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题名基于多尺度组合模型的铜价预测研究
被引量：24
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作者
王书平
胡爱梅
吴振信
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机构
北方工业大学经济管理学院
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出处
《中国管理科学》
CSSCI
北大核心
2014年第8期21-28,共8页
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基金
北京市属市管高等学校人才强教计划资助项目(PHR20110869)
北京市教委学科与研究生教育专项基金(PXM2013_014212_000005)
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文摘
铜价预测是国际大宗商品市场研究的一个重要领域。本文运用经验模态分解法(EMD)、人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)和时间序列方法,基于分解-重构-集成的思想,构建了一个多尺度组合预测模型。在模型构建过程中,提出了运用游程判定法对分量序列进行重构的新思路。然后,运用此模型对LME铜价波动特点和走势进行分析:将铜价序列分解并重构成高频、低频和趋势三个部分,并从不规则因素、重大事件以及长期趋势三个角度解释了重构项的波动特征;实证分析表明,与灰色模型GM(1,1)、Elman神经网络方法等单模型,以及ARIMA-SVM组合模型相比,多尺度组合模型取得了最好的预测效果。
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关键词
多尺度模型
经验模态分解
支持向量机
神经网络
游程判定法
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Keywords
multi-scale model
EMD
SVM
ANN
run length judgment method
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分类号
F224.0
[经济管理—国民经济]
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