石油期貨價格預(yù)測研究

內(nèi)容概要

本書共九章，具體內(nèi)容為緒論、石油期貨價格的波動機制研究、相關(guān)因素對石油期貨價格影響的實證分析、基于SVR的石油期貨價格預(yù)測方法、基于聚類分析的石油期貨價格預(yù)測方法、基于DIPA方法的石油期貨市場突發(fā)事件影響預(yù)測、基于ES-KNN方法的事件強度評價、石油期貨價格的混合預(yù)測方法。    本書可作為石油期貨市場研究人員、交易人員的參考書，也可為其他從事金融時問序列預(yù)測的研究人員提供有益的借鑒。

書籍目錄

1 緒論  1.1 研究背景與意義  1.2 綜述    1.2.1 傳統(tǒng)石油期貨價格預(yù)測方法    1.2.2 石油期貨價格研究的最新進(jìn)展    1.2.3 石油期貨價格預(yù)測研究的發(fā)展趨勢  1.3 研究內(nèi)容  1.4 本書主要創(chuàng)新點    2 石油期貨價格的滾動機制研究  2.1 石油期貨    2.1.1 石油及其對世界的影響    2.1.2 石油期貨的發(fā)展與現(xiàn)狀  2.2 石油期貨價格的構(gòu)成    2.2.1 產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的成本和稅金    2.2.2 產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的利潤    2.2.3 期貨交易中的成本    2.2.4 期貨商品流通費用    2.2.5 期貨交易中的預(yù)期利潤  2.3 石油期貨標(biāo)的物的供求特征    2.3.1 石油資源的不可再生性    2.3.2 石油資源供需的地區(qū)不平衡性    2.3.3 石油生產(chǎn)的特殊性    2.3.4 石油需求的剛性  2.4 促使石油期貨價格波動的因素    2.4.1 影響石油期貨價格中長期走勢的主要因素    2.4.2 造成石油期貨價格短期波動的主要原因  2.5 本章小結(jié)   3 相關(guān)因素對石油期貨價格影響的實證分析  3.1 分析模型    3.1.1 相關(guān)分析    3.1.2 單位根檢驗    3.1.3 Granger因果檢驗    3.1.4 協(xié)整分析  3.2 實證研究    3.2.1 變量及其樣本選取    3.2.2 相關(guān)分析結(jié)果    3.2.3 單位根檢驗結(jié)果    3.2.4 Granger檢驗結(jié)果    3.2.5 協(xié)整檢驗結(jié)果  3.3 本章小結(jié)    4 基于SVR的石油期貨價格預(yù)測方法  4.1 支持向量機回歸（SVR）方法    4.1.1 回歸問題的基本形式    4.1.2 支持向量機回歸（SVR）  4.2 基于SVR的石油期貨價格預(yù)測方法    4.2.1 模型輸入    4.2.2 模型輸出    4.2.3 核函數(shù)及算法選擇  4.3 石油期貨價格預(yù)測中SVR參數(shù)的選擇    4.3.1 SVR中的參數(shù)選擇方法    4.3.2 石油期貨價格預(yù)測中的SVR參數(shù)選擇方法  4.4 實證研究    4.4.1 數(shù)據(jù)集及預(yù)處理    4.4.2 性能評價標(biāo)準(zhǔn)    4.4.3 SVR預(yù)測效果    4.4.4 SVR與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果比較    4.4.5 參數(shù)選擇方法比較    4.4.6 系統(tǒng)參數(shù)仿真  4.5 本章小結(jié)   5 基于聚類分析的石油期貨價格預(yù)測方法  5.1 聚類分析    5.1.1 K-均值聚類    5.1.2 減聚類算法    5.1.3 減聚類和K-均值算法相結(jié)合的聚類算法流程  5.2 基于聚類分析的石油期貨價格預(yù)測模型  5.3 實證研究    5.3.1 聚類分析結(jié)果    5.3.2 預(yù)測結(jié)果及比較分析  5.4 本章小結(jié)  6 基于DIPA方法的石油期貨市場突發(fā)事件影響預(yù)測  6.1 事件分析方法研究    6.1.1 事件類型及其描述    6.1.2 一般事件分析方法    6.1.3 基于虛擬變量的事件分析方法    6.1.4 基于知識的事件分析方法  6.2 影響石油期貨價格的突發(fā)事件    6.2.1 供應(yīng)類事件    6.2.2 需求類事件    6.2.3 其他事件  6.3 基于DIPA的事件分析及影響預(yù)測方法    6.3.1 基于DIPA的事件分析方法    6.3.2 基于DIPA分析的事件影響預(yù)測方法  6.4 實證研究    6.4.1 評價標(biāo)準(zhǔn)    6.4.2 強度評價對預(yù)測的影響    6.4.3 持續(xù)時間與衰減模式對預(yù)測的影響  6.5 本章小結(jié)   7 基于ES-KNN方法的時間強度評價  7.1 KNN算法    7.1.1 標(biāo)準(zhǔn)KNN算法    7.1.2 改進(jìn)KNN算法  7.2 基于ES-KNN方法的石油期貨市場突發(fā)事件強度評價    7.2.1 基于ES-KNN方法的事件強度評價框架    7.2.2 集成評價方法  7.3 實證研究：庫存變化強度評價    7.3.1 問題分析    7.3.2 數(shù)據(jù)集與性能評價標(biāo)準(zhǔn)    7.3.3 計算結(jié)果  7.4 本章小結(jié)    8 石油期貨價格的混合預(yù)測方法  8.1 混合預(yù)測方法  8.2 石油期貨價格的混合預(yù)測方法    8.2.1 石油期貨價格混合預(yù)測方法框架    8.2.2 混合預(yù)測方法  8.3 實證研究    8.3.1 數(shù)據(jù)集及評價標(biāo)準(zhǔn)    8.3.2 實證結(jié)果  8.4 本章小結(jié)  9 結(jié)論與展望  9.1 本書主要結(jié)論  9.2 本書研究主要創(chuàng)新點  9.3 研究展望參考文獻(xiàn)后記

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