modelo de suavizado exponencial. La línea continua representa los datos históricos de precios CFR de 2009 a 2012, la línea de puntos larga representa el valor ajustado de los datos históricos de precios CFR y la línea de puntos representa el valor de predicción de precios CFR de 2013 a 2015.

La secuencia del modelo en su conjunto es volátil y los valores ajustados y las curvas de precios de los datos históricos casi coinciden dentro de todo el intervalo. Por lo tanto, se puede ver que el modelo de suavización exponencial se ajusta bien al precio CFR del polvo de mineral de hierro. Se puede ver en la curva de predicción que durante el período de 2013 a 2015, el valor de predicción del precio CFR del 62% de polvo de mineral de hierro importado del puerto de Tianjin mostró una tendencia general ascendente. Sobre la base del modelado, se selecciona el "modelo aditivo de Winters" para predecir los precios del CFR, por lo que las fluctuaciones en los precios del CFR del mineral de hierro tienen un carácter cíclico evidente. Se prevé que en los próximos tres años, el precio spot CFR del 62% de mineral de hierro en polvo importado del puerto de Tianjin fluctuará hacia arriba desde principios de año, alcanzando el valor extremo en abril, luego cayendo ligeramente y cayendo al nivel más bajo. valor a mediados de año en junio 5438 + octubre, y luego continuó recuperándose y alcanzó el valor más alto a mediados de año en 5438+2 en junio (Figura 2).

Figura 2 2009-2065 438+05 El puerto de Tianjin importó 62% de mineral de hierro en polvo en polvo, datos históricos del precio CFR al contado y curva de predicción ajustada.

Fuente de datos: resultados del cálculo de datos de SPSS.

2. Análisis de la precisión del pronóstico

Para verificar la precisión del pronóstico del modelo de pronóstico anterior, se utilizaron como referencia los datos de precios CFR reales en los primeros seis meses de 2013. comparar con el valor previsto. Como puede verse en la Tabla 4, el modelo de predicción de suavizado exponencial se ajusta muy bien al precio CFR del 62% de mineral de hierro en polvo importado del puerto de Tianjin. El error absoluto medio (MAE) y el error porcentual absoluto medio (MAPE) en los primeros cuatro meses de 2013 fueron relativamente bajos, y el MAPE estuvo dentro del 10%, por lo que la precisión de la predicción fue relativamente alta. Sin embargo, el error de precisión en mayo y junio es ligeramente mayor que el de los cuatro meses anteriores, y el MAPE es de alrededor del 20%, por lo que la precisión de la predicción se reduce.

Tabla 4 2065 438+03 65438 El puerto de Tianjin importó 62% de mineral de hierro en polvo CFR, resultados de ajuste de precios al contado y precisión de predicción de junio a junio.

Fuente de datos: El valor real de los datos de precios CFR proviene del sitio web oficial, el Fondo Monetario Internacional.

En el proceso de pronosticar el precio spot CFR del 62% de mineral de hierro en polvo importado del puerto de Tianjin de 2013 a 2015, el nivel de confianza del pronóstico se establece en 95%. Como se puede ver en la Figura 3, a medida que el mes de pronóstico retrocede, el rango del intervalo de confianza del pronóstico muestra una tendencia creciente basada en el nivel de confianza del 95%, es decir, el límite superior de confianza (UCL) es cada vez más alto. y el límite inferior de confianza (LCL) es cada vez más alto) es cada vez más bajo (Tabla 5; Figura 3).

Figura 3 2009-2065 438+05 El puerto de Tianjin importó el 62 % del mineral de hierro al contado, datos históricos del precio CFR al contado y rango de intervalo de confianza previsto.

Fuente de datos: resultados del cálculo de datos de SPSS.

Tabla 5 2065 438+03-2065 438+05 El puerto de Tianjin importó 62% de mineral de hierro en polvo valor de predicción del precio spot CFR y valor del intervalo de confianza Unidad: dólares estadounidenses/tonelada

Fuente de datos : Resultados de la operación de datos de SPSS.

Cuatro. Conclusión

El modelo de pronóstico muestra que de 2013 a 2015, los precios promedio CFR del 62% de mineral de hierro en polvo importado desde el puerto de Tianjin fueron 141,50 dólares estadounidenses/tonelada, 158,65438 dólares estadounidenses/tonelada y 174,508 dólares estadounidenses/tonelada, respectivamente. Sin embargo, al observar el mercado internacional del mineral de hierro, hay muchos factores inciertos que afectan los precios del mineral de hierro. Por lo tanto, los resultados del modelo de pronóstico deben revisarse de acuerdo con las diferentes situaciones de oferta y demanda. Existen principalmente las siguientes tres situaciones:

(1) Si la situación general del mercado internacional del acero durante 2013-2015 no ha cambiado mucho en comparación con 2012, entonces se puede predecir, basándose en datos históricos, que la Mercado del mineral de hierro en 2013-2015 La curva de pronóstico del precio CFR de piedra se ejecutará periódicamente como una curva modelo de pronóstico.

(2) En los últimos años, los tres principales gigantes del mineral de hierro, BHP Billiton, Rio Tinto y Vale, han ampliado su producción a gran escala. Muchas empresas mineras australianas han anunciado importantes planes de expansión para el período 2011-2015. Las minas emergentes en India, África, el sudeste asiático y otros lugares también han comenzado a producir, liberando rápidamente capacidad de producción. Se espera que la producción internacional de mineral de hierro sea cuantiosa. Al mismo tiempo, la tasa de crecimiento de la producción de acero de China se ha desacelerado y la tasa de crecimiento de la demanda de mineral de hierro se ha desacelerado. Por lo tanto, bajo el efecto combinado de factores externos e internos, el mercado del mineral de hierro experimentará un exceso de oferta. En esta situación de oferta y demanda, se prevé que la curva de pronóstico del precio CFR del mineral de hierro se acerque a la curva de pronóstico LCL de 2013 a 2015, mostrando una tendencia de funcionamiento a un nivel bajo, y puede alcanzar el valor más bajo en 2015.

(3) En los últimos años, India ha aumentado la protección de su propio mineral de hierro y ha restringido su volumen de exportación. Desde junio de 5438 hasta febrero de 2009, la India aumentó el arancel de exportación de mineral de hierro en trozos del 5 al 10 por ciento, y el arancel de exportación de mineral de hierro fino del 0 al 5 por ciento. En abril de 2010, India anunció una vez más que ajustaría los aranceles de exportación de productos a granel como el mineral de hierro, aumentando los aranceles de exportación de mineral de hierro en trozos del 10% al 15%, pero no sobre los minerales en polvo. Por un lado, esto se debe a la protección de los recursos naturales nacionales, como el mineral de hierro. Por otro lado, algunas acerías de la India han obtenido nuevas tecnologías para utilizar el mineral en polvo para fabricar acero, lo que significa que el mineral en polvo que antes se utilizaba. Solo se usa para exportación, también se puede usar Centrarse en producir productos con valor agregado a nivel nacional. Por lo tanto, la demanda india de mineral de hierro aumentará en el futuro. El vicepresidente de la Confederación de la Industria India y de Tata Steel también dijo en una entrevista con Caixin que la producción de acero de la India en 2010 fue de unos 60 millones de toneladas, pero que es probable que aumente a 200 millones, 300 millones de toneladas o incluso 500 millones de toneladas en el próximos años. La propia India no tiene la producción de mineral de hierro necesaria para soportar una producción de acero tan enorme. Por lo tanto, incluso si la producción mundial de mineral de hierro aumenta, si la economía de la India despega y sus empresas siderúrgicas nacionales aumentan las importaciones extranjeras de mineral de hierro cuando la oferta nacional de mineral de hierro no puede satisfacer la demanda, entonces, en este entorno de oferta y demanda, se espera que de 2013 a 2015 La curva de pronóstico del precio CFR del mineral de hierro estará cerca de la curva de pronóstico UCL, lo que muestra una tendencia a alcanzar un nivel alto.

(Escrito por: Wang Qiang)