CEEMDAN-PSO-ELM模型:提升原油期货价格预测精度
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更新于2024-08-13
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"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。
2020-06-15 上传
2021-10-11 上传
2023-09-02 上传
2024-05-12 上传
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2023-09-07 上传
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