基于TEI@I方法论的玉米期货价格预测研究

发布时间：2024-02-15 02:38

　　玉米期货价格的预测预警工作在指导农业生产、调节农业下游市场发展中具有非常重要的作用。针对现有文献在玉米期货价格预测方法的不系统、不全面性,本文基于复杂系统管理方法论,采用TEI@I方法构建了玉米期货价格预测的研究框架,并通过实际数据开展了分析和预测。通过本文的研究结果可以看出,回归模型、VAR模型以及RPROP神经网络预测模型的单独预测效果差异较大且时序上不稳定,而通过Bootstrap集成方法后的TEI@I方法则呈现出较好的预测效果,且优于等权重的集成模型。

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【部分图文】：

图1基于TEI@I方法论的玉米期货价格预测模型理论框架

中国科学院大学的汪寿阳教授团队在2005年提出了TEI@I方法论[26]，该方法将人工智能技术方法与传统计量分析的统计方法相结合，从而达到对复杂系统分析的目的[27-32]。所谓TEI@I方法论，即“文本挖掘(textmining)+经济计量(econometrics)+智能技....

图2RPROP神经网络的结构图(模型2)

在该神经网络模型中，消费者预期指数、国内玉米产量、国内玉米消费量以及猪肉价格等变量的权重相对较大，说明以上四个变量对玉米期货价格的影响较大。其中国内玉米产量、国内玉米消费量、猪肉价格等变量对玉米期货价格的影响为正，而消费者预期指数对玉米期货价格的影响为负。该模型结果与回归模型的结....

图3基于Bootstrap的集成方法步骤

Bootstrap也称为自助法，一般通过从训练集中有放回地抽取多个子集来训练模型，并对模型结果进行平均来获得具有较高精度的集成模型结果[42-44]。考虑到在时间序列数据中，预测方法在训练集和测试集上的表现往往差别较大，因此本文参考张嘉为等[45]的做法，通过Bootstrap方....

本文编号：3899054