国际原油价格预测模型研究

发布时间：2017-05-11 04:09

  本文关键词：国际原油价格预测模型研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：石油是重要的化工原料和战略资源,是国民经济各部门运行的能源保障。世界经济发展与全球原油市场紧密联系,国际原油价格波动逐渐成为制约经济运行的不稳定因素。挖掘国际油价波动的内在要素,并对未来油价进行合理预测对国家发展、企业经营和人们生活显得尤为重要。本文以WTI国际原油价格为预测目标,基于小波分析和支持向量机建立原油价格预测模型,实现了2010年5月至2011年2月的油价走势预测。小波具有多尺度分析特征,能将油价信号分解为长期趋势和短期波动两部分;支持向量回归模型改变了传统的神经网络中经验风险最小化原则,针对结构风险最小化原则提出,具有极好的学习能力和推广能力;两种方法相结合可模拟石油市场长期走势和短期非线性波动特征。实证研究中,首先对油价长期走势建立支持向量模型,主要考虑供给、需求、库存和经济金融等多种因素的影响,采用定性和定量分析相结合的方式确定模型输入变量。油价短期波动预测时,由于突发事件、市场参与者心里预期等因素对短时波动影响最大,但因素难以量化,输入变量选择滞后一期和滞后二期的波动序列值。支持向量模型建立过程中,核参数和超参数对模型预测性能影响较大,本研究主要采用多层网格搜索法不断训练学习规则,寻找最优参数组,并最终确立油价预测模型。油价长期预测实证分析显示,支持向量回归模型预测均方根误差仅为3.16,其精度比传统回归模型和神经网络模型分别提高了10.5%和35.7%,而模型对油价走势的方向判断也达到了70%的优度。油价短期波动预测时,时间序列ARMA模型和支持向量模型预测效果不理想,实现突发事件、市场参与者预期等因素的定量化将有利于提高短期波动模型的预测。
【关键词】：原油价格 预测 支持向量回归 小波分析
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F416.22;F224
【目录】：

• 中文摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第一章 绪论7-11
• 1.1 研究背景及意义7-9
• 1.1.1 研究背景7-9
• 1.1.2 研究意义9
• 1.2 论文的结构9-11
• 第二章 原油价格预测的基本原理与方法11-25
• 2.1 影响原油价格波动的因素11-16
• 2.1.1 供给因素12-13
• 2.1.2 需求因素13
• 2.1.3 库存因素13-14
• 2.1.4 经济金融因素14-16
• 2.2 油价波动对宏观经济的影响16-17
• 2.2.1 国外文献综述16-17
• 2.2.2 国内文献综述17
• 2.3 国际油价预测方法研究17-24
• 2.3.1 时间序列模型18-19
• 2.3.2 回归模型19-20
• 2.3.3 神经网络模型20-21
• 2.3.4 系统动力学模型21-23
• 2.3.5 其他预测模型23-24
• 2.4 本章小结24-25
• 第三章 基于支持向量回归的原油价格预测模型建立25-37
• 3.1 小波分析原理25-28
• 3.1.1 小波变换25-26
• 3.1.2 常用小波函数26-27
• 3.1.3 小波分析特征27-28
• 3.2 支持向量原理28-34
• 3.2.1 支持向量回归28-31
• 3.2.2 核函数31-32
• 3.2.3 模型参数选择32-33
• 3.2.4 支持向量回归的应用33-34
• 3.3 原油价格预测模型构建34-35
• 3.3.1 模型构建步骤34-35
• 3.3.2 模型结构图35
• 3.4 本章小结35-37
• 第四章 实证分析-国际原油价格预测37-55
• 4.1 油价影响因素筛选37-42
• 4.1.1 影响因素分析步37-38
• 4.1.2 影响因素筛选结果38-42
• 4.2 油价信号小波分解42-46
• 4.2.1 小波函数选择43-45
• 4.2.2 小波分解尺度确定45-46
• 4.3 支持向量模型预测46-54
• 4.3.1 支持向量回归预测建模47-51
• 4.3.2 预测结果对比分析51-54
• 4.4 本章小结54-55
• 第五章 结论与展望55-57
• 5.1 研究结论55-56
• 5.2 研究不足与展望56-57
• 参考文献57-61
• 发表论文和参加科研情况说明61-62
• 致谢62

【参考文献】

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本文编号：356211