云南民族大学学报:自然科学版,,():
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收稿日期:
基金项目:国家自然科学基金();云南大学中青年骨干教师培养计划;云南大学校内基金()
作者简介:何树红(),男,博士,教授,硕士生导师主要研究方向:数理金融与风险管理
基于动态递归神经网络的石油价格预测
何树红
,杨博
,戴明爽
(云南大学 经济学院,云南 昆明 ;云南大学 数学与统计学院,云南 昆明 )
摘要:对石油价格进行预测,旨在寻找石油价格的低谷期,而 动态递归神经网络可以准确
预测石油价格的走势特别是在收集的数据存在噪声的情况下,神经网络能很好地预测石
油价格的变动,并且与 神经网络相比,预测所得结果的精度进一步提高
关键词:石油;价格预测;神经网络
中图分类号:;; 文献标志码: 文章编号:()
PriceexpectationforcrudeoilbasedonElmanneuralnetwork
HEShu-hong
,YANGBo
,DAIMing-shuang
(,,,;
,,,)
Abstract:,
,
,
Keywords:;;
关于石油价格的预测,主要有 个角度:第 是
分析石油价格变化的因素,常采用定性分析的方法,
分析石油供求关系,找出有关影响因素,分析各因素
对价格的作用大小,对未来石油走势大致进行研究
分析
这种方法预测结果比较粗略,预测精度低,往
往用于长期油价的预判第 是根据历史数据,通过
分析以往价格波动情况,建立时间序列模型,拟合数
据,预测未来变化趋势侯璐
[]
以布伦特原油的现
货报价为依据,建立 时间序列模型,将定量
分析和定性分析相结合,对石油价格的未来走势进
行分析和判断薛智韵和王
[]
通过选择最小二乘
法分两步建立模型,然后详细介绍了建模过程,并对
模型预测精度和稳定性作了评价,检测结果表明模
型具有较好的预测结果
这类方法往往是依据经典
的计量模型,但是由于缺失数据和选取模型都会增
大误差,从而增大了预测值与实际值的偏离程度
第
是根据静态神经网络的思想,利用神经网络可以
逼近任意非线性函数以及泛化能力的特点,分析预
测未来价格
孙大利和来君
[]
采用静态神经网络和
神经网络,对石油期货价格进行了预测分析,降
低了预测偏差,明显提高了预测精度贾振华等
[]
则采用基于主成分分析 神经网络建立预测模
型,对影响因子进行了筛选,去除噪音,解决了系统
影响因子的问题,实现了对石油价格准确预测
但是
静态神经网络也存在一些不足,例如静态网络存在
收敛速度慢或者局部最小点的问题,同时使用静态
模型预测动态系统的变化,在逻辑上 也缺乏有 力
支撑
针对石油价格变化具有高噪声、高度非线性、高
动态性的三大特点,本文根据动态网络模拟动态系