基于Lasso和Xgboost的油价预测研究

摘要：

鉴于国际原油价格波动的频繁性和对国民经济的重要性,油价的预测和油价的影响因素研究一直是国内外的研究热点.为了提高油价预测的准确性,本文在总结前人提出的油价影响因素的基础上,运用Lasso方法筛选出美国原油生产成本、 WTI原油期货价格、中国原油产量等11个主要影响因素,之后使用Xgboost方法对油价进行预测.数值试验结果表明,相比较其它预测方法,本文构建的Lasso-Xg-boost组合方法预测精度更高,泛化能力更强.最后本文应用已有模型对2018~2019年WTI原油价格进行趋势预测.

关键词：Lasso方法、Xgboost方法、Lasso-Xgboost方法、WTI现货价格预测、模型误差、分类与回归树

所属期刊栏目：37

分类号：F222;F416.22(经济计算、经济数学方法)

资助基金：国家自然科学基金资助项目"国际油价波动的独立源影响因素及其集成智能预测研究" 71203055

在线出版日期：2018-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：31-37