基于随机森林算法的中国聚烯烃市场价格逻辑.pdf
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1、602023 年 8 月第 35 卷第 4 期油 气 与 新 能 源文章编号:2097-0021(2023)04-0060-06基于随机森林算法的中国聚烯烃市场价格逻辑孙克乙,陈诚,魏海国,李军,陈慧敏中国石油天然气股份有限公司规划总院引用:孙克乙,陈诚,魏海国,等.基于随机森林算法的中国聚烯烃市场价格逻辑J.油气与新能源,2023,35(4):60-65.基金项目:中国石油科学研究与技术开发项目油气产业链优化和运行预警关键技术研究所属课题原油及下游产品市场分析预测关键技术研究与应用(2021DJ7702)摘要:中国化工行业处于高速增长阶段,为实现高质量发展,化工生产商需要精准研判产品市场景气
2、度。聚乙烯、聚丙烯等聚烯烃产品属于传统大宗化工品,产量大、需求广、市场历史数据丰富,挖掘这两种产品的价格和利润逻辑具有重要意义,且可行性强。为更加准确分析并预测聚乙烯和聚丙烯的年度价格连续走势,从上游原料成本、产品供需规模等数据出发,建立了一套数据模型,梳理出与这两种产品价格关联性较强的 6 个影响因素,利用随机森林模型回归了近年价格,并预测了未来 3 年利润,挖掘聚乙烯和聚丙烯价格逻辑的异同点,最终根据模型结论,预计聚烯烃产品利润和原油价格之间将维持明显的负相关关系,且在相同油价水平下聚乙烯盈利优于聚丙烯。关键词:聚乙烯;聚丙烯;数据模型;价格逻辑;市场预测;随机森林中图分类号:TE624
3、文献标识码:A DOI:10.3969/j.issn.2097-0021.2023.04.009Random Forest Algorithm-Based Logical Analysis of Chinas Polyolefin Market PriceSUN Keyi,CHEN Cheng,WEI Haiguo,LI Jun,CHEN HuiminPetroChina Planning and Engineering InstituteAbstract:Chinas chemical sector is rapidly expanding.Chemical firms must effec
4、tively assess the prosperity of the product market in order to accomplish high-quality development.Polyolefins,such as polyethylene and polypropylene,are typical bulk chemicals with a high output,widespread demand,and a wealth of market history.Mining the pricing and profit logic of these two items
5、is extremely important and feasible.In order to more accurately analyze and predict the continuous annual price trend of polyethylene and polypropylene,a set of data models was established,and six influencing factors with strong correlation with the prices of these two products were sorted out,begin
6、ning with the upstream raw material cost,product supply and demand scale,and so on.Prices for recent years were regressed using a random forest model,and profits for the next three years were anticipated,as well as the parallels and differences in polyethylene and polypropylene pricing rationale wer
7、e examined.Finally,the model predicts that there would be a large negative connection between the profit of polyolefin products and the price of crude oil,with polyethylene profiting more than polypropylene at the same oil price level.Key words:Polyethylene;Polypropylene;Data model;Price logic;Marke
8、t forecast;Random forest0引言中国自从加入世界贸易组织以来,开始放开进口原油使用权和原油非国营贸易进口权。尤其是“十三五”以来,进口原油使用权和原油非国营贸易进口权全面放开,从供应端丰富了炼化企业的原料来源,提高了炼厂的生产积极性1-2。中国经济近年来持续增长,更从需求端刺激了炼化企业的发展,使得乙烯、丙烯等原料产量快速提升3。聚烯烃是乙烯和丙烯下游的主力品种,其中聚乙烯占乙烯下游61第 35 卷第 4 期2023 年 8 月孙克乙等:基于随机森林算法的中国聚烯烃市场价格逻辑消费量的 60%,聚丙烯占丙烯下游消费量的 70%。2012 年,中国聚乙烯和聚丙烯产量分别为
9、1 100 104 t 和 1 200104 t;到 2022 年,中国聚乙烯和聚丙烯产量已分别增长至 2 500104 t 和 3 000104 t,10 年间年复合增长率达 8.6%和 9.6%4-5。2022 年,受新增产能密集投放导致市场供应增加、欧洲政治局势动荡推高原油价格、新冠疫情抑制社会生产消费等不利因素的综合影响,聚烯烃产品出现严重亏损,相较于 2021 年,油制聚乙烯平均成本增长约 40%,平均亏损约 800 元/t;油制聚丙烯平均成本增长约 30%,平均亏损约 1 700 元/t。煤制和轻烃制聚烯烃亏损情况同样严峻,2022 年,煤制聚乙烯平均亏损约 500 元/t,煤制聚
10、丙烯亏损约 200 元/t,乙烷制聚乙烯平均亏损 200 元/t,丙烷制聚丙烯平均亏损约 800 元/t4-5。党的二十大报告中指出,高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务。化工行业实现高质量发展,不仅要在产品技术方面攻坚克难,更要对产品市场有精确的研判。在国内石化企业产品结构中,聚烯烃所占比例通常较高,市场波动对企业经营业绩影响较大6,因此,研究聚烯烃市场的价格逻辑和市场景气规律,并据此指导生产销售工作,具有重要的现实意义。以往行业内分析聚烯烃产品价格和利润时,多从供需角度展开定性分析,但是该方法得出的结论通常较模糊,且对未来预测缺乏有效指导。定量研究产品市场价格能得出更精确的结论
11、,但需要处理大量面板数据。面板数据也称平行数据,其数据集在时间序列上定期截取多个截面,每个截面均包含一个因变量和多个自变量。该数据同时包含了时间和截面两个维度,数据量大、关系复杂,针对此类数据,传统的回归分析方法往往计算缓慢、精确度差。而随机森林是一种常用的机器学习回归方法,属于监督式学习,其基本逻辑是:每次有放回地从训练集中取出固定数量的训练样本,组成新的训练集,训练得到多个子模型,最终将多个模型平均得到预测值。随机森林回归的学习效率高,能够处理个数为 103数量级的自变量7-8,对多重共线性和离群值不敏感,回归模型稳健9,因此广泛应用于市场价格相关性分析。本文整理分析了 20082022
12、年聚烯烃市场的多项年度基本面数据,形成面板数据后,利用随机森林模型建立一套定量化的市场价格逻辑分析模型。考虑到国内聚烯烃产品原料仍以石油为主,2022 年油制聚乙烯和聚丙烯产能分别占总产能的 64%和54%,故分析对象为油制聚烯烃,暂不考虑煤制和其他工艺路线。利用该模型对未来 3 年的产品利润走势作展望,以期从生产企业角度对聚烯烃行业如何实现高质量发展提出合理建议。1聚烯烃价格预测模型构建和应用1.1聚乙烯聚乙烯价格预测模型采用随机森林回归算法,因变量为 20082022 年的年度市场平均价格,候选自变量包括:上游成本端的布伦特原油价格、供应端的聚乙烯生产能力、需求端的聚乙烯消费量,宏观经济方
13、面的国内生产总值、服务业 PMI 指数(采购经理指数)、制造业 PMI 指数,以及上述各自变量、因变量的一阶、二阶滞后变量和年度增量等。此外,对大宗商品而言,其商品属性影响价格长期趋势,而金融属性主导价格波动10。聚烯烃产品商品属性强于金融属性,且本模型的因变量为年度平均价格,能够平滑年内价格波动,故在上述基本面参数之外,在自变量中加入了线性趋势变量,用以衡量 2008 年以来聚乙烯价格下降的总体趋势。由于自变量数量众多,利用随机森林算法的特征比选能力,筛选出重要性得分排在前六名的自变量作为回归模型的入参变量,按重要性从高到低排列(见表 1)。结果表明,在聚乙烯年度价格变化过程中,线性渐变趋势
14、占主导地位,聚乙烯产能增量、布伦特原油价格、上年聚乙烯价格、聚乙烯消费增量和 GDP(国内生产总值)增速也影响每年的价格波动。表 1聚乙烯价格预测模型入参变量筛选结果变量归一化的重要性程度重要性排序线性渐变趋势0.4861聚乙烯产能增量0.1632布伦特原油价格0.1203上年聚乙烯价格0.1104聚乙烯消费增量0.0695GDP 增速0.0526注:表内 6 项指标归一化的重要性程度合计为 1。将上述变量的历史数据输入随机森林模型后,得到拟合的 R2(决定系数)值为 0.941,反映模型对聚乙烯的历史价格拟合效果较好。为预测 202362油气与新能源 政策与市场Vol.35 No.4 Aug
15、.20232025 年的产品价格,统计了此 3 年间预计投放的新产能,并预计经济增长速度将稳定在 2023 年政府工作报告中提出的 GDP 增长预期目标(5%),消费增长量将回归至 2019 年的水平。针对布伦特原油价格,设置中价、高价、低价 3 种情景分别分析:中价情景认为 20222025 年,油价将从 2022 年的高点逐步回归至 70 美元/桶左右,高价和低价情景分别回归至 90 美元/桶和 50 美元/桶11-12。将上述自变量预估值输入模型后,得到了 20232025 年的价格预测值。预测结果表明,未来 3 年聚乙烯将不再属于高价值产品,油价高低对产品价格影响很有限,产品价格在 9
16、 000 元/t 附近低位运行,波动幅度不大。历史价格拟合和未来价格预测结果见图 1。(a)中价情景年份7 0008 0009 00010 00011 00012 00013 00014 000价格/(元/t)实际值拟合值和预测值(b)高价情景年份7 0008 0009 00010 00011 00012 00013 00014 000价格/(元/t)实际值拟合值和预测值(c)低价情景2018201920202021202220232024202520172016201520142013201220112010200920082018201920202021202220232024202520
17、17201620152014201320122011201020092008201820192020202120222023202420252017201620152014201320122011201020092008年份7 0008 0009 00010 00011 00012 00013 00014 000价格/(元/t)实际值拟合值和预测值图 1聚乙烯历史价格拟合和未来价格预测(标黄区域为未来预测价格,下同)1.2聚丙烯与聚乙烯价格预测建模的思路相同,聚丙烯价格预测亦采用随机森林回归算法,因变量为 20082022 年聚丙烯市场年度平均价格,自变量包括成本端、供应端、需求端、宏观经济方
18、面的主要指标,以及各自变量和因变量的一阶、二阶滞后变量和年度增量。除此之外,在自变量中同样引入了线性趋势变量,用以衡量 2008 年以来聚丙烯价格下降的总体趋势。利用随机森林算法筛选出重要性得分前六名的自变量作为回归模型的入参变量,按重要性从高到低排列(见表 2)。结果表明,在聚丙烯年度价格变化过程中,线性渐变趋势同样占主导地位,GDP 增速、上年聚丙烯价格、聚丙烯消费增量、布伦特原油价格和聚丙烯产能增量是重要影响因素。表 2聚丙烯价格预测模型入参变量筛选结果变量归一化的重要性程度重要性排序线性渐变趋势0.5391GDP 增速0.1762上年聚丙烯价格0.0853聚丙烯消费增量0.0774布伦
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