基于小波分解和ARIMA-GRU混合模型的外贸风险预测预警研究

摘要：

全球经济的不确定性加剧了国际贸易风险,高精度贸易风险预测是保障产业安全、促进经济健康发展的有效途径.本文以贸易竞争力指数刻画对外贸易风险,针对贸易数据非线性、非平稳、强波动且样本量相对较少等数据特点,构建了基于小波分解的差分整合移动平均自回归(ARIMA)和门控循环单元(GRU)的混合预测模型.该模型首先通过小波变换将原始贸易时序数据分解为低频数据和高频数据,继而使用ARIMA和GRU对两频段数据分别建模预测,并对预测值融合,得到贸易竞争力指数的最终预测结果.此外,本文构建了便于贸易风险实践管理的预警机制.为了检验该预警系统的有效性、适用性和实用性,本文以机电产品为例进行实证验证.研究结果表明,与LSTM、GRU、RNN等单模型及混合模型相比,本文提出的预测方法具有更高的预测精度,在短期与长期外贸风险预测中具有良好性能,可为我国的外贸风险管理提供更为科学的决策依据.

关键词：外贸风险预测、小波分解、差分整合移动平均自回归模型、门控循环单元

所属期刊栏目：31

分类号：F752(各国对外贸易)

资助基金：教育部哲学社会科学研究项目重大课题攻关项目;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：100-110