一种非线性时间序列预测模型及对原油价格的预测

第２４卷第６期２０１１年１２月

管理科学ＩＳＳＮ

１６７２—０３３４

Ｖ０１．２４Ｎｏ．６１０４一１１２

ＪｏｕｒｎａｌｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅ

Ｄｅｃｅｍｂｅｒ．２０１１

一种非线性时间序列预测模型

及对原油价格的预测

刘金培１，林

盛１，郭

涛１，陈华友２

１天津大学管理与经济学部，天津３０００７２２安徽大学数学科学学院，合肥２３００３９

摘要：针对具有非线性和不稳定性的时间序列，提出一种结合小波分解、滑动平均离散差分方程和马尔可夫方法的动态预测模型。利用小波多尺度分解将原时间序列分解到不同频率通道上，然后对分解出的低频近似小波系数利用滑动平均离散差分方程预测模型进行预测，并利用马尔可夫方法对时间序列的高频细节小波系数进行预测，最后将低频和高频的预测结果进行小波重构得到时间序列的实际预测值。原油价格的时间序列是一类典型的具有非线性和不稳定性的序列，利用此模型对ｗＴＩ原油（周度）价格进行实证预测分析．分别预测ＷＴＩ原油价格的整体变化趋势和周度实际原油价格。研究结果表明，此模型不但可以有效地预测时间序列的整体变化趋势，能从细节上对其进行有效的刻画，而且比其他基于小波的预测模型具有更高的预测精度。可以看出国际原油价格从整体上呈现周期性上涨趋势，并且不稳定的随机波动也会一直存在。

关键词：时间序列预测；离散差分方程预测模型；小波分解；油价预测中国分类号：Ｆ２２４

文献标识码：Ａ

文章编号：１６７２—０３３４（２０１１）０６—０１０４—０９

１引言

时间序列数据存在于自然科学和社会科学的各个领域，如天文观测、股市每日的交易价格等。时间序列预测就是根据被预测事物的过去和现在的观测数据，构造特定的模型，借助一定的规则推测未来。时间序列预测一般分为线性时间序列预测和非线性时间序列预测两类．在线性时间序列预测领域，Ｂｏｘ等。１ｏ提出线性自回归滑动平均（ＡＲＭＡ）模型的辨别、参数估计、适用性检验等一整套理论，标志着线性时间序列预测的理论已经ｔ３臻成熟。然而现实世界中许多时间序列数据呈现出很强的非线性特征，特别是对一些非线性复杂系统的研究中。为此，大量非线性预测模型被相继提出，如神经网络预测模型。２１、基于软计算的预测模型口ｊ、支持向量预测模型。４ｏ和区间方法”“。等，利用非线性模型对时间序列数据进

行预测已经成为国内外研究的热点＂ｊ。

国际原油价格是一类典型的非线性时间序列。在国际原油市场上，消耗和供应是调节原油价格的主要因素”ｏ，但因为能源有其自身的特殊性，原油价格还受到国际政治格局、消费模式、人口增长以及突发事件等各个方面的影响、９—１０３。近几十年来国际原油价格骤升骤降；所以对国际原油价格进行及时有效的预测面临很大的困难和挑战。小波分析具有时频局域性、小波系数稀疏性和不同尺度自相似性的特点。１…，为非线性时间序列预测提供了一种新的工具。在小波分析的基础上，本研究结合滑动平均离散差分方程预测模型和马尔可夫预测模型提出一种动态预测模型，以美国西德克萨斯轻质（ｗＴＩ）原油周度价格时问序列数据为例，利用提出的时间序列预测模型对其进行预测分析。

收稿日期：２０１１一０２一１４惨返日期：２０１Ｉ—１１—２１

基金项目：国家自然科学基金（７０６７２０２７，７１１０２１３９，７１０７１００２）；教育部新世纪优秀人才支持计划（ＮＣＥＴ－０７－０５９８）；安徽大学

创新团队资助项目（ＫＪＴＤ００１Ｂ，ＳＫＴＤ００７Ｂ）

作者篱介：刘金培（１９８４一），男，山东滨州人，天津大学管理与经济学部博士研究生，研究方向：预测与决策分析等。

Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｉｕｊｉｎｐｅｉ２００９＠ｇｍａｉｌ．ｃｏｍ

万方数据

第６期

２相关研究评述

刘金培等：一种非线性时间序列预测模型及对原油价格的预测

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究采取两种不同的方法对低频趋势和高频波动分别进行预测。鉴于离散差分方程预测模型（ＤＤＥＰＭ）对时间序列的拐点数据具有更好的预测效果。１…，本研究将ＤＤＥＰＭ进行改进，建立滑动平均离散差分方程预测模型（ｓｌｉｐ

ｄｉｓｃｒｅｔｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｅｑｕａｔｉｏｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄ—

结合小波方法对非线性时间序列进行预测的研究主要有两类。一类是根据小波的特点，将小波方法与其他预测技术进行有机的结合。Ｎｇｕｙｅｎ等。１２。将小波变换结合自适应机器学习或时间序列模型，如多层感知器（ＭＬＰ）、径向基函数、线性回归等，对提前一个周期的能源需求和价格进行预测，预测结果表明该模型的预测精度有显著的提高。然而，该模型不足之处是只能进行短期的预测。Ａｇｇａｒｗａｌ等‘１

３－

ｅｌ，ＳＤＤＥＰＭ），从而对低频趋势序列进行更好的拟合和预测。在此基础上，针对具有非线性和不稳定性的时间序 …… 此处隐藏：19100字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……