[发明专利]构建木材价格影响因素的模型系统及方法

权利要求书

1.一种构建木材价格影响因素的模型系统，其特征在于，该模型系统利用大数据采集国内外木材交易网站的木材信息，包括：

采集模块，用于采集木材价格相关的影响因素；

统计分析模块，用于逐一分析上述影响因素对木材价格的影响程度；

模型构建模块，用于整合、汇总上述统计分析模块的分析结果并构建影响木材价格的相关性模型。

2.根据权利要求1所述的构建木材价格影响因素的模型系统，其特征在于,所述影响因素包括成本因素、供给因素、需求因素、以及其他因素；

所述成本因素包括汇率、运输成本、工业基础品成本；

所述供给因素包括国内木材供给和进口木材供给；

所述需求因素包括国内木材交易额、居民消费品需求、建筑房地产需求；

所述其他因素包括通货膨胀因素和进口木材价格因素。

3.根据权利要求2所述的构建木材价格影响因素的模型系统，其特征在于,所述运输成本又包括整车运输、零担轻货运输和零担重货运输。

4.根据权利要求1或2或3所述的构建木材价格影响因素的模型系统，其特征在于,所述统计分析模块基于逐步回归法和lasso方法对上述影响因素进行分析，最终确定木材价格的至少一个重要影响因素。

5.根据权利要求4的构建木材价格影响因素的模型系统，其特征在于,所述统计分析模块基于逐步回归法逐个引进自变量，每次引入对因变量最显著的自变量，并对已引进的自变量逐个检验，把变为不显著的自变量逐个剔除，最终得到既不漏掉对因变量的影响显著的自变量，又不包含对因变量不显著的自变量；

所述自变量、因变量的选择来自上述采集的影响因素。

6.根据权利要求5所述的构建木材价格影响因素的模型系统，其特征在于,所述统计分析模块基于lasso方法进行变量选择，这种变量选择的方法具有处理复共线性，再结合上述逐步回归法的分析结果，确定木材价格的至少一个重要影响因素。

7.根据权利要求6所述的构建木材价格影响因素的模型系统，其特征在于,所述模型构建模块利用线性模型将木材价格与分析得出的影响因素进行回归拟合，通过方程拟合参数、方程显著性水平P值及各变量显著性水平P值选择最佳回归模型。

8.一种构建木材价格影响因素的模型方法，其特征在于，该模型方法利用大数据采集国内外木材交易网站的木材信息，该模型方法的实现步骤包括：

通过不同来源采集并获取与木材价格相关的影响因素；

利用统计方法分析并筛选上述影响因素对木材价格的影响，并确定至少一个重要影响因素；

整合、汇总上述分析筛选结果，利用线性模型将木材价格与分析筛选结果进行回归拟合，通过方程拟合参数、方程显著性水平P值及各变量显著性水平P值选择最佳回归模型，最终构建影响木材价格的相关性模型。

9.根据权利要求8所述的构建木材价格影响因素的模型方法，其特征在于,所述影响因素包括成本因素、供给因素、需求因素、以及其他因素；

所述成本因素包括汇率、运输成本、工业基础品成本，所述运输成本又包括整车运输、零担轻货运输和零担重货运输；

所述供给因素包括国内木材供给和进口木材供给；

所述需求因素包括国内木材交易额、居民消费品需求、建筑房地产需求；

所述其他因素包括通货膨胀因素和进口木材价格因素。

10.根据权利要求8或9所述的构建木材价格影响因素的模型方法，其特征在于,所述统计方法包括逐步回归法和lasso方法；

首先，利用逐步回归法逐个引进自变量，每次引入对因变量最显著的自变量，并对已引进的自变量逐个检验，把变为不显著的自变量逐个剔除，最终得到既不漏掉对因变量的影响显著的自变量，又不包含对因变量不显著的自变量；其中，所述自变量、因变量的选择来自上述采集的影响因素；

再次，利用lasso方法进行变量选择，这种变量选择的方法具有处理复共线性；

最后，结合上述逐步回归法的分析结果，确定木材价格的至少一个重要影响因素。