玉米期貨價格的預(yù)測預(yù)警工作在指導(dǎo)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、調(diào)節(jié)農(nóng)業(yè)下游市場發(fā)展中具有非常重要的作用。針對現(xiàn)有文獻(xiàn)在玉米期貨價格預(yù)測方法的不系統(tǒng)、不全面性,本文基于復(fù)雜系統(tǒng)管理方法論,采用TEI@I方法構(gòu)建了玉米期貨價格預(yù)測的研究框架,并通過實際數(shù)據(jù)開展了分析和預(yù)測。通過本文的研究結(jié)果可以看出,回歸模型、VAR模型以及RPROP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的單獨預(yù)測效果差異較大且時序上不穩(wěn)定,而通過Bootstrap集成方法后的TEI@I方法則呈現(xiàn)出較好的預(yù)測效果,且優(yōu)于等權(quán)重的集成模型。

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【部分圖文】：

圖1基于TEI@I方法論的玉米期貨價格預(yù)測模型理論框架

中國科學(xué)院大學(xué)的汪壽陽教授團(tuán)隊在2005年提出了TEI@I方法論[26]，該方法將人工智能技術(shù)方法與傳統(tǒng)計量分析的統(tǒng)計方法相結(jié)合，從而達(dá)到對復(fù)雜系統(tǒng)分析的目的[27-32]。所謂TEI@I方法論，即“文本挖掘(textmining)+經(jīng)濟(jì)計量(econometrics)+智能技....

圖2RPROP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)圖(模型2)

在該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，消費者預(yù)期指數(shù)、國內(nèi)玉米產(chǎn)量、國內(nèi)玉米消費量以及豬肉價格等變量的權(quán)重相對較大，說明以上四個變量對玉米期貨價格的影響較大。其中國內(nèi)玉米產(chǎn)量、國內(nèi)玉米消費量、豬肉價格等變量對玉米期貨價格的影響為正，而消費者預(yù)期指數(shù)對玉米期貨價格的影響為負(fù)。該模型結(jié)果與回歸模型的結(jié)....

圖3基于Bootstrap的集成方法步驟

Bootstrap也稱為自助法，一般通過從訓(xùn)練集中有放回地抽取多個子集來訓(xùn)練模型，并對模型結(jié)果進(jìn)行平均來獲得具有較高精度的集成模型結(jié)果[42-44]。考慮到在時間序列數(shù)據(jù)中，預(yù)測方法在訓(xùn)練集和測試集上的表現(xiàn)往往差別較大，因此本文參考張嘉為等[45]的做法，通過Bootstrap方....

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