本文關(guān)鍵詞：基于獨(dú)立成分分析的國(guó)際原油價(jià)格分析預(yù)測(cè)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：作為全球最重要的基礎(chǔ)化工原料和戰(zhàn)略資源,原油對(duì)世界各國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、國(guó)防安全等具有強(qiáng)大的支撐作用,國(guó)際原油價(jià)格的波動(dòng)在世界經(jīng)濟(jì)政治形勢(shì)中占據(jù)舉足輕重的地位。隨著中國(guó)對(duì)外石油依存度的日趨攀升,世界原油價(jià)格波動(dòng)對(duì)我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的沖擊愈加顯著。深入理解國(guó)際原油市場(chǎng),挖掘國(guó)際原油價(jià)格的隱藏波動(dòng)機(jī)制,合理預(yù)測(cè)未來(lái)油價(jià)走勢(shì)對(duì)于維護(hù)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、企業(yè)運(yùn)作和人們生活顯得尤為重要。鑒于國(guó)際原油市場(chǎng)價(jià)格形成機(jī)制具有復(fù)雜性和高度非線性的特點(diǎn),本文首次嘗試選取獨(dú)立成分分析方法(ICA)作為國(guó)際原油價(jià)格數(shù)據(jù)的預(yù)處理技術(shù),探究國(guó)際原油市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)的影響因素;結(jié)合支持向量回歸模型(SVR),提出了基于獨(dú)立成分分析方法的國(guó)際原油價(jià)格非線性集成分析預(yù)測(cè)模型ICA-SVR2:選取國(guó)際基準(zhǔn)油價(jià)WTI原油現(xiàn)貨價(jià)格作為預(yù)測(cè)目標(biāo)。作為原油價(jià)格數(shù)據(jù)的預(yù)處理技術(shù),獨(dú)立成分分析實(shí)現(xiàn)了國(guó)際油價(jià)序列的特征提取,尋求出國(guó)際原油價(jià)格時(shí)間序列中的共同隱藏驅(qū)動(dòng)因素,從原始4列國(guó)際油價(jià)信號(hào)提取出長(zhǎng)期趨勢(shì)、重大事件項(xiàng)和市場(chǎng)短期波動(dòng)三個(gè)獨(dú)立成分;接著針對(duì)三項(xiàng)獨(dú)立成分,利用網(wǎng)格搜索法和交叉驗(yàn)證法相結(jié)合的方式進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu),構(gòu)建出不同的SVR模型分別進(jìn)行預(yù)測(cè),獲得各序列預(yù)測(cè)值;最終將三項(xiàng)獨(dú)立成分的預(yù)測(cè)值進(jìn)行SVR集成得到WTI油價(jià)最終預(yù)測(cè)值,實(shí)現(xiàn)了WTI油價(jià)走勢(shì)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。通過(guò)對(duì)WTI原油價(jià)格的模擬預(yù)測(cè)表明:基于獨(dú)立成分分析的國(guó)際原油價(jià)格分析預(yù)測(cè)模型不僅可以挖掘出國(guó)際原油市場(chǎng)的隱藏驅(qū)動(dòng)因素,有效提升預(yù)測(cè)結(jié)果的可解釋性;同時(shí)實(shí)現(xiàn)了國(guó)際原油價(jià)格的精準(zhǔn)預(yù)測(cè),證明了ICA-SVR2模型具有解釋能力強(qiáng)、魯棒性高、學(xué)習(xí)與泛化能力強(qiáng)的特點(diǎn)。
【關(guān)鍵詞】：國(guó)際原油價(jià)格 油價(jià)影響因素 獨(dú)立成分分析 支持向量回歸 集成分析預(yù)測(cè)
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F416.22;F764.1
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-14
• 1.1 選題背景及意義9-10
• 1.1.1 選題背景9-10
• 1.1.2 選題意義10
• 1.2 論文的結(jié)構(gòu)安排10-13
• 1.2.1 研究?jī)?nèi)容、方法與思路10-12
• 1.2.2 論文章節(jié)安排12-13
• 1.3 論文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)13
• 1.4 本章小結(jié)13-14
• 第二章 國(guó)際原油價(jià)格分析預(yù)測(cè)基本現(xiàn)狀14-31
• 2.1 國(guó)際原油價(jià)格影響因素分析14-23
• 2.1.1 供需因素15-19
• 2.1.2 經(jīng)濟(jì)金融因素19-21
• 2.1.3 突發(fā)事件21-23
• 2.2 國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)分析研究現(xiàn)狀23-29
• 2.2.1 石油價(jià)格分析預(yù)測(cè)理論方法24-25
• 2.2.2 石油價(jià)格分析預(yù)測(cè)計(jì)量模型25-27
• 2.2.3 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型模型27-29
• 2.3 本章小結(jié)29-31
• 第三章 獨(dú)立成分分析方法與支持向量回歸模型31-44
• 3.1 獨(dú)立成分分析(ICA)31-38
• 3.1.1 獨(dú)立成分分析定義31-33
• 3.1.2 獨(dú)立成分估計(jì)原理33-35
• 3.1.3 Fast-ICA算法實(shí)現(xiàn)35-37
• 3.1.4 獨(dú)立成分分析方法的適用性37-38
• 3.2 支持向量回歸模型(SVR)38-43
• 3.2.1 SVR模型原理38-40
• 3.2.2 核函數(shù)的選取40-41
• 3.2.3 SVR模型參數(shù)的尋優(yōu)41-42
• 3.2.4 SVR模型的適用性42-43
• 3.3 本章小結(jié)43-44
• 第四章 國(guó)際原油價(jià)格集成分析預(yù)測(cè)模型44-50
• 4.1 ICA-SVR2模型框架44-45
• 4.2 ICA-SVR2集成分析預(yù)測(cè)流程45-46
• 4.3 集成分析預(yù)測(cè)中的關(guān)鍵問(wèn)題46-48
• 4.3.1 獨(dú)立成分個(gè)數(shù)的確定46-47
• 4.3.2 SVR核函數(shù)的選擇47-48
• 4.3.3 SVR參數(shù)尋優(yōu)48
• 4.4 本章小結(jié)48-50
• 第五章 實(shí)證分析—WTI原油價(jià)格分析預(yù)測(cè)50-63
• 5.1 實(shí)證分析設(shè)置50-51
• 5.1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源和預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)準(zhǔn)則50
• 5.1.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置和實(shí)現(xiàn)50-51
• 5.2 油價(jià)序列的獨(dú)立成分分析51-53
• 5.2.1 數(shù)據(jù)描述51
• 5.2.2 確定獨(dú)立成分個(gè)數(shù)51-52
• 5.2.3 獨(dú)立成分的估計(jì)及其經(jīng)濟(jì)含義52-53
• 5.3 獨(dú)立成分的SVR預(yù)測(cè)53-57
• 5.3.1 SVR預(yù)測(cè)模型的參數(shù)尋優(yōu)53-56
• 5.3.2 三項(xiàng)獨(dú)立成分的預(yù)測(cè)模型及預(yù)測(cè)結(jié)果56-57
• 5.4 獨(dú)立成分預(yù)測(cè)結(jié)果的SVR集成57-60
• 5.4.1 SVR集成模型的參數(shù)尋優(yōu)57-59
• 5.4.2 SVR集成模型的預(yù)測(cè)結(jié)果及魯棒性分析59-60
• 5.5 預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比分析60-62
• 5.6 本章小結(jié)62-63
• 第六章 結(jié)論與展望63-65
• 6.1 研究結(jié)論63-64
• 6.2 不足和展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-69
• 致謝69-70
• 作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄70

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1 王建華;鄭震;張延p

本文編號(hào)：333153