近年来煤炭运价波动较为剧烈,而沿海煤炭水运在我国华东和华南地区的能源供给中发挥着重要的作用。在本文旨在详细研究我国沿海煤炭水运价格的波动规律并找到最合适的预测方法,进而为政府、航运经营者和铁路部门提供参考和建议。本文首先通过基于离差平方和的系统聚类法对10条沿海水运线路在2013年7月至2018年12月的运价时间序列数据进行聚类,并总结研究聚类结果发现我国沿海煤炭货运线路根据其运距和线路上船只载重情况可分为中途中吨位、中途高吨位、长途高吨位和中途低吨位四大类。基于线路分类,本文先对每类线路的运价波动情况进行了描述性分析,再通过X-12-ARIMA季节调整法和H-P滤波法对每类线路的运价时间序列数据分别进行拆解,详细分析了各类线路的趋势性、季节性、周期性、和不规则性,发现每类线路均有自己独特波动规律,也总结出我国沿海煤炭水运价格整体的波动规律为先降后升的趋势性、先升后降的季节性、不明显的周期性和受到政策变化与异常天气影响的不规则性。完成对各类线路的波动规律的分析后本文进一步探究了最适合用于预测我国沿海煤炭水运价格的模型,通过对各个类别逐一进行3个不同模型预测能力的比较后,提出将时间序列分解和神经网络预测结合的X12-HP-NAR组合模型法是更适用于此处的预测模型。在完成了模型比较选择后,由于X12-HP-NAR组合模型的预测精度还具有提升空间,本文进一步将不规则波动纳入考虑,优化了模型的预测能力。最后本文基于以上研究得出分析我国沿海煤炭货运价格时需要结合具体线路类别进行具体分析和组合模型更适合用于短期预测等结论,并针对航运经营者、铁路部门分别提供了应对价格波动的建议。