论文研究-区间计量方法及其在油价预测中的应用研究.pdf

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经典的计量经济学建模与预测方法是基于点数据的,忽略了区间内价格波动的大量信息,因而预测效果欠佳。引入区间计算与区间计量方法,应用于国际原油期货价格的预测,研究结果表明:相对于经典AR-GARCH模型的置信区间预测结果,区间计量方法的预测结果具有更高的准确度与更小的预测误差。研究证实了区间计算与区间计量方法的优越性,并揭示了在经济领域的重要应用价值。
李红权:区间计量方法及其在油价预测中的应用研究 2010,46(6) 于 GARCH模型的95%外推区间预测结果;图2是基于区间计 表2区间计量模型与 GARCII模型的预测效果比较 算与区间计量分析得到的预测区间图示。由图1与图2的对比 误差百分比(PE)准确度(AR) 可见,基于 GARCH模型的外推值通常大于实际值,而基于区 GARCH(95%) 0.0974 0.3425 计量的结果则和实际值贴合的比较紧密,这说明区间计量分 GARCH(90%O) 0.0748 0.3958 析的结果更准确。 区间计量模型0.0441 0.4354 0.12下 左右。更高的准确度与更低的预测误差表明区间计算与区间计 0.08 量方法具有显著的优越性。 0.04 贴网 4结束语 引入了区间计算与区间计量的方法,并对国际原油期货价 格的波动作出了准确的预测。相对于传统的基于点数据的计量 0.0 经济学预测方法,基于区间计量的方法具有更高的准确度与更 小的误差。该文的研究证实了区间计算与区间计量方法在经济 H&L GARCH 01211 领域具有重大的应用价值,能够更好地揭示经济变量之间的关 导R园三国且园虽目系,并能对经济变量的未来波动作出更好的预测,这对于经济 图1 GARCH模型的价格预测区间与真实价格区间的对比图 决策具有重要的科学价值。后续的研究应该更深入地探讨并完 善区间计量方法,并针对经济问题的特点寻找更有效的区间计 算规则与计算方法,这需要计算机科学、数学、经济、金融等领 0.08 域的研究人员开展富有成效的跨学科合作研究。 0.04 参考文献: [1 Gardner E. A simple method of computing prediction intervals for 0.04 time series forecasts[J] Management Science, 1988, 34: 541-546 [2 Granger C W J. Can we improve the perceived quality of economic 0.08 H&L -.- Interval Model forecasts? [J]Journal of Applied Econometrics, 1996, 11: 455-473 3 Moore R E Interval analysis[M.NJ: Prentice-Hall, Englewood Cliffs 图2区间计量模型的价格预测区间与真实价格区间的对比图 [4 Hu C, He L TAn application of interval methods for stock market 为了进一步比较两类模型的预测效果,分别计算了模型预 forecasting[] Journal of Reliable Computing, 2007, 13: 423-434 测结果与实际值的相对误差与准确率(见表2)。表2的数据表5]HuC, Kearfott B, Korvin A,eta| Knowledge processing with inter- val and soft computing M. London: Springer, 2008 明区间计量的准确度高于 GARCH模型的预测效果,区间计量 [6 He L T, Hu C, Casey K M Prediction of variability in mortgage 预测的准确度提升了10%~30%;从预测误差的角度,区间计量 rates: Interval computing solutions[J]. The Journal of Risk Finance 方法的相对误差更低,仅相当于 GARCH模型预测误差的50% 2009,10(2):142-154 (上接22页) ings of ieee international Conference on Neural Networks Perth WA. Australia. 1995: 1942-1948 参考文献: 6 Eberhart R C, Kennedy J.A new optimizer using particle swarm [1] Sjoberg J, Zhang Q H, Ljung L, et al.Nonlinear black-box modeling heorylC] /Proceedings of the Sixth International Symposium on Mi in system identification: A unified overview [J]. Automatica, 1995, 3 cro Machine and Human Science, Nagoya, Japan, 1995: 39-43 (12):1691-1724 7]朱丽莉,杨志鹏,袁华粒子群优化算法分析及研究进展J计算机 [2] Cybenko GApproximation by superpositions of a sigmoid function[JI 工程与应用,2007,43(5):24-27 Math Control, Signals and Systems, 1989, 2(4): 201-205 [8 Eberhart R C, Shi Y Particle swarm optimization: Developments, ap [3] Zhang Q H, Benreniste A Wavelet networks [J].IEEE Transactions plication and resources[C//Proceedings 2001 Congress on Evolu on Neural Network, 1992, 3(6): 889-898 tionary Computation, Seoul, South Korea, 2001: 81-86. 14] Benveniste a, Juditsky A. Delyon B, et al. Wavelets in identification(Cy/9冯象初,甘小冰,宋国乡数值泛函与小波分析[M西安:西安电子 Proceedings of 1Oth IFAC Symposium of System Identification 科技大学出版社,2003 Copenhagen, Denmark, 1994: 1103-1115 「10韩江洪,李正荣,魏振春.一种自适应粒子群优化算法及其仿真研 [5 Kennedy J, Eberhart R C Particle swarm optimization [C]pRoceed 究小系统仿真学报,2006,18(10):2969-2971

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