我国铁矿石进口价格预测的ECM-SVR混合模型

被引：4

作者：

杨留星 ^{[1
]}

王珏 ^{[2
]}

机构：

[1] 中国科学院大学经济与管理学院

[2] 中国科学院数学与系统科学研究院预测科学研究中心

来源：

系统工程理论与实践 | 2016年 / 36卷 / 07期

关键词：

铁矿石价格; ECM; SVR; 混合模型预测;

D O I：

暂无

中图分类号：

F426.1 []; F752.61 [进口贸易];

学科分类号：

020205 ; 0202 ; 020206 ;

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.

引用

页码：1769 / 1777

页数：9

共 16 条

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