基于加权组合模型的沿海散货运价指数预测研究

发布时间：2023-04-02 07:34

　　沿海散货运价指数(Coastal Bulk Freight Index,简称“CBFI”)预测研究既是航运企业对散货运输市场发展形势的把握,也是制定企业发展战略的基础。因此,对CBFI指数进行预测研究,不仅使航运企业正确把握市场,而且能使政府做出合理规划和有效投资,对未来的把握和决策具有重大意义,·已成为航运运输市场关注的焦点。散货运价受自然气候和市场不规则因素的影响日益加剧,散货运价序列呈现出非平稳、非线性的特性,航运界的专家学者致力于探寻适用度更优、精度更高的预测模型,从而实现航运市场的持续性发展本文以上海航运交易所发布的CBFI为研究对象,在分析我国沿海散货运输市场内在波动规律的基础上,从内在波动特性角度探究了 CBFI指数预测模型,其主要目的是为了得到高精度的预测模型,为沿海散货运输市场提供技术支撑。本文主要以这三方面进行研究论述:(1)以CBFI为分析对象,应用EMD方法,联合采用IMFs重构和统计分析方法,从重大事件影响、短期市场不规则事件及长期发展趋势三个方面对CBFI内在波动特性进行研究,为后续的预测研究奠定基础。(2)针对EMD预处理后的运价指数序列,建立PSO-LS...

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究文献综述
        1.2.1 航运运价波动研究进展
        1.2.2 经验模态分解研究综述
        1.2.3 航运运价预测研究进展
        1.2.4 小结
    1.3 论文内容及技术路线框架
2 国内散货航运市场及沿海散货运价指数概述
    2.1 国内散货航运市场概述
        2.1.1 国内散货航运市场运输的主要货种
        2.1.2 国内散货航运市场运输的主要船类
        2.1.3 近期国内散货航运市场需求分析
        2.1.4 近期国内散货航运市场供给分析
    2.2 沿海散货运价指数介绍
        2.2.1 沿海散货运价指数构成及计算方法
        2.2.2 沿海散货运价指数的作用和意义
    2.3 影响沿海散货运价因素分析
    2.4 本章小结
3 CBFI指数波动特性分析
    3.1 经验模态分析理论及其在运价指数波动特性分析中的适用性
        3.1.1 经验模态分解概述
        3.1.2 经验模态分解特性
        3.1.3 经验模态分解在本文模型中的作用
    3.2 算法原理
        3.2.1 经验模态分解基本原理
        3.2.2 IMF重构算法
    3.3 CBFI指数波动分析实例
        3.3.1 数据选择
        3.3.2 统计量介绍
        3.3.3 EMD分解
        3.3.4 IMF统计分析
        3.3.5 重构IMF分析
        3.3.6 低频序列—重大事件影响
        3.3.7 高频序列分析—短期市场不规则事件的影响
        3.3.8 趋势项序列分析—长期发展趋势
    3.4 本章小结
4 基于EMD预处理的CBFI指数预测研究
    4.1 模型介绍
        4.1.1 支持向量机原理
        4.1.2 粒子群优化算法
        4.1.3 自回归线性模型
        4.1.4 加权组合预测模型
    4.2 预测结果评价指标
    4.3 基于EMD组合模型的CBFI指数预测实例分析
        4.3.1 数据来源
        4.3.2 基于EMD-AR组合模型的研究
        4.3.3 基于EMD-AR组合模型的CBFI指数预测结果分析
        4.3.4 基于EMD-PSO-SVM组合模型的研究
        4.3.5 基于EMD-PSO-SVM组合模型的CBFI指数预测结果分析
    4.4 基于加权组合模型的CBFI指数预测实例分析
        4.4.1 基于加权组合模型的研究
        4.4.2 基于加权组合模型的CBFI指数预测结果分析
    4.5 本章小结
结论
    5.1 结论
    5.2 展望
参考文献
致谢
作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果



本文编号：3778824