文档介绍：河北经贸大学
硕士学位论文
国际石油价格的非线性特征分析与预测研究
姓名:魏学薛
申请学位级别:硕士
专业:统计学
指导教师:任彪
20090401
国际石油价格的非线性特征分析与预测研究

内容摘要

本文的主要工作包括两个方面,首先应用分形理论和混沌理论研究了两类主要国际
石油价格的非线性特征,分别计算了两类石油价格收益率的 Hurst 指数、关联维数和最
大 Lyapunov 指数等分形和混沌特征指数;其次在第一部分的研究基础上使用 BP 神经网
络、广义回归神经网络和支持向量机三种方法对国际石油价格分别进行了预测,最后比
较了这几种非线性预测方法的预测效果,主要得出了以下几点结论:
一、国际石油价格的分形特征检验结果表明:国际石油价格具有自相似性、状态持
续性、长期记忆性等明显的分形特征,其价格收益率显著地拒绝服从正态分布的原假设,
因此国际石油市场不属于 EMH 所描述的有效市场。R/S 分析结果显示石油价格收益率
序列有显著大于的 Hurst 指数,非周期循环长度为 1050 个交易日左右。
二、国际石油价格的混沌特征分析过程中我们首先采用功率谱方法和 BDS 统计量的
方法对国际石油价格的混沌特性做出了初步的判定;然后分别基于虚假邻点法和 C-C 方
法确定了石油价格序列的相空间重构参数,最后结合 MATLAB 编程,在两套重构方案
下分别计算了两个石油价格的关联维数和 Lyapunov 指数,计算结果表明石油价格序列
都有正的 Lyapunov 指数,即存在对初始条件的敏感依赖性。
三、最后分别采用 BP 神经网络、广义回归神经网络和支持向量机三种非线性预测方
法对国际石油价格的周数据进行了预测。三种预测模型中 BP 神经网络的预测效果最为
理想,其前 50 步预测的平均百分误差低于 10%,其次为支持向量机模型,其可预报尺
度也接近 30 步,广义回归神经网络的预测效果相对较差。

关键词:石油价格分形分析混沌分析非线性预测

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河北经贸大学硕士学位论文

Abstract

In this dissertation, we mainly have plished two aspects of work on nonlinear
characteristics of international oil price .At first, puted some kinds of fractal and
chaotic exponents of oil price ,such as Hurst exponent、correlative dimension and Lyapunov
exponent. Based on the first part, we used BP work、general regression neural
network and support vector machine separately to forecast two typical international oil prices.
Finally, pared the results of these three models and got some conclusions as follow:
oil price fractal characteristics test indicated that international oil prices have
obvious fractal characteristics, such as, self-similarity, state persistence, long-memory cycle
and so on, which are not belong to that EMH described. R/S analysis shows that the Hurst
exponents of oil price yield are significantly big than , and the length of the non-periodic
cycle is close to 1050 trading days.
2. During the study on the chaotic characteristics of oil price we fist gave a preliminary
judgment by using po