论文部分内容阅读
石油作为国民经济生活中不可或缺的能源，其价格的波动不仅对宏观经济增长产生巨大影响，还直接关系到人们的日常生活，对我国经济的发展有着深远影响。因此，准确预测未来一段时间内石油价格的变化趋势，有重要的现实意义。本文应用组合模型对WTI原油价格进行了预测研究，具体内容如下: 1.应用灰典型相关分析方法对WTI原油价格序列的影响因素进行分析，结果表明:美元指数是影响WTI原油价格的一个重要因素。 2.建立了WTI原油价格序列的ARMA模型，并将美元指数作为外生变量引入ARMA模型，建立了WTI原油价格序列的ARMAX模型并进行了预测，实证研究结果表明:该模型预测效果优于ARMA模型。 3.对WTI原油价格收益率序列进行R/S分析，发现其具有长记忆性特征。因此，对其进行分数差分处理，过滤掉序列的长记忆性信息，并对得到的短记忆序列建立了NAR模型，实证研究结果表明:基于分数差分的NAR模型较NAR模型有更好的预测精度。 4.在ARMA模型、ARMAX模型、NAR模型、分数差分后的NAR模型的基础上分别建立了径向基神经网络组合模型、最优加权组合模型、指数加权移动平均组合模型，并分别对各个单模型和各个组合模型进行了比较分析，实证研究结果表明:基于ARMAX模型和分数差分后的NAR模型的最优加权组合模型和指数加权移动平均组合模型的预测精度较好。