針對非線性、非平穩(wěn)且呈現(xiàn)劇烈波動的區(qū)間時間序列,文章提出了一種新的基于區(qū)間時間序列小波多尺度分解的組合預(yù)測方法。首先,建立區(qū)間時間序列小波多尺度分解模型對區(qū)間時間序列進(jìn)行分解和重組,得到區(qū)間趨勢序列與殘差序列。然后,用Holt’s指數(shù)平滑方法、ARIMA模型和支持向量回歸（SVR）三種單項預(yù)測方法對分解后的趨勢序列和殘差序列進(jìn)行預(yù)測,再通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對單項預(yù)測結(jié)果進(jìn)行集成,得到區(qū)間時間序列最終預(yù)測值。最后,將本模型應(yīng)用于WTI原油價格的實證分析中,結(jié)果表明,相比已有的預(yù)測方法,所提出的區(qū)間時間序列組合預(yù)測方法具有較高的預(yù)測精度和良好的適用性。 

【文章來源】：統(tǒng)計與決策. 2020,36(19)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

中可以看出，WTI原油價格區(qū)間時間序列經(jīng)過

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3229008