我国铁矿石进口价格预测的ECM-SVR混合模型

发布时间：2017-06-16 08:13

  本文关键词：我国铁矿石进口价格预测的ECM-SVR混合模型，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：作为钢铁工业生产的重要原材料之一,铁矿石进口价格的剧烈波动给我国钢铁企业带来巨大的冲击.本文通过分析影响铁矿石价格波动的多种因素,包括供需关系、运费成本、国内外经济环境等,挖掘影响铁矿石进口价格的关键因素,综合考虑其线性和非线性均有的复杂时间序列特征,提出一种基于误差修正模型(error correction model,ECM)和支持向量回归(support vector regression,SVR)的铁矿石价格混合预测模型ECM-SVR.实证结果表明:与单一基准模型和传统混合模型相比,新模型具有较高的预测准确率,这对于钢铁企业控制原料成本和市场投资者合理规避价格风险具有重要指导作用.
【作者单位】： 中国科学院大学经济与管理学院;中国科学院数学与系统科学研究院预测科学研究中心;
【关键词】： 铁矿石价格 ECM SVR 混合模型预测
【基金】：国家自然科学基金(71271202)~~
【分类号】：F426.1;F752.61
【正文快照】： i引言2014年我国铁矿石进口量在9.3亿吨左右,是世界上最大的铁矿石进口国.铁矿石作为钢铁工业最重要的原材料之一,其价格走势是钢铁企业生存和发展的一个决定性因素.从经济学的角度来看,影响商品价格的主要因素为这类商品的供给与需求,世界铁矿石价格具有明显的卖方垄断特征·

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本文编号：454892