文档介绍：分类号学号 513000200678738
学校代码 10487 密级
6
博士学位论文
基于 EMD 分解技术的不同市场原油价
格相关性分析及预测研究
学位申请人: 杨云飞
学科专业: 管理科学与工程
张金隆教授
指导教师:
鲍玉昆副教授
答辩日期: 2011 年 5 月
A Dissertation Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements for
the Degree of Doctor of Philosophy in Business Administration
Correlation Analysis and Prediction on Crude Oil
Prices Series in Different Oil Markets based on
Empirical Mode position
: Yang Yunfei
Major : Management Science & Engineering
Supervisor : Zhang Jinlong Bao Yukun
Huazhong University of Science and Technology
Wuhan,Hubei 430074,P. R. China
May,2011
独创性声明
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日期: 年月日
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学位论文作者签名: 指导教师签名:
日期: 年月日日期: 年月日
摘要
随着中国经济的持续快速增长、对外石油依存度越来越高以及全球石油行业的
不断起伏变化,具有独特地位的石油,它的价格波动对我国社会经济发展的冲击愈
加明显。
中国从 1998 年石油定价权与国际接轨以来,国内原油价格受到国际原油价格的
较大影响。近年来,全球原油价格起起落落,价格变化大且次数多,这极大地扰动
了像中国这样对原油需求较大的国家的社会经济的发展,对中国整体社会经济的稳
定造成了干扰。所以,对全球石油价格的变化进行有效监控、比较和预测有着非常
重要的意义。
本文提出了基于 EMD 分解的不同市场原油价格相关性分析方法。首先,运用
EMD 技术将不同市场原油价格序列分解成若干个不同频率的分量(包括若干个本征
模函数和一个剩余分量),分别提取出市场波动项、重大事件影响项和趋势项;然后
分别对不同市场原油价格的市场波动项、重大事件影响项和趋势项进行研究分析,
分析上述数据的短期相依性和互动性,应用协整理论、基于向量自回归的 Granger
因果检验和误差修正模型,对金融危机中不同市场原油价格影响项的长期均衡关系
以及短期波动模式进行实证研究;最后,总结计量分析的结果并简要分析本研究的
若干政策含义。
由于原油价格序列是非线性和非平稳时间序列,所以精确预测原油价格是一项
非常有挑战性的工作。传统的统计和经济学模型建立在数据是线性的假设之上,很
难捕捉到隐藏在原油价格序列中的非线性模式,通常不能得到精确的原油价格预测
结果。为了克服传统的统计和计量经济学模型的局限性,人工神经网络(ANN)、支
持向量机(SVMs)和遗传规划(ic Programming)等计算智能方法被运用于原
油价格预测。实验结果表明这些方法的预测精度优于传统的统计和计量经济模型。
针对原油价格预测问题,本文提出一种基于 EMD(经验模式分解)和 SVMs(支持
向量机)的非线性组合预测方法。该方法运用 EMD 技术将原油价格序列分解成若干
个不同频率的分量,根据