分析师预测去偏（精选4篇）
分析师预测去偏 篇1
我国人口总数大, 增长速度快, 在一定程度上增加了人口预测的难度, 人口的发展可能受到自然因素、文化因素、政治因素、经济因素等多方面的影响, 因此相关工作人员必须综合考虑地域经济状况、人口素质、政治环境, 选择最恰当的预测方式, 确保人口预测的准确性和可靠性。需要注意的是, 人口预测中运用的数学模型较多, 其预测方式表面看似简单, 但在实际运用过程常会出现问题, 影响到人口预测的准确性, 因此, 工作人员应不断更新数学模型, 做好人口预测工作。
一、人口预测的数学模型概述
人口预测是指在某一特定时间段、某一区域中, 调查其现有的人口现状和变化, 总结出其中的发展规律, 并提出影响人口变化的假设条件, 并结合合适的计算方式, 预测出未来人口的发展和变化[1]。区域中真实的人口统计资料是人口预测的基础, 不仅会影响发展规律的总结, 更直接关系着预测结果的可靠性。在实际运用过程中, 常会出现以下三方面的问题:一是简单的推断人口增长, 如规定人口某一时期的增长率, 这相当于将人口与某一准确的数学函数相连, 但人口的变化从来都不会呈现出完全的函数曲线;二是选择模型时, 没有确定的标准, 常采用同一模型去预测不同区域的人口变化, 未将人口发展规律考虑进去; 三是多种结果的相加得出人口预测, 但这种方式忽略了模型之间的差异性, 降低了人口预测的科学性。
二、人口预测数学模型及方法分析
人口预测数学模型及方式主要有Logistic预测模型、双曲预测模型、指数预测模型, 后两种方式在我国运用范围较广, 本文将对三种方式进行逐一讲解, 具体如下所示:
(一) Logistic预测模型。自然因素直接影响着人口变化, 因此, 在预测人口时, 需要加上表示环境约束因素的式子, 即qP (t) 2, 进而得出二阶型Bernoulli齐次方程:
Logistic预测模型与齐次方程相同, 共有三个参数, 使用普通的数学函数回归模型不能很好的拟合数据, 应借助OLS方式, 在运用过程中, 工作人员可以估算人口初始条件中的Pm值, 并将其带入到Logistic预测模型中, 通过调整Pm值, 得出不同的拟合优度, 直至其接近人口变化的最大值。
(二) 双曲预测模型。Logistic预测模型在理论中特别符合某一区域的人口变化, 但在实际中该模型的拟合精度仍不能满足人口预测, 即标准误差无法通过检验, 针对这种问题, 双曲预测模型诞生, 该模型在1968年由Keyfitz提出, 其表达形式[3]如下所示:
(三) 指数预测模型。指数预测模型可以运用在最简单的人口预测中, 即:假设某区域第t0年为0年, 且人口为P (0) , 其中人口的自然增长率为r, 所以按照指数预测模型, 可以得出以下人口总数:
在将该式经过指数数学变化, 将其通用项转化为指数形式, 即:
该种模型称之为Malthus人口增长模型。假定该模型的变量连续, 可以求出其齐次方程:
指数预测模式通过最小二乘法对人口变化进行线性回归的预测, 并借助SPSS、Excel等统计分析软件, 能够很好的得出人口变化的拟合效果。
三、人口预测数学模型的内在联系
人口预测数学模型对人口变化进行预测时, 选择不同的模型, 会得出不一样的预测数据, 该三种数学模型间存在一定的内在联系, 其中指数预测模型、双曲预测模型都是Logistic预测模型的特例, 但Logistic预测模型无法替代两种模型。为提高人口预测的合理性和可靠性, 除了选择科学的数学模型和预测方式外, 还应开展全方面的时间序列分析, 工作人员必须加大人口预测模型和方式的重视程度, 不断探究新型数学模型, 为地区发展奠定坚实基础。
四、结语
综上所述, 人口预测工作是一项复杂而系统的工程, 但做出短期准确预测是完成有可能的, 且其预测结果有利于区域调整经济发展模式, 促进区域可持续发展。在实际运行过程中, 应科学的选择预测数学模型, 准确把握Logistic预测模型、双曲预测模型、指数预测模型之间的区别和联系, 借助现代化科学技术, 对人口增长做出准确的预测。
参考文献
[1]何颖芳.科学共同体语境下图书馆学与经典学科的对话融合之思考——以物理学为参照对象[J].图书情报工作, 2015, v.59, No.54124:27-32.
[2]陈洁, 吴琳.国内旅游公共服务研究的文献计量和知识图谱分析——基于CNKI数据的分析[J].旅游论坛, 2015, v.8, No.4606:66-72.
[3]王启梁, 李娜.区域性法治评价的初步尝试——2009年“法治昆明综合评价指标体系”是如何形成的[J].云南大学学报 (法学版) , 2015, v.28, No.14306:2-12.
分析师预测去偏 篇2
（2017年6月13日）
一、元至五月收入完成情况
元至5月，全区地方财政总收入完成83190万元，占年初计划186450万元的44.6%，增长26%；总税收完成70318万元，占年初计划157150万元的44.8%，增长29.5%；一般公共预算收入完成52281万元，占年初计划119500万元的43.8%，增长14%。分部门：国税部门完成17361万元，占年初计划40000万元的43.4%，增长235.1%；地税部门完成23710万元，占年初计划54000万元的43.9%，下降21.4%；财政部门完成11210万元，占年初计划25500万元的44%，增长6.4%。
二、双过半任务分解落实
二季度，全区一般公共预算收入预计完成65742万元，占年初计划119500万元的55%，增长5%。分部门：国税部门完成22000万元，占年初计划40000万元的55%，增长134.8%；地税部门完成27000万元，占年初计划54000万元的50%，下降20.8%；财政部门完成16742万元，占年初计划25500万元的65.7%，下降12.6%。
三、全年收入任务分解落实
一般公共预算收入完成119500万元，占年初计划119500万元的100%，增长12.3%。分部门：国税部门完成40000万元，占年初计划40000万元的100%，增长42.7%；地税部门完成54000万元，占年初计划54000万元的100%，下降3.2%；财
政部门完成25500万元，占年初计划25500万元的100%，增长13.2%。
四、全年增收因素预测
（一）营改增行业税收增长。一是政策影响，改征增值税链接对税收管控要求严格，行业税负不增但行业规模总额增大，导致税收增长；二是地方项目投资聚集在春节结算开票，导致税收增长。
（二）投资项目促进税收增长。为促进经济发展，我区加快了项目建设步伐，2017年将启动葛洲坝遗址公园、老干部活动中心、泉水大道（西段）、新台东路、5个城乡农贸市场改造、集镇道路、亮化工程及国土综合治理项目等基础设施及工程项目建设，以此增加我区建安营业税及附加税。
（三）汇算清缴成效显著。今年，国税部门及早布署企业所得税汇算清缴工作。一是加大政策宣传。利用国税微信公众平台，QQ群持续宣传小微企业、固定资产加速折旧扩围政策，研发费用加计扣除、股权激励和技术入股等新政，让纳税人及早晓政策，及早备案减免税事项。二是加大培训力度。通过发放资料、集中授课、上门辅导等形式进行汇缴培训，提高汇算申报质量。三是开展汇算清缴分析。国地税部门联合开展了汇算清缴深度分析，加强对重点行业重点项目税收征管，确保应收尽收。
五、存在的主要问题
（一）消化历史包袱沉重。东宝区税收一直处于高位运行状况，为了完成高基数、高增长的收入目标，除了挖潜堵漏、2
应收尽收外，不得不采取一定的调控收入措施。其中国税部门2016年调度收入4704万元；地税部门调度收入4137万元，这将直接减少本年的税收。
（二）税收结构依赖性强。一是严重依赖投资。2016年，房地产业和建筑业共入库税收25568万元，占总税收的37.3%，税收对投资型行业依赖严重，潜在风险大。二是依赖土地流转税收。2016年入库耕地占用税9140万元，土地受让环节征收契税入库2847万元，这种即征即返的财税政策，抬高了基数，并未对我区财力带来积极影响。
（三）重点税源增收乏力。一是华能荆门热电有限责任公司今年受国家节能减排政策影响，国家电网对该厂发电量额度核定为17.96亿千瓦时，比2016年减少5.72亿千瓦时，下降24.16%。同时，煤炭价格持续上升，贷款资金成本偏高，总成本将大幅度增加，预计2017年该企业将亏损约1亿元，全年将无企业所得税实现，比上年减少企业所得税收入2748万元。二是葛洲坝荆门水泥有限公司受国家去产能政策影响，水泥产量下降，预计全年减少税收650万元。可见，重点企业税收完成情况直接关系到整个东宝区的税收完成情况，形成了严重依赖主要大型企业的税收风险。
（四）政策性增长因素消退。一是营改增前，营业税由地税实行以票控税，7个附税同时缴纳。自全面营改增后，7个附税得不到有效牵制，导致税收减少5400万元，下降18%；二是国家和地方政府对化肥行业去产能的要求，取消中小化肥生产优惠电价、铁路运价等优惠政策，增加了企业生产成本。3
同时，推动化肥使用量2020年零增长方案，化肥生产企业的产销量将会逐年下降，因此，2017年化肥行业增值税预计下降30%，减收税收2000多万元。
六、下阶段工作措施
（一）以目标责任为抓手，切实提高收入质量。全面落实组织收入目标管理责任制，制定组织收入时间任务进度表，层层分解任务，按月督办考核，确保任务完成正常进度；严格执行组织收入纪律，加强对组织收入工作监督检查；杜绝有税不收和收过头税等现象，加大全区征管部门、乡镇（街办）绩效考核力度，确保圆满完成年度收入目标任务。
（二）以收入分析为平台，找准税收征管的着力点。组建财政、税收、国土、住建等部门联合收入分析团队，以税收收入分析例会为平台，积极开展重点税源分析、行业税负分析、收入进度分析、收入增减因素分析和收入预测预警分析，找准征管薄弱环节，制定出有针对性的征管措施，堵塞漏洞。
（三）以税收清查为动力，规范税收征纳秩序。制定税收大清查工作实施方案，成立专项检查小组，积极开展对内对外税收清查活动。对内加强执法监督，促进税收执法权规范运行；对外加强征收管理，降低征纳双方税收风险。通过清理漏征漏管户、清查个体户定额核定情况、疑点数据核查、减免税清算调查、未按规定开具发票行为专项整治，规范税收秩序。
（四）以项目建设为契机，充分挖掘新增税源。积极协调税务、住建、国土等相关部门，加强报验类项目建设管理，建立项目建设登记台帐，及时掌握工程进度，加强资金结算控 4
管，充分挖掘新增税收。今年，东宝辖区内预计投资4亿元左右，启动城区西外环项目和“两路一河”等基础项目建设，以投资新项目带来机遇性税收增长。
（五）以税收控管为重点，全面推进税收共治。一是充分利用国土、城建及其他部门对房产、土地、日常交易行为税收的管理，有力堵塞税收漏洞。二是搭建税务、财政、工商、住建等税收共治共享平台，实现涉税信息全域共享，开展税务登记信息比对、数据分析和绩效评价，实现动态监控和预测，力争短期内将涉税信息变成控制税源、组织收入的依据，转化为税收成果，防止税款流失。
七、相关工作建议
明星分析师盈利预测分析 篇3
证券分析师在证券市场上扮演着非常重要的中介角色, 他们受到投资者的广泛关注。分析师搜集和分析上市公司的财务信息, 并以盈利预测报告的形式传递给投资者。由于投资者, 特别是我国股市众多的个人投资者, 缺乏专业的证券投资技能, 因此, 他们通常在选股前会通过阅读分析师的预测报告来判断上市公司的财务状况和经营前景。面对众多异质的分析师, 以及众多不一的预测报告, 投资者究竟应该相信谁呢?鉴于此, 《新财富》杂志从2003年开始, 每年根据国内机构投资者投票结果评选出“最佳分析师”, 以分析师的声誉来区分分析师。那么, 投资者是否可以相信这些明星分析师在随后的年份里给出的预测报告呢?
二、文献综述
证券分析师行业不仅受到普通投资者的广泛关注, 学术研究者也对其给予重点关注。关于分析师盈利预测的文献越来越多, 这些文献主要研究哪些因素影响了分析师盈利预测的准确性, 例如:Clement (1999) 的研究表明, 分析师的从业经验等五种因素会影响其盈利的预测结果;Stickel (1992) 等研究发现, 分析师过去预测的准确性会影响到他们未来的预测结果;岳衡和林小驰 (2008) 发现, 跟踪公司的分析师数量、公司上市时间以及公司盈余的波动性会影响分析师的预测结果等。尽管对分析师盈利预测的研究已经有相当的数量, 然而, 本文还未发现有学者对我国明星分析师的盈利预测进行研究。因此, 使用《新财富》评选的年度“最佳分析师”作为明星分析师, 本文的目的在于研究, 在我国证券市场中, 相对于非明星分析师, 明星分析师对盈利的预测是否更准确?如果以上的答案是肯定的, 那么本文进一步研究什么因素导致明星分析师的盈利预测具有更高的准确性。
(一) 国外研究
国外关于分析师的声誉与其盈利预测准确性的文献已有很多。Stickel (1992) 研究了分析师的声誉与盈利预测准确性的关系, 他们的结果表明, “全美分析师”具有更加准确的盈利预测。Sinha et al. (1997) 根据分析师在其估计期间内的预测表现将分析师进行分类, 然后研究在过去具有高超预测能力的分析师是否在未来仍然具有这样的能力。其结果表明, 高能力是具有持续性的。Brown (2001) 也研究了分析师过去预测的准确性对未来预测的影响, 他们的结果同样表明, 分析师的预测能力具有持续性, 即过去拥有较高准确性的分析师在未来更有可能做出更准确的盈利预测。Banerjee (2011) 研究了分析师排名和交易佣金 (trading commissions) 如何影响分析师的盈利预测行为, 他们的研究结果表明, 两种因素联合起来能够促使分析师发布更加好的预测报告, 但是两者单独无法达到这种效果。除了分析师的声誉, 国外已有文献的研究结果还表明, 下列因素对分析师预测准确性会产生影响:分析师的经验 (Mikhail et al., 1997) ;分析师的资源, 以及预测组合的复杂性 (Clement, 1999) ;经纪商的特征 (Jacob et al., 1999) 。
(二) 国内研究
石桂峰等人 (2007) 使用2004年—2005年的数据对影响我国证券分析师盈利预测准确性的因素进行了研究, 他们的结果表明, 以下因素会影响预测的准确性:预测机构数量、信息披露的质量、盈余波动程度、公司规模等。岳衡和林小驰 (2008) 比较了分析师预测结果和统计模型预测结果, 他们的研究表明, 以年度历史数据为基础, 分析师比统计模型的相对预测准确性更高, 且跟踪公司的分析师人数会影响预测结果。以上因素在李悦和王超 (2011) 的研究中也得到证实, 而券商规模则与预测准确性没有关系。
而关于我国分析师声誉与预测准确性的相关文献则很少, 本文关于明星分析师盈利预测的分析将在一定程度上弥补相关文献的缺乏。
三、研究设计
(一) 研究假设
评选明星分析师的目的不仅在于认可分析师在过去取得的成绩, 而是希望借助评选来区分他们的预测能力, 以帮助投资者在众多盈利预测报告中做出更好的选择。如果, 在明星分析师当选后, 他们相对于非明星分析师仍然可以做出更加准确的预测, 那么本文可以认为分析师的预测能力是具有持续性的, 进而本文可以得出结论认为, 投资者可以从明星分析师的预测报告中获得更好的投资建议。因此, 本文提出假设:
H1:相对于非明星分析师, 明星分析师对盈利的预测更加准确
虽然我国明星分析师评选开始时间较晚, 经验比不上资本市场发达的国家的评选;而且学术界对明星分析师的评选结果也存在一定的质疑。但是作为明星分析师的投票人———机构投资者, 他们同时又是分析师预测报告的使用者, 本文有理由相信, 这些机构投资者出于对预测报告质量的关切, 他们投票的依据主要还是分析师的预测能力。因此, 为了验证分析师是否因为其在过去拥有更高准确性的盈利预测而当选明星分析师, 本文提出假设:
H2:相对于非明星分析师, 在当选前明星分析师具有更加准确的盈利预测
如果明星分析师预测的结果更加准确, 那么本文进一步研究是什么因为导致了这样的结果。分析师被评为明星分析师后, 他们的薪水和享受的公司资源显著高于其当选前的水平, 因此, 分析师可能由于当选为明星分析师而获得更多资源来提高其预测的准确性;不仅是其能获得经纪商的更多资源, 他们在当选后可能具有更多、更近地接触上市公司高管的机会, 因此可以在公司发布财务包括前便获知其中的内容, 从而也提高其预测的准确性。如果假设一和假设二同时成立, 即在当选前后, 明星分析师都能战胜非明星分析师, 则本文可以认为分析师是因为其高超的能力才具有更准确的预测。
当然, 分析师可能从进入证券分析业便于上市公司建立了联系, 因而借此做出更准确的盈利预测, 从而获得明星分析师的称号。为了考察是否存在这种可能性, 本文将公司完整财政年度之后发布的针对此年的盈利预测报告排除在外, 因此提出假设:
H3:在剔除上市公司完整财年之后发布的预测报告后, H1和H2仍然成立
(二) 样本选取及数据来源
本文样本中的明星分析师采用的是《新财富》评选出的年度“最佳分析师”, 该数据通过对《新财富》网站刊登的评选结果进行手工处理得到。《新财富》的最佳分析师评选开始于2003年, 由于2003年和2004年评选中仅有基金经理参与投票, 为了防止投票方的片面性;而且由于截止本文成文之时, 上市公司还未公布2011年财务报告, 本文无法验证分析师对2011年进行的预测, 因此, 本文选取的明星分析师样本期限为2005年—2010年。对于团队获奖的情况, 本文视其团队中每位成员均为明星分析师, 因此, 本文共获得1065人次的明星分析师。除了明星分析师样本, 本文还从锐思数据库中得到分析师对上市公司每股收益 (EPS) 的预测数据, 该样本期限也是2005年—2010年, 共有590004份预测报告。最后, 本文从锐思数据库获得对应于预测报告的上市公司2005年—2011年的年报, 并从中计算得到公司的基本每股收益率。
对于上述样本数据, 本文进行了以下筛选:剔除无法找到其预测报告的明星分析师;财务报告采用经过调整的数据;采用上市公司合并财务报告数据;剔除有缺失的样本数据。
(三) 研究方法
为了对本文的假设进行实证检验, 本文首先根据Clement (1999) 的方法定义相对盈利预测准确性指标, RRFE, 如下:
其中, FEti为分析师i对上市公司在第t年度的盈利进行的预测值, AEt为公司在第t年度的真实盈利情况, N为对某上市公司做出盈利预测的分析师的人数。
在构建预测误差指标后, 本文采用U检验方法来验证本文的假设是否成立。
对于H1检验:首先, 计算所有明星分析师在当选后对公司i在第t期的每股收益做出的预测的平均误差, 记为ARRFEti* (=∑ti*RRFEti*) /N*, 其中N*是在第t期跟踪公司i的明星分析师人数, 采用同样的方法计算非明星分析师的平均预测误差, 记为RRFEti;其次, 计算两者的差异, 记为DRRFEt (=ARRFEti-ARRFEti*) ;最后, 利用U检验来检验DRRFEt是否显著大于0。
对于H2检验, 采用与上述相同的方法, 计算在明星分析师当选前的DRRFEt, 并对其进行检验。
对于H3检验, 本文将分析师在上市公司完整的财政年度结束后发布的针对该年的预测报告排除在样本外, 再重复以上步骤对H1和H2进行检验。
四、实证结果分析
(一) 描述性统计
本文样本中共包含7196个分析师或分析师组合, 其中有346个明星分析师, 明星分析师占总分析师人数的4.8%左右。相对预测误差指标的描述性统计结果为:所有分析师的平均相对预测误差为0.130, 明星分析师为0.085, 非明星分析师为0.143, 这个结果表明, 明星分析师的预测确实较非明星分析师准确, 从描述性统计结果来看, 明星分析师的预测准确度都高于非明星分析师。
(二) 实证检验结果
表1给出了本文的实证检验结果。
注:***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平, 下表同。
表1中, (非) 明星分析师对应的列给出的是 (非) 明星分析师相对预测误差的平均水平及t统计量, 差距对应的列给出的是DARRFE的平均值及其t统计量。
第 (1) 部分为在当选后, 明星分析师与非明星分析师对上市公司盈利预测的平均相对准确度情况。从中可以得知, 明星分析师在当选后的平均相对预测误差在1%水平下显著为0.364, 而非明星分析师的在1%下显著为0.406, 从均值大小来看, 明星分析师比非明星分析师具有更好的预测准确性。进一步, 本文对两类分析师预测误差的差距进行检验, 结果表明, 非明星分析师的平均相对预测误差在5%水平下显著大于明星分析师。
这一实证结果支持了本文的H1, 即在当选后, 明星分析师相对于非明星分析师具有更加准确的盈利预测。然而, 仅仅凭借这一实证结果, 本文还无法得出结论认为明星分析师比非明星分析师具有更好的预测能力。这是因为, 分析师可能侥幸地当上明星分析师, 然后, 他可以得到受雇公司更多、更有利的资源, 这些资源可能在一定程度上帮助他得出更加准确的预测报告;或者分析师当选为明星分析师后, 他能和上市公司保持更加紧密的联系以获得关于公司盈利情况的财务信息。为了排除这一可能性, 本文对H2进行了实证检验, 结果列在表1的第 (2) 部分。
从第 (2) 部分的结果可以看出, 明星分析师在获选结果公布前一年对盈利预测的平均相对误差为-0.003, t值为12.85, 而非明星分析师在相同期间内的平均相对预测误差在1%水平显著为0.012, 两者之差在5%水平下显著为0.015, 这意味着在当选前, 明星分析师的预测误差就显著高于非明星分析师。也就是说, 明星分析师之所以能够获选, 是因为其具有更高的预测能力, 而非运气等因素。
表1的结果还表明, 明星分析师优异的预测能力是从当选前持续到当选后的, 而明星分析师之所以能够战胜其他分析师的原因正是其自身具有的更高的预测能力。
(三) 报告发布时间的影响
如果盈利预测是在上市公司上个财政年度结束后发布的, 则可能存在分析师通过与上市公司的联系而提早获取与盈利相关的财务信息, 从而做出更加准确的预测, 为了排除这一因素的影响, 本文将在财年结束后发布的报告剔除后对H1、H2进行了检验, 结果列在表2中。
从表2中的结果可以看出, 在剔除年后发布的预测报告后, 明星分析师和非明星分析师的预测准确度都下降了, 这说明预测报告公布的时间确实对结果具有影响, 但是剔除该影响后, 实证检验结果仍然和表1中的结果相似, 即无论在当选前还是当选后, 明星分析师的预测准确度都超过非明星分析师。本文在此不再详细解释表2的实证结果, 以避免累赘。
五、结论与建议
本文利用2005年—2010年的数据对我国明星分析师的盈利预测报告进行了研究。本文的实证检验发现:首先, 在当选后, 明星分析师对盈利预测的准确度显著的高于非明星分析师;其次, 在当选前, 明星分析师比非明星分析师同样具有更高准确度的盈利预测。这两项结果同时表明, 明星分析师的获选以及在当选后仍然能够战胜非明星分析师是凭借其自身高超的预测能力, 而非依靠运气或者其他因素;而且, 明星分析师高超的预测能力能够持续到当选后。
本文剔除了分析师在上市公司上一财政年度结束后发布的预测报告后发现, 所有分析师的预测准确度都略有下降, 这表明某些分析师通过在获取上市公司财务信息后发布预测报告以模仿高能力的分析师。在剔除了这些样本后, 本文发现明星分析师在当选前后都能战胜非明星分析师, 这再次支持了本文的假设, 即明星分析师凭借自身能力获选, 并依靠能力战胜非明星分析师。
本文的以上发现具有重要的现实意义:首先, 明星分析师的盈利预测报告对于投资者来说具有更高的参考意义, 因为他们能够发布更加准确的预测报告。其次, 监管部门应该禁止分析师在年后发布报告, 以防止某些分析师利用得到的数据来形成其预测报告, 给分析师行业造成不正当竞争。
参考文献
[1]李悦、王超:《中国证券分析师盈利预测准确度的影响因素》, 《山西财经大学学报》2011年第33期。[1]李悦、王超:《中国证券分析师盈利预测准确度的影响因素》, 《山西财经大学学报》2011年第33期。
2014煤炭价格分析与预测 篇4
山西省社会科学院 刘晓明
● 国内经济增速换挡，步入“新常态”
● 煤炭市场总量宽松、结构过剩，煤炭经济继续低位运行 ● 煤炭价格下跌空间缩小，但仍将低位运行
2012年以来，我国GDP增速开始回落，告别过去30多年年均10%左右的高速增长，进入中高速增长阶段。当前，在宏观经济“新常态”下，增速换挡期、转型阵痛期和改革攻坚期“三期叠加”，经济发展面临增速放缓、消化产能过剩任务繁重、内生动力不足等困难。
2014年前三季度，国内经济继续稳中求进，深化改革和结构调整成为经济发展的基调。受多重因素影响，国内煤炭经济运行的压力仍然较大，煤炭市场供求宽松的趋势仍然持续，煤炭价格总体仍呈下跌态势。
长期以来，我国煤炭价格形成机制经历了完全计划、双轨制、市场化等改革阶段，但当前以市场化为总体方向的定价机制在运行中仍存在煤炭成本构成不完全、流通成本过大、调控机制不完善、市场秩序不规范等问题。从长远来看，要建立统一、开放、竞争、有序的煤炭市场，形成以市场配置资源为主的煤炭价格形成机制，坚持市场配置资源与国家宏观调控相结合，就要继续推动煤炭外部成本内部化，规范清理涉煤规费，进一步完善煤炭市场体系，加快推动相关领域改革。
一、前三季度煤炭价格走势分析
2014年前三季度，国内煤炭市场延续了总量宽松、结构性过剩的态势，煤炭经济及煤炭价格总体维持低位运行态势。
（一）国内煤炭价格总体走势
据中国煤炭工业协会数据，截至2014年7月末，国内煤炭价格总体已降至2007年底水平。2014年前三季度，国内煤炭市场供求持续宽松，景气度继续下行，仍处于寒冷区间。总体看，前三季度煤炭价格走出一条向右下方倾斜的下跌
2014年年初，中国太原煤炭交易价格指数（CTPI）报99.05点，较上年同期下降15点，降幅为13.15%。8月末，该指数报81.26点，较年初下降17.79点，降幅达17.96%；较上年同期下降13.75点，降幅达14.47%。
二、煤炭价格供求分析及中短期预测
煤炭价格是整个能源经济运行的晴雨表，煤炭价格波动及其运行趋势受到从国际到国内、从宏观到微观等多方面因素的影响。总体来看，供求关系是煤炭价格的主要影响因素。
（一）煤炭需求分析
据中国煤炭工业协会数据，2014年上半年全国煤炭产量18.16亿吨，同比下降1.8%；全国煤炭销量17.27亿吨，同比下降2.1%。煤炭供给相对充足，需求乏力是导致煤炭价格持续低迷的主要原因。
1.国内经济增长放缓
2014年以来，世界经济形势错综复杂，发达国家经济复苏艰难曲折，新兴市场国家经济增速放缓，中国经济下行压力加大。中国经济已告别连续多年的高速增长，进入增速换挡的“新常态”。我国GDP增速自2012年起开始回落，2012年、2013年、2014年上半年增速分别为7.7%、7.7%和7.4%，告别过去30多年年均10%左右的高速增长。从山西情况来看，2012年、2013年、2014年上半年GDP增速分别为10.1%、8.9%和6.1%，增速下降明显。经济增长放缓直接或间接影响煤炭需求，是煤炭价格持续下行的重要原因。
2.传统耗煤行业景气度不高
我国煤炭消费尤其是动力煤主要集中在电力、钢铁、建材、化工等行业。近年来，电力行业用煤是动力煤消费中最主要部分，冶金行业用煤量逐年上升，化工和建材行业动力煤需求量保持平稳。据中国煤炭工业协会数据，2014年1-7月，全国煤炭消费23.1亿吨，同比仅增长0.2%。其中，电力行业耗煤11.7亿吨，占消费总量的50.65%，同比增长0.4%；钢铁行业耗煤3.7亿吨，占消费总量的16.02%，同比下降0.7%；建材行业耗煤3.15亿吨，占消费总量的13.64%，同比增长0.2%；化工行业耗煤1.3亿吨，占消费总量的5.63%，同比增长7.7%。
从电力行业看，2014年上半年，全社会电力供需总体平衡。据中国电力企
业联合会数据，上半年，全国全社会用电量26276亿千瓦时，同比增长5.3%,增速比上年同期提高0.2百分点。其中，三次产业用电量占比分别为1.7%、73.5%和11.9%，城乡居民生活用电量3378亿千瓦时，占全社会用电量的比重为12.9%。从发电情况看，上半年全国规模以上电厂发电量26163亿千瓦时，同比增长5.8%，增速比上年同期提高1.5个百分点。其中，火电发电量20995亿千瓦时，同比增长4.7％，增速比上年同期提高2.1个百分点，占发电总量的80.25%。新疆、北京、湖北、山西等省份火电发电量增速较高，超过10%。可见，电力需求尤其是火电的用煤需求对煤炭价格起到较大的支撑作用。
从钢铁行业看，国内钢材市场景气度不高，钢材价格低位运行，钢铁行业亏损严重。据中国钢铁工业协会数据，2014年8月末，中钢协CSPI钢材综合价格指数报90.63点，连续第5个月下跌，同时也是连续第11个月低于100点，且创2014年以来新低。中钢协预计，后期钢价将继续呈低位波动走势。8月份国内重点钢铁企业粗钢日均产量为170.41万吨，环比下降5.26%。8月末重点钢企钢材库存1424.16万吨，环比增长1.1%。据中钢协统计，2014年一季度，重点统计钢铁企业由盈转亏，亏损总额23.29亿元，累计亏损面达45.45%；上半年钢铁业仅实现利润22亿元，亏损面仍高达40%。可见，钢铁行业总体不景气，用煤需求不振，无法对煤炭价格形成支撑。
从建材行业看，主要建材产品产量继续增长，价格总体呈下探态势，库存增加，行业效益较上年有所改善。国家发改委数据显示，2014年1-7月全国水泥产量136893万吨，同比增长3.7%，增速同比减缓5.9个百分点；平板玻璃产量48334万重量箱，增长6.2%，减缓4.2个百分点。7月重点建材企业水泥平均出厂价为344.8元/吨，环比下跌3.2元/吨，跌幅为0.9%；平板玻璃出厂价57.6元/重量箱，环比下跌3.5元/重量箱，跌幅为5.7%。7月末，重点建材企业水泥库存1791万吨，同比增长2%；平板玻璃库存4459万重量箱，下降5%。2014年上半年，建材行业实现利润2011亿元，同比增长18.7%。其中，水泥制造行业利润342亿元，增长52.7%；平板玻璃行业利润17亿元，增长24.1%。
从煤炭库存方面看，中国煤炭工业协会数据显示，截至2014年6月末，全社会煤炭库存已经连续31个月保持在3亿吨以上。6月末，煤炭企业库存9900万吨，创历史最高水平；重点发电企业存煤7906万吨，可用23天；主要港口存
煤5264万吨，比年初增长39%。
（二）煤炭供给分析
近年来，国内煤炭产能持续扩大，煤炭进口继续攀升，煤炭供给持续增长，导致全国煤炭市场总量宽松，煤炭价格跌势不止。
1.煤炭产能不断扩大
从产量方面看，国家统计局数据显示，2013年全国煤炭产量达到36.8亿吨，同比增长0.8%。2013年全国煤炭消费量为36.1亿吨，增幅由持续多年的年均增长9%降至2.6%。据中国煤炭工业协会数据，2014年前7个月全国煤炭产量21.63亿吨，同比下降1.45%。
从产能方面看，“十一五”以来我国煤炭产业固定资产投资持续增加。国家统计局数据显示，“十一五”期间我国煤炭开采和洗选业累计完成固定资产投资1.25万亿元，“十二五”前三年（2011-2013）又完成1.55万亿元，“十一五”以来煤炭开采和洗选业固定资产投资年均增长20.11%。近年来，我国煤炭产能不断扩大，煤炭投资积累的产能陆续释放。中国煤炭行业协会预测，2014年国内煤炭产能将突破40亿吨。从山西的情况来看，2013年在很大一部分矿井改造建设的情况下，全省煤炭产量仍达到9.62亿吨，其中外运量6.2亿吨，创历史新高。2014年全省有575座在建的重组整合改造矿井，年内将建成竣工160座，2015年将全部建成投产，总产能将达到13亿吨。总体看，煤炭产能建设存在超前问题，产能过剩对煤炭价格的下行压力仍将持续。
2.煤炭进口持续增大
国际煤炭价格仍存在比较优势，煤炭净进口量进一步加大，对国内煤炭市场形成较大冲击。2011年我国成为全球最大煤炭进口国，全年共进口煤炭（含褐煤）1.824亿吨，同比增长10.8%。2012、2013年我国煤炭进口分别达到2.9亿吨和3.3亿吨，连创历史新高。据海关总署统计，2014年1-8月，我国累计进口煤炭（含褐煤）2.02亿吨，同比减少5.3%。预计2014年全年煤炭进口仍将超过3亿吨。从山西的情况来看，2014年上半年，山西省煤炭出口25.2万吨，同比下降52.3%；进口222.3万吨，下降13.3%；净进口197.1万吨。总体来看，我国煤炭进口量持续增加，国际煤价已成为影响国内煤价的重要因素。随着国际煤炭价格持续低位运行，进口煤对国内煤炭造成的冲击仍有继续扩大的趋势。
3.煤炭运力不断扩大
近年来，我国铁路投资不断加大，尤其是中西部铁路建设明显提速，内蒙古煤炭外运通道建设逐步完善，极大地缓解了煤炭运输瓶颈问题。国家发改委数据显示，2014年前7个月全国铁路累计发运煤炭13.3亿吨，同比增长0.8%。主要煤运通道中，大秦线完成煤炭运量2.6亿吨，同比增长2.8%；侯月线完成1.1亿吨，同比增长1.4%。煤炭运力的不断提高有效保障了煤炭总体供应能力，一定程度上降低了运力瓶颈导致的煤炭价格上涨的推力。
4.新能源的替代作用逐步显现
当前，在我国能源消费结构中，煤炭占比仍高达2/3，占有重要地位。但从长期来看，煤炭消费的比重在逐渐降低，石油、天然气等能源消费的比重逐步提高。随着新能源开发和利用增长迅猛，逾期未来将对煤炭形成一定的替代效应。
从煤层气开发利用方面看，有关数据显示，我国煤层气资源储量36.81万亿立方米，稳定产量可达633-935亿立方米，其中山西煤层气储量约10万亿立方米。据国家能源局数据，2013年国内煤层气（煤矿瓦斯）抽采量156亿立方米，利用66亿立方米，同比分别增长10.6%和13.8%。根据《煤层气开发利用“十二五”规划》，“十一五”期间我国煤层气开发从零起步，施工煤层气井5400余口，形成产能31亿立方米；累计利用煤层气95亿立方米，相当于节约标准煤1150万吨。该规划提出，到2015年，我国煤层气产量将达300亿立方米，“十二五”期间将新增煤层气探明地质储量1万亿立方米，建成沁水盆地、鄂尔多斯盆地东缘两大煤层气产业化基地。
从页岩气开发方面看，近年来，美国页岩气勘探开发技术突破，产量快速增长，对煤炭产生替代效应，对国际天然气市场及世界能源格局产生重大影响。世界能源研究所（WRI）研究表明，中国页岩气储量超过30万亿立方米，居世界第一，几乎是美国的两倍。《国民经济和社会发展“十二五”规划》明确要求，“推进页岩气等非常规油气资源开发利用”。国家能源局于2012年3月发布了《页岩气发展规划（2011-2015年）》。根据该规划，到2015年，我国将基本完成全国页岩气资源潜力调查与评价，掌握页岩气资源潜力与分布，建成一批页岩气勘探开发区，初步实现规模化生产；2020年力争实现页岩气年产量600-1000亿立方米。
应当看到，短期内国内页岩气的开发尚难以形成规模，并且，受开采技术和水资源的限制，预言国内页岩气资源大规模开发为时尚早，其对煤炭等传统能源的替代尚不明朗。但参考美国业已完成的页岩气革命，未来页岩气资源的开发利用若能够形成规模，对国内能源供应格局将产生巨大影响，煤炭需求将进一步减弱，煤炭价格将有可能被更大幅度的打压。
三、煤炭价格走势预测
综合前文煤炭供求分析，从长期来看，煤炭价格回升至历史较高水平的可能性很小，持续承压、长期低位运行的可能性更大。
从短期来看，支撑煤炭价格的积极因素有：第一，国内主要煤炭产区山西、新疆、内蒙古、河南等省份，已经完成或正在进行煤炭资源整合工作，煤炭资源整合后将大幅提升国家对煤炭产业的控制力，煤炭产量和煤炭价格预计将得到一定程度控制；第二，中煤、神华等煤炭集团已宣布实施煤炭限产保价，山西、内蒙等产煤大省有望陆续跟进，对煤炭价格起到一定程度支撑作用；第三，2014年四季度冬季取暖用煤高峰期到来，煤炭需求将有所提振；第四，各地铁路基建、地铁等基础设施建设投资项目集中上马，将直接带动铁路基建、工程机械、水泥等基建主线品种的市场需求，间接增加煤炭需求；第五，各主要煤炭产区相继提出发展坑口电站，推进煤炭资源就地转化，变输煤为输煤和输电相结合，能源供给方式将实现多样化；第六，煤炭大省山西继续推进煤电联营、煤电长协合同，推动建立和谐煤电关系，实施煤炭“二十条”、“十七条”等新政，减轻煤炭企业负担，推动煤炭革命，对稳定煤炭价格有所帮助。