石油是关系到世界政治、经济和军事的重要战略资源,石油期货则是石油交易的重要方式。石油期货价格预测是市场交易的决策参考,是我国政府对相关市场进行监管的重要基础,而且石油期货价格预测水平的提高也是金融时间序列预测理论的丰富与发展。
本书在深入分析石油期货价格的构成、本质决定因素和波动原因的基础上,首先使用计量经济技术中的Granger因果检验和协整检验等方法研究了相关经济变量对石油期货价格的影响,然后将支持向量回归(SVR)与石油期货价格预测相结合,提出了基于SVR的石油期货价格预测方法,并给出了根据训练集特征确定sVR**参数和RBF核参数的有效方法。本书还引入冲击方向、强度、持续时间和衰减模式四个概念建立了预测事件对石油期货价格影响的DIPA方法,并整合专家系统和KNN算法提出了事件强度评价的Es-KNN方法。*后,本书根据石油期货价格序列变化的特征,将计量经济方法、sVR技术和事件影响分析相结合,提出了基于ARIMA模型、sVR模型和事件影响预测的石油期货价格混合预测方法。
市场数据的实证研究表明,本书所提出的一套石油期货价格分析和预测技术能较好地捕捉市场变化规律,从而对价格变化进行更准确的预测,��该领域具有很好的应用前景。