基于多尺度组合模型的铜价预测研究

被引：24

作者：

王书平

胡爱梅

吴振信

机构：

[1] 北方工业大学经济管理学院

来源：

中国管理科学 | 2014年 / 22卷 / 08期

关键词：

多尺度模型; 经验模态分解; 支持向量机; 神经网络; 游程判定法;

D O I：

10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2014.08.004

中图分类号：

F224 [经济数学方法]; F764.2 [冶金工业产品];

学科分类号：

0701 ; 070104 ; 020205 ; 1202 ; 120202 ; 0202 ;

摘要：

铜价预测是国际大宗商品市场研究的一个重要领域。本文运用经验模态分解法(EMD)、人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)和时间序列方法,基于分解-重构-集成的思想,构建了一个多尺度组合预测模型。在模型构建过程中,提出了运用游程判定法对分量序列进行重构的新思路。然后,运用此模型对LME铜价波动特点和走势进行分析:将铜价序列分解并重构成高频、低频和趋势三个部分,并从不规则因素、重大事件以及长期趋势三个角度解释了重构项的波动特征;实证分析表明,与灰色模型GM(1,1)、Elman神经网络方法等单模型,以及ARIMA-SVM组合模型相比,多尺度组合模型取得了最好的预测效果。

引用

页码：21 / 28

页数：8

共 12 条

[1] 基于结构可变的RBF神经网络的时间序列预测 [J].

张冬青 ;

马宏伟 ;

宁宣熙 .

中国管理科学, 2010, 18 (03) :83-89

[2] 基于ARIMA模型的期货价格分析与预测 [J].

陈林 ;

黄章树 .

福州大学学报(哲学社会科学版), 2010, 24 (03) :32-37

[3] ARIMA与SVM组合模型的石油价格预测 [J].

吴虹 ;

尹华 .

计算机仿真, 2010, 27 (05) :264-266+326

[4] 灰色组合预测模型及其应用 [J].

曾波 ;

刘思峰 ;

方志耕 ;

谢乃明 .

中国管理科学, 2009, 17 (05) :150-155

[5] 天然气期货价格走势预测实证研究——基于Markov模型的分析 [J].

胡创荣 ;

张阳东 ;

吴宗法 .

价格理论与实践, 2009, (09) :59-60

[6] 基于粒子群神经网络的期货价格预测 [J].

王海军 ;

白玫 ;

贾兆立 ;

覃丽萍 .

计算机工程与设计, 2009, 30 (10) :2428-2430+2434

[7]

基于期货市场对现货市场的价格预测模型——以上海期货交易所期铜为例[J]. 芮执多.预测. 2009(03)

[8] 基于GARCH-EWMA的期货价格预测模型 [J].

刘轶芳 ;

迟国泰 ;

余方平 ;

孙韶红 ;

王玉刚 .

哈尔滨工业大学学报, 2006, (09) :1572-1575

[9] CRUDE OIL PRICE FORECASTING WITH TEI@I METHODOLOGY [J].

WANG Shouyang Institute of Systems Science Academy of Mathematics and Systems Science Chinese Academy of Sciences Beijing China ;

School of Management Graduate School of Chinese Academy of Sciences Chinese Academy of Sciences Beijing China YU Lean Institute of Systems Science Academy of Mathematics and Systems Science Chinese Academy of Sciences Beijing China ;

School of Management Graduate School of Chinese Academy of Sciences Chinese Academy of Sciences Beijing China K K LAI Department of Management Sciences City University of Hong Kong Tat Chee Avenue Kowloon Hong Kong ;

College of Business Administration Hunan University Changsha China .

JournalofSystemsScienceandComplexity, 2005, (02) :145-166

[10] 基于小波分析的石油价格长期趋势预测方法及其实证研究 [J].

梁强 ;

范英 ;

魏一鸣 .

中国管理科学, 2005, (01) :31-37

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