本文關(guān)鍵詞： 原油價格預(yù)測 集合經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?EEMD) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型　出處：《蘭州大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：國際原油價格的頻繁波動很大程度上影響著全球經(jīng)濟和社會的穩(wěn)定,而原油作為經(jīng)濟市場的一種特殊商品,其價格波動不僅受到供給與需求的影響,同時,天氣狀況、股票漲跌、經(jīng)濟發(fā)展、政治因素、國民心理預(yù)期等因素也對其有顯著的影響。歷史研究表明,原油價格的波動具有非線性、不確定性和動態(tài)性等特性,這些特性給原油價格的的建模與預(yù)測工作帶來一定的挑戰(zhàn)。因此,為提高模型的預(yù)測能力,在建模之前對數(shù)據(jù)去噪是很有必要的。本文在進行實證分析時,首先通過集合經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?EEMD)對國際原油價格加以處理得到一系列獨立的固有模態(tài)函數(shù)(IMF)和殘差序列,接著將前一步分解所得到的新序列分別作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層,然后將各個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的結(jié)果加總得到原油價格的最終預(yù)測值。為驗證混合模型的有效性,本文對美國西德克薩斯中級原油價格(WTI)和布倫特原油價格(Brent)的數(shù)據(jù)進行預(yù)測,通過各項誤差指標的對比,結(jié)果表明相比單個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,本文提出的EEMD和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對原油價格的預(yù)測更為準確。
[Abstract]:The frequent fluctuations in international crude oil prices to a large extent affect the stability of the global economy and society. As a special commodity in the economic market, the price fluctuations of crude oil are not only affected by supply and demand, but also by weather conditions. The rise and fall of stocks, economic development, political factors, national psychological expectations and other factors also have a significant impact on it. Historical studies show that the fluctuation of crude oil prices has the characteristics of nonlinearity, uncertainty and dynamics. These characteristics bring some challenges to the modeling and forecasting of crude oil price. Therefore, in order to improve the prediction ability of the model, it is necessary to de-noising the data before modeling. First, a series of independent intrinsic mode functions (IMF) and residual sequences are obtained by means of empirical mode decomposition (EEMD), and then the new sequences obtained by the former decomposition are used as input layers of BP neural network model. In order to verify the validity of the mixed model, the data of WTI and Brent crude prices of West Texas Intermediate crude are forecasted in this paper. The results show that the EEMD and neural network models proposed in this paper are more accurate than the single BP neural network model in predicting the price of crude oil.
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F416.22;F764.1;F224

【參考文獻】

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本文編號：1519724