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随着大宗商品市场化的加快和电子信息技术的快速发展,以互联网为载体的网络信息将方便快捷地传递到市场及市场参与者.本文从海量开源数据出发,利用搜索引擎平台,提取核心信息构建网络关注度指标,并提出了基于网络关注度的大宗商品价格预测模型.通过引入具有不同核函数的支持向量回归模型,分别建立了针对单个市场(原油、铜以及玉米)的网络关注度预测模型和综合考虑市场间联动性的多市场网络关注度预测模型.实证结果表明,网络关注度对于市场价格的变动有显著的格兰杰因果关系,引入网络关注度指标和相关市场信息能显著提高预测精度. 相似文献
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基于SSA-ELM的大宗商品价格预测研究 总被引：2，自引：0，他引：2
随着经济全球化的发展,国际期货市场中各大类大宗商品价格波动剧烈,而全球经济形势不明朗以及货币政策不确定使得大宗商品期货价格难以被准确预测.本文选取玉米,原油,黄金分别作为大宗商品农产品类、能源类、金属类的代表对象,基于奇异谱分析方法(singular spectrum analysis,SSA),对商品期货价格进行分解,结合Kmeans动态聚类技术将分解量聚合成不同特征的价格序列,再采用具有优良特性的极限学习机算法(extreme learning machine,ELM)对模型进行训练,得到大宗商品期货价格预测模型.实证结果表明,采用序列分解聚类策略能够显著提高模型预测精度,在价格未来的整体水平和变动方向上都能达到较好的预测效果. 相似文献
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