基于多尺度分析的国际原油价格预测方法研究

发布时间：2017-12-28 04:25

  本文关键词：基于多尺度分析的国际原油价格预测方法研究　出处：《价格月刊》2015年10期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：原油价格预测是国际大宗商品市场研究的一个重要领域。基于分解-重构-集成的思维,运用经验模态分解(EMD)、BP神经网络以及ARIMA模型,建立多尺度组合预测模型对国际原油价格变动特点和走势进行了分析:将原油价格序列分解并重构成高频、中频、低频和趋势四个部分,从不规则因素、季节因素、重大事件以及长期趋势四个方面解释了重构项的变动特征。实证分析结果显示,多尺度组合模型的预测效果优于ARIMA模型、BP神经网络等单模型的预测效果。
[Abstract]:The prediction of the price of crude oil is an important field in the research of international commodity market. Decomposition and Reconstruction - integrated thinking based on the empirical mode decomposition (EMD), BP neural network and ARIMA model prediction model to analyze the international crude oil price changes and the trend of building multi-scale combination: the crude oil price series is decomposed both constitute the four part of the high, intermediate frequency, low frequency and trend, the four aspects of never the rules of factors, seasonal factors, major events and long-term trends explain the change characteristics of reconstruction. The results of the empirical analysis show that the prediction effect of the multi scale combination model is better than the single model of the ARIMA model and the BP neural network.
【作者单位】： 北方工业大学经济管理学院;
【基金】：北京市自然科学基金面上项目(编号:9152007)
【分类号】：F764.1;F416.22
【正文快照】： 一、文献综述对原油价格变动进行分析和预测一直是各国政府和学者们关注的热点问题。单模型方法和组合预测方法是原油价格预测的主要方法,其中定性方法、时间序列、回归分析和数理方法都属于单模型方法,而根据一定规律将单模型组合起来使用则属于组合预测方法。现有组合预测理

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本文编号：1344586