基于加權(quán)組合模型的沿海散貨運價指數(shù)預(yù)測研究
發(fā)布時間:2023-04-02 07:34
沿海散貨運價指數(shù)(Coastal Bulk Freight Index,簡稱“CBFI”)預(yù)測研究既是航運企業(yè)對散貨運輸市場發(fā)展形勢的把握,也是制定企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的基礎(chǔ)。因此,對CBFI指數(shù)進行預(yù)測研究,不僅使航運企業(yè)正確把握市場,而且能使政府做出合理規(guī)劃和有效投資,對未來的把握和決策具有重大意義,·已成為航運運輸市場關(guān)注的焦點。散貨運價受自然氣候和市場不規(guī)則因素的影響日益加劇,散貨運價序列呈現(xiàn)出非平穩(wěn)、非線性的特性,航運界的專家學者致力于探尋適用度更優(yōu)、精度更高的預(yù)測模型,從而實現(xiàn)航運市場的持續(xù)性發(fā)展本文以上海航運交易所發(fā)布的CBFI為研究對象,在分析我國沿海散貨運輸市場內(nèi)在波動規(guī)律的基礎(chǔ)上,從內(nèi)在波動特性角度探究了 CBFI指數(shù)預(yù)測模型,其主要目的是為了得到高精度的預(yù)測模型,為沿海散貨運輸市場提供技術(shù)支撐。本文主要以這三方面進行研究論述:(1)以CBFI為分析對象,應(yīng)用EMD方法,聯(lián)合采用IMFs重構(gòu)和統(tǒng)計分析方法,從重大事件影響、短期市場不規(guī)則事件及長期發(fā)展趨勢三個方面對CBFI內(nèi)在波動特性進行研究,為后續(xù)的預(yù)測研究奠定基礎(chǔ)。(2)針對EMD預(yù)處理后的運價指數(shù)序列,建立PSO-LS...
【文章頁數(shù)】:61 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究文獻綜述
1.2.1 航運運價波動研究進展
1.2.2 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解研究綜述
1.2.3 航運運價預(yù)測研究進展
1.2.4 小結(jié)
1.3 論文內(nèi)容及技術(shù)路線框架
2 國內(nèi)散貨航運市場及沿海散貨運價指數(shù)概述
2.1 國內(nèi)散貨航運市場概述
2.1.1 國內(nèi)散貨航運市場運輸?shù)闹饕浄N
2.1.2 國內(nèi)散貨航運市場運輸?shù)闹饕?br> 2.1.3 近期國內(nèi)散貨航運市場需求分析
2.1.4 近期國內(nèi)散貨航運市場供給分析
2.2 沿海散貨運價指數(shù)介紹
2.2.1 沿海散貨運價指數(shù)構(gòu)成及計算方法
2.2.2 沿海散貨運價指數(shù)的作用和意義
2.3 影響沿海散貨運價因素分析
2.4 本章小結(jié)
3 CBFI指數(shù)波動特性分析
3.1 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分析理論及其在運價指數(shù)波動特性分析中的適用性
3.1.1 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解概述
3.1.2 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解特性
3.1.3 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解在本文模型中的作用
3.2 算法原理
3.2.1 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解基本原理
3.2.2 IMF重構(gòu)算法
3.3 CBFI指數(shù)波動分析實例
3.3.1 數(shù)據(jù)選擇
3.3.2 統(tǒng)計量介紹
3.3.3 EMD分解
3.3.4 IMF統(tǒng)計分析
3.3.5 重構(gòu)IMF分析
3.3.6 低頻序列—重大事件影響
3.3.7 高頻序列分析—短期市場不規(guī)則事件的影響
3.3.8 趨勢項序列分析—長期發(fā)展趨勢
3.4 本章小結(jié)
4 基于EMD預(yù)處理的CBFI指數(shù)預(yù)測研究
4.1 模型介紹
4.1.1 支持向量機原理
4.1.2 粒子群優(yōu)化算法
4.1.3 自回歸線性模型
4.1.4 加權(quán)組合預(yù)測模型
4.2 預(yù)測結(jié)果評價指標
4.3 基于EMD組合模型的CBFI指數(shù)預(yù)測實例分析
4.3.1 數(shù)據(jù)來源
4.3.2 基于EMD-AR組合模型的研究
4.3.3 基于EMD-AR組合模型的CBFI指數(shù)預(yù)測結(jié)果分析
4.3.4 基于EMD-PSO-SVM組合模型的研究
4.3.5 基于EMD-PSO-SVM組合模型的CBFI指數(shù)預(yù)測結(jié)果分析
4.4 基于加權(quán)組合模型的CBFI指數(shù)預(yù)測實例分析
4.4.1 基于加權(quán)組合模型的研究
4.4.2 基于加權(quán)組合模型的CBFI指數(shù)預(yù)測結(jié)果分析
4.5 本章小結(jié)
結(jié)論
5.1 結(jié)論
5.2 展望
參考文獻
致謝
作者簡歷及攻讀碩士學位期間的科研成果
本文編號:3778824
【文章頁數(shù)】:61 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究文獻綜述
1.2.1 航運運價波動研究進展
1.2.2 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解研究綜述
1.2.3 航運運價預(yù)測研究進展
1.2.4 小結(jié)
1.3 論文內(nèi)容及技術(shù)路線框架
2 國內(nèi)散貨航運市場及沿海散貨運價指數(shù)概述
2.1 國內(nèi)散貨航運市場概述
2.1.1 國內(nèi)散貨航運市場運輸?shù)闹饕浄N
2.1.2 國內(nèi)散貨航運市場運輸?shù)闹饕?br> 2.1.3 近期國內(nèi)散貨航運市場需求分析
2.1.4 近期國內(nèi)散貨航運市場供給分析
2.2 沿海散貨運價指數(shù)介紹
2.2.1 沿海散貨運價指數(shù)構(gòu)成及計算方法
2.2.2 沿海散貨運價指數(shù)的作用和意義
2.3 影響沿海散貨運價因素分析
2.4 本章小結(jié)
3 CBFI指數(shù)波動特性分析
3.1 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分析理論及其在運價指數(shù)波動特性分析中的適用性
3.1.1 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解概述
3.1.2 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解特性
3.1.3 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解在本文模型中的作用
3.2 算法原理
3.2.1 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解基本原理
3.2.2 IMF重構(gòu)算法
3.3 CBFI指數(shù)波動分析實例
3.3.1 數(shù)據(jù)選擇
3.3.2 統(tǒng)計量介紹
3.3.3 EMD分解
3.3.4 IMF統(tǒng)計分析
3.3.5 重構(gòu)IMF分析
3.3.6 低頻序列—重大事件影響
3.3.7 高頻序列分析—短期市場不規(guī)則事件的影響
3.3.8 趨勢項序列分析—長期發(fā)展趨勢
3.4 本章小結(jié)
4 基于EMD預(yù)處理的CBFI指數(shù)預(yù)測研究
4.1 模型介紹
4.1.1 支持向量機原理
4.1.2 粒子群優(yōu)化算法
4.1.3 自回歸線性模型
4.1.4 加權(quán)組合預(yù)測模型
4.2 預(yù)測結(jié)果評價指標
4.3 基于EMD組合模型的CBFI指數(shù)預(yù)測實例分析
4.3.1 數(shù)據(jù)來源
4.3.2 基于EMD-AR組合模型的研究
4.3.3 基于EMD-AR組合模型的CBFI指數(shù)預(yù)測結(jié)果分析
4.3.4 基于EMD-PSO-SVM組合模型的研究
4.3.5 基于EMD-PSO-SVM組合模型的CBFI指數(shù)預(yù)測結(jié)果分析
4.4 基于加權(quán)組合模型的CBFI指數(shù)預(yù)測實例分析
4.4.1 基于加權(quán)組合模型的研究
4.4.2 基于加權(quán)組合模型的CBFI指數(shù)預(yù)測結(jié)果分析
4.5 本章小結(jié)
結(jié)論
5.1 結(jié)論
5.2 展望
參考文獻
致謝
作者簡歷及攻讀碩士學位期間的科研成果
本文編號:3778824
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