【摘 要】
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大宗商品是时下热兴的概念,常指可进入流通领域但非零售环节的商品,具有同质化、可交易、需求量大等特点。通常情况下大宗商品可分为农副产品、金属产品和能源化工产品三个类别,涉及诸多领域与行业,深刻影响着国家经济的稳定与发展,因此研究大宗商品市场的发展走势具有重要的理论与实际意义。本文选取数据可信度高且运用广泛的中国大宗商品价格指数（CCPI）作为研究样本,对2017年至2021年每周的CCPI历史数据进
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大宗商品是时下热兴的概念,常指可进入流通领域但非零售环节的商品,具有同质化、可交易、需求量大等特点。通常情况下大宗商品可分为农副产品、金属产品和能源化工产品三个类别,涉及诸多领域与行业,深刻影响着国家经济的稳定与发展,因此研究大宗商品市场的发展走势具有重要的理论与实际意义。本文选取数据可信度高且运用广泛的中国大宗商品价格指数（CCPI）作为研究样本,对2017年至2021年每周的CCPI历史数据进行建模分析,并对2022年前五周的CCPI数据进行预测,根据预测效果的优劣,对比识别出最优预测模型。本文首先采用ARIMA模型、BP神经网络模型、支持向量回归模型三种单一预测模型进行建模分析与预测,并依据各模型预测值与真实值间的对比,评价各模型的预测情况;其次为全面挖掘CCPI历史数据的信息,综合各单一模型优点,利用优势矩阵法、方差倒数法、熵值法分别对三种单一模型进行加权组合,得到组合模型Ⅰ Ⅱ Ⅲ;然后引入遗传算法确认三种组合方法的权重,以达到组合模型更进一步的改进与整合,得到了最终的改进组合预测模型;最后通过平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差等数理统计学中常用的评估指标,证实了改进后的组合预测模型确为最优预测模型。文章的创新点一方面体现在模型建立上,除了常见的时间序列分析模型ARIMA模型外,还构建了 BP神经网络模型与支持向量回归模型,将对CCPI的预测拓展到了机器学习领域;另一方面体现在模型优化上,创新性的利用遗传算法对优势矩阵法、方差倒数法、熵值法三种组合方法再次加权组合,从而得到了最优的改进组合模型。综上所述,本文通过综合各单一模型与组合方法,改善了模型的预测效果,提高了模型的预测精度,得到了最优的改进组合模型,在预测中国大宗商品价格指数的应用中具有实际意义。最后基于本文的研究成果,为政府、企业、金融机构和个人投资者提供相关参考与建议。
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