钢铁通常被人们称为一种工业化的粮食,是目前人们最常用的一种金属材料,它在其他社会经济生产和工业生活的不同应用领域中都得到了广泛的工业应用,在其他社会经济生产和工业生活的不同应用领域中也得到了广泛应用。是战略上的基础产品,也是必不可缺少的。在国民经济中,钢铁产业就像所有工业的母亲一样,与国家命脉密不可分的工业化,是国家命脉之在。即使经历了工业化进程,并正在发展成为新的工业化国家,钢铁产业和高端钢铁产业仍是必不或缺的。纵观钢价历史走势,可以看出钢材价格基本呈现大起大落的市场趋势,我们对钢铁产业的链条结构进行了分析,可以发现钢铁产业波动的主要原因是上游铁矿石价格的影响,下游钢铁企业对用钢的需求也有影响。面对钢材价格波动,广大钢铁商、钢贸企业和用铁厂家,房地产建设单位等都面临着巨大的价格风险,甚至以第三方的物流单位为主,也面临着结算期巨大压力。虽然实际上影响钢材价格的因素很多,但其中由于物流承担的钢铁货运量能在一定程度上反映出市场供求关系,因此,根据内在的传导逻辑,通过钢铁货运量预测的钢铁价格就具有了一定可行性。但是,供求关系所带来的影响却是确定的。而又因为物流公司承担的钢材货运业务量能够在一定程度上反映市场的供求关系,因此,根据这个内在传导逻辑通过钢材货运业务量预测钢材价格便具有一定的可行性。正因如此,本文以拉货宝物流平台的钢材货运数据为主体并结合其他多种数据源,通过计量经济学分析的相关方法提取数据中的重要维度作为主要的经济变量,利用机器学习的技术进行建模。希望根据钢材运输量变化趋势以及钢材价格走势,找到两者间的内在联系,建立主要影响因素的预测模型,为生产及销售企业提供决策参考的依据。同时期望通过探讨钢材运输量与钢材价格趋势之间的关系,可以为其他大宗产品如化肥、水泥、粮食等行业价格趋势提供模型参考,从而对整个国家经济运行情况和趋势进行预判,为管理者提供决策依据。从本文模型实验的效果看,该模型基本拟合钢材市场趋势,说明了钢铁运输量和钢铁价格之间存在着一定的内部联系,以钢铁运输量的变化趋势预测钢铁价格走势的作法具有一定参考意义。实验结果也对我们未来进一步预测各类大型商品的价格做出了重要建议:短期内,特别是高频交易环境中,价格的变化规律更强;从长远来看,价格变动的具体位置虽然很难确定,但价格走势将呈现更强的趋势。那么,我们可以根据钢铁运输量的物流模型来预测钢铁市场的价格,提前进行价格管理,及时采取风险防范措施显得是非常必要的。由于钢铁期货市场的分散和价格发现功能,越来越多的钢铁生产商和钢铁交易商加入到期货市场,从而将成本锁定或利润,最大限度地降低价格风险。根据模型的结果,钢材市场各方面参与的顺序,可以提前作好风险防范、保障自己利益,从而有利于钢材市场健康发展,对整个国家的经济运行趋势做出判断。从而对钢材市场健康发展、整个国家经济运行趋势的判断也有好处。本文创新之处便在于基于机器学习模型,利用物流平台的物流运输数据便能预测钢材等大宗商品的交易价格趋势,从而对整个国家经济运行情况和趋势进行预判,为管理者提供决策依据。