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摘要：铁矿石价格受多种因素的影响，主要包括美元指数、波罗的海指数、钢材指数、铁矿石库存等。本文选取2013年1月～2017年7月间各指标的月度数据，结合遥感监测的铁矿石库存指标，建立多元线性回归模型，对铁矿石价格的影响因素及价格预测进行实证研究。得出以下结论：铁矿石价格与美元指数、波罗的海指数、钢材产量、铁矿石库存存在长期的均衡关系；美元指数、铁矿石库存对铁矿石价格具有正向的影响，波罗的海指数、钢材指数对铁矿石价格具有反向的影响。本文对样本数据后2个月的铁矿石市场价格进行了预测，结果可知，预测的铁矿石价格的月均增长率约为6.2％，预测值与该年度的市场实际价格较为接近。本研究具备一定的实际应用价值，可为相关行业制定企业的经营决策、战略目标提供一定的依据。

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关键词：铁矿石价格 影响因素 多元线性回归 遥感

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一、引言与文献回顾 本文来自织梦

随着经济的快速发展，我国对铁矿石的需求量激增，导致对外依存度逐步提高，已成为世界上第一大铁矿石净进口国。铁矿石是钢铁生产的重要原料，也是经济发展的基本原材料，铁矿石价格的大幅波动会给我国经济造成较大冲击，进而使进口成本剧增，引发通货膨胀，减缓经济增长速度；同时也会对财政政策和货币政策的有效实施造成一定的困难，最终给我国钢铁行业带来很大的负面影响。正确分析铁矿石价格的影响因素、运行规律以及价格预测，对铁矿石贸易乃至国民经济运行具有重要的现实意义。

国内外很多学者对影响铁矿石价格波动的因素进行了分析。Marcusand、Kirsis（2004）和Kirk（2004）分析认为，中国需求因素会导致铁矿石价格的上升；高铁梅等（2004）运用VAR模型，分析了影响中国钢铁供给和需求的因素；王书平等（2011）构建了铁矿石价格影响因素的动态关系系统，着重探讨了影响铁矿石价格的因素，以及这些因素对铁矿石价格的影响程度和规律；顾晓薇等（2017）基于对铁矿石价格有较大影响的GDP、固定资产投资、钢材产量、废钢消耗量、原供给产量以及铁精粉生产成本等六大因素，建立多元线性回归预测模型；王忠康等（2017）基于加权移动平均法，综合分析铁矿石价格的可能走势，通过调整权值，得到铁矿石市场价格的改进预测值；郭众等（2014）通过对铁矿石的需求分析及价格规律的研究，提出了铁矿石期货交易在铁矿石交易市场上的重要性。叶海燕等（2012）通过探讨多个因素对铁矿石价格的影响及我国如何减少因定价权的缺失带来的损失等问题，得出我国的粗钢产量、铁矿石进口量是可以影响铁矿石价格的结论，并制定了合理的定价机制。 copyright dedecms

二、铁矿石价格的影响因素

影响铁矿石价格的因素很多，并伴有一定随机性。本文从诸多影响因素中选择美元指数、波罗的海指数、钢材指数、铁矿石库存4个主要因素建立模型，对铁矿石价格变动的原因进行分析与解释。

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（一）美元指数（USDX，United States dollar Index） 织梦好，好织梦

美元指数（USDX）是综合反映美元在国际外汇市场汇率情况的指标，用来衡量美元对一揽子货币的汇率变化程度。美元指数通过计算美元和对选定的一揽子货币的综合的变化率，来衡量美元的强弱程度，从而间接反映美国的出口竞争能力和进口成本的变动情况。

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铁矿石的交易是采用美元标价的，所以，铁矿石的价格与美元指数有着密切的关系。从理论上来说，当美元升值时，以美元计价的铁矿石价格就会降低；当美元贬值时，以美元计价的铁矿石价格就会升高。本文中，选取美元指数USDX代表美元汇率，作为影响铁矿石价格变动的一个重要因素。

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（二）波罗的海指数（BDI，Baltic Dry Index） 织梦内容管理系统

波罗的海指数（BDI）是由波罗的海航交所发布的。为了满足客户的需要，波罗的海航交所于1985年开始发布运价指数（BFI，Baltic Freight Index），该指数是由若干条传统的干散货船航线的运价，按照各自在航运市场上的重要程度和所占比重构成的综合性指数。1999年，国际波罗的海综合运费指数（BDI，Baltic Dry Index）取代了BFI，成为代表国际干散货运输市场走势的晴雨表。

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铁矿石作为一种重要的大宗商品，绝大部分贸易都是通过海上运输实现的，运费在铁矿石的贸易中占据着很重要的位置。由于全球大约70％的铁矿石海运量是由三大巨头占据的，所以，从三大巨头的港口出发的路线价格的变化对铁矿石影响比较大。毫无疑问，海运价格的涨跌与铁矿石价格的涨跌具有密切的关系。本文选取波罗的海干散货运指数（BDI）代表海运价格，作为影响铁矿石价格变动的一个重要因素。

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（三）钢材价格指数 内容来自dedecms

国际钢材的价格指数，是由英国的商品研究机构每月出版钢材、长材、板材、扁平材、炼钢原材料、铁合金、镍铬钼7份月报，每周发布8个加权价格指数。铁矿石是钢材生产的重要原材料，其占钢铁成本的比重最大。铁矿石价格的变化直接影响钢材价格指数的变化，通常钢材产品的价格与铁矿石价格的变动呈正相关，钢材价格指数的变化趋势对研究铁矿石价格的预测具有重要意义，本文选取钢材价格指数作为影响铁矿石价格变动的一个重要因素。 copyright dedecms

（四）铁矿石库存以及其他因素 本文来自织梦

铁矿石港口库存是铁矿石基本面情况最直观的反映，也是钢铁行业较为关注的重要指标之一。在本研究中，铁矿石库存的获取是基于BJ-2及GF-2亚米级遥感影像，通过计算港口铁矿石堆的面积、体积，利用自动化处理等方法，获取了各大港口长时间序列的铁矿石库存量信息，结合从钢铁网获取的部分库存数据，将铁矿石库存作为影响铁矿石价格变动的一个重要因素。 本文来自织梦

影响铁矿石价格的其他因素主要包括政治因素。由于经济与政治之间的关系是非常紧密的，铁矿石作为一种战略性的资源，政治因素对铁矿石价格的影响比较明显，其中贸易壁垒是政治手段中常用的方式。贸易壁垒对铁矿石价格的影响方式有：对铁矿石的出口限制、对钢铁的进口限制等。 织梦内容管理系统

三、铁矿石价格预测模型 本文来自织梦

（一）技术路线

本研究采用多元线性回归分析法对铁矿石价格进行预测。基于遥感监测得到的铁矿石库存，结合三大经济统计数据，构建统计分析模型，通过多重共线性检验、平稳性检验与协整检验，确保了多元线性模型的可靠性，进一步对铁矿石价格指数进行预测，实现定性与定量方法结合下的铁矿石价格预测，具体技术路线见图1所示。

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（二）回归分析 dedecms.com

回归分析预测法是一种传统的分析、预测方法，其种类较多，长期以来作为一种经典方法被广泛应用。目前运用较多的为单元线性回归和多元线性回归。本文采用多元回归分析预测法对铁矿石价格进行预测，设因变量为Y，K个自变量分别为X1，X2，…，Xk和误差项ε的方程称为多元回归模型，可用式（1）所示的方程表示： 内容来自dedecms

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（三）实证分析 copyright dedecms

1.数据选取 dedecms.com

本文选取了2013年1月到2017年7月的铁矿石价格及其影响因素的历史数据，使用Eviews软件对数据进行处理。其中，铁矿石价格指数来自中国钢铁工业协会，美元指数来自投资网，波罗的海指数来自东方财富网，钢材指数来自钢铁网，铁矿石库存是根据遥感影像利用信息提取与自动化处理技术对港口铁矿石储量的计算得到。所选取的样本区间为2013年1月～2017年7月，数据为月度数据，共27组。

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2.模型构建

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（1）多重共线性检验：为了尽量保证模型的准确性，首先对解释变量进行多重共线性检验。本文采用相关系数检验法，利用Eviews软件，得出各个解释变量的相关系数（见表1所示）。从结果可知，各解释变量间的相关系数较低，说明解释变量间不存在多重共线性的问题。

（2）平稳性检验：由于变量均是时间序列变量，在确保了解释变量之间不存在多重共线性的问题下，为了防止发生伪回归，需要对时间序列进行平稳性检验，本文采用ADF检验方法进行平稳性检验。检验可知，在5％的显着性水平下，铁矿石价格及4个解释变量均是非平稳序列，而进行一阶差分后序列均平稳，故均是一阶单整序列。

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（3）协整检验：本文采用EG两步法对变量间的协整关系进行检验。结果显示，铁矿石价格指数与美元指数、波罗的海指数、钢材指数、铁矿石库存之间存在长期均衡关系，建立回归模型时不会出现伪回归问题。

（4）多元线性回归模型：由于解释变量均通过了多重共线性与平稳性检验，并且变量之间存在协整关系，故不会存在伪回归问题，建立多元线性回归模型，拟合结果见式（2）所示。 内容来自dedecms

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模型的R2为0.965057，拟合优度很高；F统计量为345.2304，拟合模型通过显着性检验并且模型拟合很好；各个解释变量的T统计量均通过显着性检验，说明这4个解释变量可以用来解释铁矿石价格指数的变动趋势。 dedecms.com

3.价格预测 织梦好，好织梦

结合调研的各解释变量2017年8月和9月的数值，根据Eviews软件，通过式（2）所示的回归方程，对2017年8月和9月的铁矿石价格进行预测，结果分别为328.98元/吨、349.54元/吨，铁矿石价格呈现整体上升趋势，与真实值的误差率分别为20.8％、27.4％，模型的拟合结果与实际值较吻合，具有一定参考价值。

四、结论与建议 dedecms.com

本文综合了遥感监测的铁矿石库存指标与其他指标的调研数据，以2013年1月～2017年7月的月度数据作为样本，通过多重共线性检验、平稳性检验及协整模型检验，证明了我国铁矿石价格与美元指数、波罗的海指数、钢材产量、铁矿石库存存在长期的均衡关系。结果表明，美元指数、铁矿石库存与铁矿石价格的变动趋势相反；波罗的海指数、钢材指数与铁矿石价格的变动趋势一致；根据拟合模型的残差图，可知真实值与拟合值几乎重合，拟合效果很好，并对2017年8月和9月的铁矿石价格进行预测，预测结果与真实值的变化趋势一致且误差率较低，预测精度较高。 本文来自织梦

根据上文分析，相关企业可根据美元指数的变化提前预知铁矿石价格的反方向变化，并结合遥感等信息提取技术，估算铁矿石库存，进一步预测铁矿石价格的反方向波动趋势。同时，以波罗的海代表的海运费对铁矿石的影响是必不可少的，我们应该尽力掌握海运费的定价权，改变将海运交付给铁矿石供应方的做法。

参考文献： 织梦好，好织梦

[1]高铁梅，孔宪丽，刘玉，等.中国钢铁工业供给与需求影响因素的动态分析[J].管理世界，2004（6）：73～81. 内容来自dedecms

[2]王书平，闫晓峰，吴振信.基于VAR模型的铁矿石价格影响因素分析[J].中国管理科学，2011（10）. 织梦内容管理系统

[3]顾晓薇，王忠康，黄晓红，等.考虑多因素的铁矿石价格线性回归预测[J].有色金属（矿山部分）.2017.69（4）：98～103. 织梦内容管理系统