图书介绍
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- 祝金荣著 著
- 出版社： 北京：冶金工业出版社
- ISBN：9787502446406
- 出版时间：2008
- 标注页数：146页
- 文件大小：7MB
- 文件页数：156页
- 主题词：石油市场－期货交易－期货价格－市场预测－研究
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图书目录
1绪论1
1．1研究背景与意义1
1．2综述5
传统石油期货价格预测方法5
石油期货价格研究的最新进展7
石油期货价格预测研究的发展趋势9
1．3研究内容12
1．4本书主要创新点14
2石油期货价格的波动机制研究16
2．1石油期货16
石油及其对世界的影响16
石油期货的发展与现状17
2．2石油期货价格的构成19
产品生产过程中的成本和税金21
产品生产过程中的利润21
期货交易中的成本22
期货商品流通费用22
期货交易中的预期利润23
2．3石油期货标的物的供求特征23
石油资源的不可再生性23
石油资源供需的地区不平衡性24
石油生产的特殊性26
石油需求的刚性27
2．4促使石油期货价格波动的因素28
影响石油期货价格中长期走势的主要因素28
造成石油期货价格短期波动的主要原因33
2．5本章小结36
3相关因素对石油期货价格影响的实证分析38
3．1分析模型38
相关分析38
单位根检验39
Granger因果检验40
协整分析41
3．2实证研究43
变量及其样本选取43
相关分析结果44
单位根检验结果46
Granger检验结果49
协整检验结果51
3．3本章小结53
4基于SVR的石油期货价格预测方法54
4．1支持向量机回归（SVR）方法55
回归问题的基本形式55
支持向量机回归（SVR）56
4．2基于SVR的石油期货价格预测方法59
模型输入59
模型输出60
核函数及算法选择61
4．3石油期货价格预测中SVR参数的选择63
SVR中的参数选择方法63
石油期货价格预测中的SVR参数选择方法64
4．4实证研究66
数据集及预处理66
性能评价标准67
SVR预测效果68
SVR与RBF神经网络预测结果比较69
参数选择方法比较70
系统参数仿真72
4．5本章小结75
5基于聚类分析的石油期货价格预测方法77
5．1聚类分析77
K-均值聚类78
减聚类算法78
减聚类和K-均值算法相结合的聚类算法流程78
5．2基于聚类分析的石油期货价格预测模型79
5．3实证研究80
聚类分析结果80
预测结果及比较分析81
5．4本章小结82
6基于DIPA方法的石油期货市场突发事件影响预测83
6．1事件分析方法研究83
事件类型及其描述83
一般事件分析方法86
基于虚拟变量的事件分析方法88
基于知识的事件分析方法89
6．2影响石油期货价格的突发事件90
供应类事件90
需求类事件92
其他事件93
6．3基于DIPA的事件分析及影响预测方法93
基于DIPA的事件分析方法93
基于DIPA分析的事件影响预测方法95
6．4实证研究96
评价标准96
强度评价对预测的影响96
持续时间与衰减模式对预测的影响100
6．5本章小结103
7基于ES-KNN方法的事件强度评价104
7．1 KNN算法104
标准KNN算法105
改进KNN算法106
7．2基于ES-KNN方法的石油期货市场突发事件强度评价107
基于ES-KNN方法的事件强度评价框架107
集成评价方法110
7．3实证研究：库存变化强度评价112
问题分析112
数据集与性能评价标准116
计算结果117
7．4本章小结119
8石油期货价格的混合预测方法120
8．1混合预测方法120
8．2石油期货价格的混合预测方法121
石油期货价格混合预测方法框架121
混合预测方法128
8．3实证研究131
数据集及评价标准131
实证结果131
8．4本章小结133
9结论与展望135
9．1本书主要结论135
9．2本书研究主要创新点137
9．3研究展望138
参考文献139
后记146