基于组合模型的大宗商品价格预测与可视分析——以甲醇价格为例

发布时间：2018-03-01 09:00

  本文关键词： 大宗商品 价格预测 组合模型 可视分析　出处：《东华大学学报(自然科学版)》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：大宗商品价格因受国际和国内众多因素的影响而具有较大的波动性,对其进行准确预测具有较大的挑战.从对大宗商品价格影响因素的筛选出发,提出了基于因素分析的组合预测方法.对一年期的甲醇价格的跟踪预测表明,以广义自回归条件异方差(generalized auto-regressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型和自回归移动平均(auto-regressive and moving average,ARMA)模型相结合的组合预测模型对甲醇价格的中长期趋势预测有较好的效果.为结合专家的经验判断,弥补已有方法对波动拐点预测滞后的不足,并对各类组合模型的预测效果进行动态比较,构建了一个融合专家经验值的动态可视分析系统.
[Abstract]:Commodity prices have great volatility because of the influence of many international and domestic factors, so it is a great challenge to predict them accurately. A combined forecasting method based on factor analysis is proposed. The combination of generalized auto-regressive conditional heteroscedastic auto-regressive conditional heteroscedastic auto-regressive model and autoregressive autoregressive and moving average ARMA model has a good effect on the medium and long term trend prediction of methanol price. This paper makes up for the deficiency of the existing methods to predict the inflection point of fluctuation, and makes a dynamic comparison of the forecasting effect of all kinds of combined models, and constructs a dynamic visual analysis system which integrates the experience value of experts.
【作者单位】： 华东师范大学经济管理学部;华东师范大学计算机科学与软件工程学院;
【基金】：上海市科技发展基金软科学研究资助项目(17692104400) 国家自然科学基金资助项目(61672237)
【分类号】：F713.35;F767
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本文编号：1551251