CEEMDAN-PSO-ELM模型：提升原油期货价格预测精度

"原油期货价格预测是金融领域的重要研究课题，本文提出了一种结合CEEMDAN分解算法、PSO优化的ELM模型，旨在提高预测的准确性。通过CEEMDAN将原始价格序列分解，Lempel-Ziv复杂度指数进行分量重构，PSO-ELM对重构分量进行预测，再通过PACF系数选择输入变量，最后集成预测结果。实证结果显示，CEEMDAN-PSO-ELM模型在与15种基准模型的比较中表现出最佳预测性能，并通过MCS和DM检验验证了模型的稳健性。" 原油期货价格预测是金融市场中一项具有挑战性的任务，因为它涉及到复杂的经济因素、市场动态以及全球供需变化。本文提出的CEEMDAN-PSO-ELM模型是一种创新的预测方法，结合了多种高级技术。CEEMDAN（Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise）是一种自适应的信号分解方法，能有效地将非线性、非平稳的时间序列分解为多个独立的子序列，这些子序列分别对应不同频率成分，如高频、中频和低频分量。 CEEMDAN算法首先对原油期货价格序列进行分解，将复杂的价格波动拆分为不同的频率成分，这样可以更好地理解和分析价格变动的本质。随后，利用Lempel-Ziv复杂度指数对分解后的分量进行重构，该指数能够反映序列的复杂性和随机性，有助于提取关键信息。 接下来，文章引入了粒子群优化（PSO）算法优化的极端学习机（ELM）模型。ELM是一种高效的单层前馈神经网络，它通过随机初始化隐藏层节点权重和偏置来快速训练模型，而PSO算法则用于寻找最优的ELM模型参数，以提高预测精度。PSO是一种全局优化算法，能在多维空间中搜索最优解，适用于复杂的参数调优问题。 在预测阶段，每个重构分量都由独立的PSO-ELM模型进行处理，根据偏自相关函数（PACF）系数选取输入变量，这有助于识别出对价格变化有显著影响的因素。最后，通过集成所有分量的预测结果，得到整体的原油期货价格预测。 实证研究表明，CEEMDAN-PSO-ELM模型在与传统的ARIMA、GARCH等15种基准模型对比中，其预测精度最高。同时，通过MCS（Monte Carlo Sign Test）和DM（Diebold-Mariano）检验，进一步验证了新模型的统计稳健性，证明了其在原油期货价格预测中的优越性。 CEEMDAN-PSO-ELM模型的提出，不仅展示了数据驱动方法在复杂金融问题中的潜力，也为期货市场的价格预测提供了一个新的、有效的工具。这种结合多学科技术的方法为未来的研究提供了新的思路，可能被广泛应用于其他金融时间序列的预测分析中。