基于神经网络的石油价格预测

摘要

当前石油价格研究在石油价格数据选择、数据预处理和预测方法选择上存在数据时段选择不当、直接套用原始数据代入模型以及价格预测模型和训练数据类型不相匹配等问题,需要予以解决.在采用同期通货膨胀率指数调整、滑动平均周期项以及随机项滤波等方法对石油价格时间序列数据进行预处理的基础上,利用神经网络方法,以纽约商品交易所(NYMEX)为例对轻质原油期货即期价格时间序列数据建立预测模型.最后用油价波动趋势进行拟合分析,将预处理后的石油价格时间序列数据输入到神经网络预测模型,模型的预测结果和直接套用原始数据得到的预测结果相比较,其平均偏差率显著降低.