基于ARIMA-RF组合模型的国内动力煤价格预测

选取秦皇岛港口动力煤价格作为研究对象,搜集10年间煤价数据并分析其影响因素,确定煤炭产量、港口库存、运输成本、火力发电量及社会用电量为主要影响因素;分别建立ARIMA(2,1,2)模型和RF(随机森林)模型并优化,通过加权平均法得到ARIMA和RF模型权重,建立ARIMA-RF组合模型。该模型较深度神经网络模型(DNN)、支持向量回归模型(SVR)、ARIMA模型、RF模型预测的煤价准确度更高,可准确预测动力煤价格走势,为调控能源消费强度、深化能源体制机制改革政策制定提供参考。     

基于ARIMA-SVM的煤炭价格预测及实证研究

煤炭价格是煤炭市场最重要的风向标,预测煤炭价格对我国煤炭行业及相关产业发展具有重要意义,为提高煤炭价格预测的准确度,提出了基于ARIMA-SVM的煤炭价格预测方法。ARI-MA-SVM考虑了煤炭价格时间序列自身特性和对煤炭价格的多种影响因素,采用平均加权的方式将ARIMA和SVM的预测结果进行结合,以期得精度较高、误差水平低的预测结果。对环渤海动力煤价格进行了预测实证分析,实验结果表明,与分别采用ARIMA或SVM的预测结果相比,ARI-MA-SVM方法可以对煤炭价格进行精度更高的预测。     

全球稀土消费预测模型研究

为了准确把握全球稀土消费变化,本文在分析单整自回归移动平均(ARIMA)模型与非线性灰色伯努利(NGBM)模型特点的基础上,采用粒子群优化算法(PSO)对非线性灰色伯努利模型的参数进行了优选,建立了ARIMA耦合PSO-NGBM的全球稀土消费的时间序列预测模型。该模型将全球稀土消费时间序列的数据结构分解为线性自相关主体和非线性残差两部分,首先用ARIMA模型预测序列的线性主体,然后用PSO-NGBM模型对其非线性残差进行估计,最终合成为整个序列的预测结果。预测结果表明,耦合模型的预测准确率显著高于单一的ARIMA模型的预测准确率,从而证实了耦合模型用于全球稀土消费预测的有效性。     

基于ARIMA-GRACH模型的现货电价预测

通过建立ARIMA预测模型对现货电价进行预测,并对ARIMA模型存在的异方差问题通过GARCH模型进行修正。实证算例中,采用北欧四国电力市场数据,与ARIMA和灰色GM（1,1）模型进行比较,表明ARIMA—GARCH模型的预测精度更高,预测误差更小。     

国际石油价格预测模型综述

按照时间的顺序,从非正式模型、理论模型和模拟模型3个角度综述了世界石油价格的预测模型。其中,石油价格的非正式预测模型简单易懂,对政策的制定和社会经济发展影响较大;理论模型是研究问题的基础;模拟模型能利用技术手段更好地进行价格波动区间的预测。     

国际石油价格预测模型综述

按照时间的顺序,从非正式模型、理论模型和模拟模型3个角度综述了世界石油价格的预测模型。其中,石油价格的非正式预测模型简单易懂,对政策的制定和社会经济发展影响较大;理论模型是研究问题的基础;模拟模型能利用技术手段更好地进行价格波动区间的预测。     

基于支持向量机的石油期货价格预测

建立了基于支持向量机技术的石油期货价格预测方法.该方法使用价格序列一阶差分及其滞后值建模,采用径向基(RBF)核函数和序贯最小优化(SMO)算法,通过综合验证方式确定包括嵌入维数在内的各参数.实证研究表明,支持向量机方法比RBF神经网络和ARIMA模型预测精度更高,具有很好的应用前景.     

影响国际石油价格变动的主要因素

按照供求定价的基本原理,通过构建石油价格变动模型,认为影响石油价格变动的因素包括:两期经济总量变动值的一阶差分、相邻两期库存变动值的一阶差分、前一期石油价格的一阶差分以及外生冲击的变化. 其中,经济变动是决定油价变动的主要因素,而库存变动和以政治因素、自然因素、技术进步为代表的外生变量只能在一定时期内影响石油价格走势,不能作为判断石油价格变化的依据.同时,比照1970-2005年国际原油价格变动和世界经济(GNP)运行的实际情况,对模型的结论进行了直观检验和进一步解释.     

辽宁省水资源需求量预测分析

结合辽宁省水资源需求的总体变化趋势以及社会经济发展用水现状,详细分析了GM(1,1)、Logistic模型理论和参数特征后将上述2种模型有效结合构建了组合预测模型,对辽宁省水资源需求量进行预测分析并对预测结果采用ARIMA模型进行了一级修正;然后根据辽宁省综合节水潜力和节水规划总体目标对预测结果进行二级修正。研究表明:水资源需求量二级修正预测结果能够更加准确、客观地反映区域水资源需求现状,模型表现出较高的准确度与可靠性。     

石油价格波动规律及其预警识别体系研究

石油价格波动及预警识别理论是研究石油价格在内外因素影响下的变化以及由变化程度映射出的警戒状态及其响应机制的理论。现今主流的石油价格波动理论基本以石油价格量为唯一研究基础.相应的预警识别体系亦与之相附和。就研究效果而言其直观度较高,但预测准确性较弱。同时预警准值的确定缺乏依据且识别体系简单。本文在沿袭现有油价量为基准的研究方法的同时。创新性地提出以相对率表达价格波动,并以此为基础构建预警识别体系。而警限值亦创造性地运用分位数法确定。并对传统的专家法的合理性作了科学验证以及优化。价格调控依据是波动率,调控基础对象是价格量,价格量的回归使波动平抑后则实现调控目标。     

基于ARIMA模型的欧盟碳金融市场期货价格预测及启示

欧盟碳金融市场作为全球最大、最成熟的碳排放市场,碳金融市场期货价格波动已经显现出一定规律。我国碳金融期货市场还处于筹划阶段,探究欧盟碳期货动态变化规律,对其价格进行预测,不仅可以丰富碳金融市场的相关理论,而且为我国碳期货市场的发展、防止碳价格过度波动、稳定碳价格提供借鉴。ARIMA模型已广泛应用于金融领域,能较好把握时间序列动态规律,运用ARIMA模型,选择2013年1月至2018年7月EUA期货结算价作为分析数据,对欧盟碳期货交易价格作为期3个月的预测。预测结果显示,在未来3个月碳期货价格依然会有较大幅度的波动。总结欧盟碳期货历史价格剧烈波动的原因,提出我国建设碳期货市场应从设置碳价波动区间、允许碳配额跨期存储、加大财政补贴力度3方面着手完善碳期货市场价格稳定机制。     

基于滚动时间窗的ε-SVR煤炭价格预测模型研究

从研究煤炭价格序列自身变化规律的角度,提出基于滚动时间窗的ε-SVR预测模型,通过数据重构获得输入与输出样本,随着时间推移,不断更新滚动时间窗的数据内容,从而建立动态的ε-SVR模型预测最新时点的煤炭价格。将此模型应用于秦皇岛港5 500 kcal混煤价格的预测,分别进行了1期、3期、6期、9期及12期的价格预测,所有预测结果的平均误差值不超过3%,可见预测精度较高,预测效果良好。而且此模型数据获取简单、计算灵活方便,可应用于煤炭价格等非平稳时间序列的预测问题中,其结果可以为相关企业决策者提供科学有效的数据支持。     

改进的GM(1,1)模型在区域降水量预测中的应用研究

通过引入变量权重系数对传统灰色动态预测模型各变量赋予权重值,对传统GM(1,1)进行改进,并将改进的GM(1,1)模型运用区域的降水量预测中。研究结果表明:改进的GM(1,1)模型可以更好的考虑变量之间的权重,改善传统模型的计算收敛精度。在对年降水量的预测中,改进的GM(1,1)模型可通过置信度为95%的F检验,相比于传统模型,改进的模型在区域2个降水站点年降水预测相对误差分别减少9.3%和17.52%。改进的GM(1,1)模型在夏季F检验的决定系数和F值均最高,冬季最低。研究成果对于区域降水量的预测提供参考价值。     

石油价格预测网络技术的运用

价格是市场经济无法回避的话题。石油价格更是国内外新老专家们最为热衷讨论的话题。这是因为石油在人类今后四分之一世纪的发展中,仍将发挥重要作用;也因为影响石油价格的各种因素存在着高度的不确定性,预测难度也高于其他任何价格的预测。因     

石油价格预测与网络技术的运用

价格是市场经济无法回避的话题.石油价格更是国内外新老专家们最为热衷讨论的话题.这是因为石油在人类今后四分之一世纪的发展中,仍将发挥重要作用;也因为影响石油价格的各种因素存在着高度的不确定性,预测难度也高于其他任何价格的预测.因此,不论就其重要性而言或是从预测结果不理想的角度考虑,人们必须随时不断地进行预测.这个事实是我们无法回避的.     

原油期货市场的价格发现功能--基于信息份额模型的分析

近些年来石油价格的上涨对中国和世界经济产生了重大而深远的影响,在期货市场上不仅可以通过套期保值在一定程度上避免这种价格风险,而且还可以利用期货市场的价格发现功能对石油价格进行预测。本文利用向量误差修正模型分析了原油期货市场对原油价格的发现功能。文章认为,期货市场对原油价格发现的贡献比例达到54．27％,即期货价格对原油价格的变动起着主要的引导作用。因此,发展我国的能源期货市场是促进国家经济安全的重要手段和紧迫任务。     

基于系统动力学的油价预测

石油价格的波动已经对国际经济及相关产业产生了重要的影响,未来石油价格趋势的准确预测是相关产业经济的重要参考因素.本文将石油价格及其影响因素视为非线性时变系统,运用系统动力学理论,分析了影响石油价格的主要因素,剖析了影响石油价格的主要因果关系,构造出油价系统的系统动力学模型,并进行模拟得出了2000～2020年的油价波动趋势.结果表明:2000～2007年的预测精度达到96.42%.为应对高油价提供了决策依据及有效措施.     

煤炭价格与石油价格的波动溢出效应分析

本文通过建立BEKK-MGARCH模型对煤炭价格与石油价格之间的关系做了深入的研究.结果揭示了煤炭市场价格和石油市场价格之间除了正相关关系外,有显著的双向价格溢出效应,而且波动是非对称的,波动溢出的短期模式和长期模式并不完全相同.煤炭与石油互为替代能源,当石油价格上升时,会对煤炭市场形成冲击,刺激煤炭价格上升;同样煤炭价格的上升在短期对石油价格也有些许冲击,但是长期来看,影响不大.     

EIA发表《2002年版世界能源展望》

美国能源情报署(EIA)最近发表了《2002年版世界能源展望》,主要内容如下 1.石油需求。根据基础预测,随着世界经济的增长,世界石油的需求量将从2000年的每天7600万桶增长到2020年的每天1.189亿桶。2020年的需求量将是2000年的1.56倍。这将意味着石油需求年均增长2％,其中居首位的是运输业对石油需求的增加。到2020年,运输业的需求将占总需求量的70％。世界需求的增长趋势将受价格的左右。在低价位情况下,2020年的需求量预计为每天1.15亿～1.25亿桶。 2.石油价格。石油价格过去一直变幻不定,预计未来依然如此。这种情况主要是由石油供应方的特殊结构因素决定的。在石油价格方面存在着三种预测。 基础预测认为,以2000年美元价格计算,在经历了2001～2002年的石油价格下降之后,     

基于时间序列分析的输变电工程变压器价格短期预测研究

变压器价格是影响输变电工程投资的重要因素,但是由于影响变压器价格因素众多,因此对变压器价格进行科学预测有一定的难度,而输变电工程投资管控又迫切需要对变压器价格进行准确地预测。鉴于此,文章以2010~2018年输变电工程变压器价格为研究样本,在描述变压器价格变动轨迹的基础上,分别以移动平均法、单指数平滑法、双指数平滑法、非周期的Holt-Winter法、AR模型和MA模型对变压器价格进行预测,给出2019年和2020年变压器价格的预测值并进行优劣判断。研究结果表明:双指数平滑法预测精度相对较高,而引入多种时间序列模型进行变压器价格预测,能够给出投资决策者多种选择,可以提高决策的精确性和柔性,对输变电工程实现精准投资和良性投资控制具有一定的积极意义。