基于TN-LP-LSTM-SVM混合模型的原油期货次日价格变化方向和波动率大小预测
原油价格受国际政治、经济、军事、外交以及其他复杂因素的影响,这些因素的频繁变化使油价表现出随机波动,给原油投资及交易决策带来困难,准确预测油价已成为能源领域学术界的研究热点.但是,现有关于原油价格预测的文献大多数是预测原油价格的数值而不是变化方向,而且不是同时预测原油价格和波动率,因此无法给投资者充分的决策指导信息.为了填补这一研究空白,提出一种结合转移网络(TN)、链接预测(LP)、长短期记忆模型(LSTM)和支持向量机(SVM)的新的混合模型TN-LP-LSTM-SVM来更精确地预测WTI期货次日价格变化方向和波动率大小,为投资者、能源相关企业和参与政策决策的政府人员提供有益的建议.在不同的时间窗口下(h∈[1,50]且h∈Z+)对TN-LP-LSTM-SVM与CNN-SVM、LSTM和SVM的预测精度作比较,发现在进行中长期预测时(h?4),TN-LP-LSTM-SVM总是稳健地优于CNN-SVM、LSTM和SVM.
原油期货、方向预测、转移网络、链接预测、长短期记忆模型、支持向量机
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F416.22(世界工业经济)
国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金
2022-09-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共10页
2627-2636