基于向量自回归模型的煤炭价格预测的中期报告基于向量自回归模型（VectorAutoregression,VAR）的煤炭价格预测的中期报告如下：1.数据准备：我们收集了历史上中国煤炭市场的日交易数据，包括煤价、成交量、库存量和出矿量等数据，时间范围为2015年1月至2021年6月，共计2368个交易日。对这些数据进行了初步的统计分析，煤价存在周期性波动和季节性波动，同时与成交量、库存量和出矿量紧密相关。2.模型建立：我们采用了VAR模型来建立煤炭价格预测模型，VAR模型是一种多变量时间序列模型，能够同时考虑多个变量之间的相互关系。在建立VAR模型之前，需要进行数据的平稳性检验和协整检验。3.中期结果：我们建立了一个包含4个变量（煤价、成交量、库存量和出矿量）的VAR模型，选取LagOrder为4。通过对模型进行评估，发现该模型的拟合效果较为良好。预测结果显示，未来一段时间内煤价将保持温和上涨的趋势，同时成交量和库存量也将相应增加。4.后续工作：在后续的研究中，我们将进一步完善模型，提升预测效果，并探索其他可能的模型和方法。同时，我们还会对煤炭价格预测的应用场景进行探索，包括如何将预测结果应用于煤炭市场监测、投资决策和政策制定等领域。