石油是各國(guó)競(jìng)相爭(zhēng)奪的重要能源,也是各國(guó)工業(yè)發(fā)展的血液。石油價(jià)格波動(dòng)不僅影響著國(guó)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(dòng)因素之一。反之,其價(jià)格變化主要在于市場(chǎng)供需平衡的動(dòng)態(tài)變化、全球經(jīng)濟(jì)、國(guó)際政治、市場(chǎng)投機(jī)、突發(fā)性事件等。基于上述背景,油價(jià)波動(dòng)形態(tài)難以精準(zhǔn)把握。為了提升國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)精度,并減少預(yù)測(cè)復(fù)雜度,本文著眼于國(guó)際油價(jià)屬性分析與預(yù)測(cè)模型優(yōu)化兩個(gè)要點(diǎn)對(duì)油價(jià)因素進(jìn)行解釋并對(duì)油價(jià)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行改進(jìn),構(gòu)建了基于不確定性因素的國(guó)際油價(jià)屬性分析、基于不確定性集成因素的國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)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?jī)?nèi)容如下:（1）基于不確定性因素的國(guó)際油價(jià)屬性分析本文通過(guò)集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法EEMD與關(guān)聯(lián)分析（格蘭杰因果檢驗(yàn)和主成分分析/線性回歸）的有機(jī)結(jié)合,構(gòu)建了油價(jià)屬性分析框架。依據(jù)國(guó)際油價(jià)三類(lèi)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(shì)）,對(duì)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(guó)際油價(jià)的核心影響因素,以此為期波動(dòng)提供合理的解釋。實(shí)證研究結(jié)果表明:不同波動(dòng)頻率承載的波動(dòng)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... 

【文章來(lái)源】：北京化工大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：84 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－２技術(shù)路線圖??Ｆｉｇ．?１－２?Ｔｈｅ?ｔｅｃｈｎｉｃａｌ?ｒｏａｄｍａｐ??（２）確定研究方法

但是，小波分解的決定因素在于其小波基的定義，意義的諧波干擾分析。因此，相對(duì)而言ＥＥＭＤ則具：（１）只產(chǎn)生具有不同頻率的分解分量，且均有意義；擇而實(shí)現(xiàn)的，可最大程度獲取波動(dòng)特征；（３）分解存在的模態(tài)混合。因此，本文選擇采用ＥＥＭＤ技術(shù)對(duì)習(xí)，獲取各個(gè)頻度的分量。??法??旨在探宄油價(jià)分解分量、重構(gòu)分量以及原始序列與各架主要包含三個(gè)步驟：（１）因果關(guān)系檢驗(yàn)；（２）主，采用Ｇｒａｎｇｅｒ?Ｃａｕｓａｌｉｔｙ?ｔｅｓｔ提取油價(jià)波動(dòng)關(guān)聯(lián)因素；歸獲取油價(jià)相關(guān)序列的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素，其分析流程如包含方法進(jìn)行說(shuō)明，３．２．２．１介紹Ｇｒａｎｇｅｒ?Ｃａｕｓａｌｉｔｙ?ｔｅｓｔ（ＰＣＡ）。其中，線性回歸是一種原理簡(jiǎn)單且常用的方述。?????

３．３．３關(guān)聯(lián)關(guān)系分析??根據(jù)３．３．３節(jié)的油價(jià)屬性分析框架所示，完成原始數(shù)據(jù)分解之后，將對(duì)分解分量、??重構(gòu)序列以及原始序列分別與所有因素進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。關(guān)聯(lián)分析主要包含兩個(gè)步驟：??（１）通過(guò)Ｇｒａｎｇｅｒ?Ｃａｕｓａｌｉｔｙ?ｔｅｓｔ獲取關(guān)聯(lián)因素（ＣＦ）集合，（２）?ＰＣＡ／ＬＲ獲取主要驅(qū)??動(dòng)因素（ＭＦ）。根據(jù)眾多的經(jīng)濟(jì)類(lèi)文獻(xiàn)的實(shí)證研究，本節(jié)提出三個(gè)假設(shè)：（１）將幾天??至一個(gè)月視為短期；（２）—個(gè)月至一年視為中期；（３）—年及以上視為長(zhǎng)期［４９，５５］。３．３．３．１??節(jié)和３．３Ｊ．２節(jié)將對(duì)格蘭杰檢驗(yàn)和驅(qū)動(dòng)因素分析結(jié)果分別進(jìn)行說(shuō)明。??３．３．３．１格蘭杰因果檢驗(yàn)??為了確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的合理性，Ｇｒａｎｇｅｒ?ｃａｕｓａｌｉｔｙ?ｔｅｓｔ必須建立在平穩(wěn)序列的基礎(chǔ)之??上。故而，首先對(duì)油價(jià)數(shù)據(jù)通過(guò)差分的方法進(jìn)行平穩(wěn)化處理，平穩(wěn)之后方可進(jìn)行下一??步檢驗(yàn)和分析。本次實(shí)驗(yàn)通過(guò)差分對(duì)歸一化數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，之后采用ＡＤＦ檢驗(yàn)評(píng)估??預(yù)處理數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，具體結(jié)果如表３－３所示。其中，＊＊表示在１０％置信水平下拒絕??原假設(shè)。??檢驗(yàn)結(jié)果顯示：（１）?ＩＭＦｓ?１－２和Ｈｉｈ序列在原始狀態(tài)已平；（２）

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于Holt-Winters與最小二乘支持向量機(jī)的混合預(yù)測(cè)模型[J]. 劉寶成,張仲榮,盛秀梅,程麗娟.  洛陽(yáng)理工學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(04)
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博士論文
[1]基于數(shù)據(jù)流學(xué)習(xí)的國(guó)際石油價(jià)格預(yù)測(cè)研究[D]. 高爽.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京) 2016

碩士論文
[1]基于EEMD優(yōu)化的國(guó)際油價(jià)分解集成預(yù)測(cè)模型研究[D]. 戴偉.北京化工大學(xué) 2015
[2]混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在石油價(jià)格預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[D]. 胡珊.南昌大學(xué) 2013
[3]黃金與石油價(jià)格波動(dòng)的聯(lián)動(dòng)性研究[D]. 劉莎莎.南京財(cái)經(jīng)大學(xué) 2010



本文編號(hào)：3568070