马来西亚CPO价格预测：NARX模型与外部因素的影响分析

本文主要探讨了使用非线性自回归分布滞后（NARX）模型来识别和预测马来西亚原棕油（CPO）价格的影响因素。研究中提到了传统方法如依赖历史数据进行预测的问题，并指出忽略了推导CPO价格的重要因素以及过度依赖单变量时间序列预测的不足。论文引入了大豆价格、棕榈油出口、降雨量和棕榈油库存水平作为影响CPO价格的关键因素，并通过ARDL模型检验了这些因素与CPO价格之间的长期关系。 在预测阶段，研究采用了带有外部输入的NARX模型，并结合了三种不同的训练算法：Levenberg-Marquardt、贝叶斯调节和缩放共轭梯度。实验结果显示，这些算法在预测CPO价格时表现良好，证实了所考虑的输入因素对马来西亚CPO价格具有显著影响。该研究对于商人、投资者和政策制定者在决策过程中理解并预测CPO价格波动具有重要意义。 关键词: 原棕油价格、人工神经网络、非线性自回归（NARX）、预测 本文的研究方法和发现揭示了在进行价格预测时，除了历史数据，还应考虑市场相关因素的综合影响。例如，大豆价格可能因全球供需变化而波动，从而影响棕榈油市场；棕榈油出口量的变化反映了市场需求情况；降雨量可能影响棕榈油产量，进而影响价格；库存水平则反映了市场的供需平衡状态。这些因素的动态变化为CPO价格预测提供了更全面的视角。 NARX模型在预测中的应用，结合了多种训练算法，能够捕捉到这些因素之间的非线性关系，提高了预测精度。Levenberg-Marquardt算法是一种优化方法，用于调整神经网络的权重以最小化预测误差；贝叶斯调节则在训练过程中引入了正则化，防止过拟合；缩放共轭梯度是另一种优化算法，有助于快速收敛和提高预测性能。 这项研究强调了多元因素在CPO价格预测中的重要性，不仅提供了预测模型，也为市场参与者提供了更准确的价格预期，有助于他们在决策时做出更明智的选择。同时，这种方法也可以应用于其他商品价格预测，特别是那些受多种因素影响的复杂市场。