基于不確定性的國際油價預(yù)測研究.pdf

1、石油是各國競相爭奪的重要能源，也是各國工業(yè)發(fā)展的血液。石油價格波動不僅影響著國內(nèi)經(jīng)濟(jì)的正常運(yùn)行，也是世界經(jīng)濟(jì)、政治變化的主要驅(qū)動因素之一。反之，其價格變化主要在于市場供需平衡的動態(tài)變化、全球經(jīng)濟(jì)、國際政治、市場投機(jī)、突發(fā)性事件等。基于上述背景，油價波動形態(tài)難以精準(zhǔn)把握。為了提升國際油價預(yù)測精度，并減少預(yù)測復(fù)雜度，本文著眼于國際油價屬性分析與預(yù)測模型優(yōu)化兩個要點對油價因素進(jìn)行解釋并對油價預(yù)測模型進(jìn)行改進(jìn)，構(gòu)建了基于不確定性因素的國際油價屬

2、性分析、基于不確定性集成因素的國際油價預(yù)測模型以及基于不確定性參數(shù)的LSSVR模型優(yōu)化研究，具體研究內(nèi)容如下:
　　(1)基于不確定性因素的國際油價屬性分析
　　本文通過集成經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法EEMD與關(guān)聯(lián)分析（格蘭杰因果檢驗和主成分分析/線性回歸）的有機(jī)結(jié)合，構(gòu)建了油價屬性分析框架。依據(jù)國際油價三類主要影響因素——供需關(guān)系、經(jīng)濟(jì)因素以及網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)（谷歌趨勢），對分解分量序列、重構(gòu)分量以及原始序列進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，從而獲取國際油價

3、的核心影響因素，以此為期波動提供合理的解釋。實證研究結(jié)果表明:不同波動頻率承載的波動因素不同，且眾多高頻序列均受到經(jīng)濟(jì)因素的影響，而低頻序列的線性趨勢較強(qiáng)反而在屬性解釋上存在局限性。另外，谷歌趨勢作為網(wǎng)絡(luò)輿情的一種體現(xiàn)形式，它對油價趨勢形成也有極強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。
　　(2)基于不確定性集成因素的國際油價預(yù)測研究
　　本文著眼于預(yù)測模型優(yōu)化，基于屬性分析的成果，將油價主要驅(qū)動因素以集成序列的形式引入到預(yù)測過程中，以外部變量的形式參

4、與模型構(gòu)建，進(jìn)而實現(xiàn)基于不確定性集成因素的國際油價預(yù)測研究。本文模型優(yōu)化的過程中，選用兩類常用的時間序列預(yù)測模型對該框架的進(jìn)行實證研究，分析其改進(jìn)程度。實證研究表明:該模型對因素集成方法具有依賴性。通過線性PCA或線性回歸方法得到的集成因素序列對線性計量模型具有顯著的提升效果，反而對非線性模型具有一定的抑制效果。綜上所述，不同的集成方法會產(chǎn)生不同的預(yù)測效果。
　　(3)基于不確定性參數(shù)的LSSVR模型集成預(yù)測研究
　　本文將

5、模型自定義參數(shù)作為不確定（或隨機(jī)）因子，從而構(gòu)建Uncertain-LSSVR集成學(xué)習(xí)模型。該模型通過四個步驟:格點法獲取參數(shù)的上下邊界(low upper bound estimation，LUBE)進(jìn)而定義參數(shù)生成的概率分布、根據(jù)概率分布產(chǎn)生在隨機(jī)參數(shù)集合、構(gòu)建不同獨(dú)立LSSVR子模型、加權(quán)集成單預(yù)測結(jié)果。通過與PSO、GA、FA等優(yōu)化方法所建模型的效果對比，證明了基于不確定性參數(shù)的LSSVR集成預(yù)測方法的有效性，為參數(shù)優(yōu)化提供了多