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本文将小波分析和分数差分分别与加外生变量的部分线性自回归模型相结合对WTI(WestTexasIntermediate，美国西德克萨斯轻质原油)现货价格进行研究。具体研究内容如下：
1.建立了WTI现货价格序列的部分线性自回归模型，该模型不仅包含线性自回归模型的优点，还包含非参数回归模型的优点。实证研究结果表明：该模型的拟合、预测效果较好，能够较好地应用到石油价格的数据分析中。
2.应用典型相关分析方法，找出WTI现货价格的主要影响因素--世界石油供应量；然后，将小波分析与部分线性自回归模型相结合，对石油价格建立了基于小波的加外生变量的部分线性自回归模型，并进行了拟合、预测。实证研究结果表明：石油价格的基于小波的加外生变量的部分线性自回归模型的预测精度较高。
3.建立了WTI现货价格序列的基于分数差分的加外生变量的部分线性自回归模型。首先，对WTI现货价格序列进行预处理，并计算Hurst指数，发现WTI现货价格序列具有长记忆特征；然后，对序列进行分数差分处理，过滤掉序列的长记忆性信息；最后，对所得到的短记忆性序列建立加外生变量的部分线性自回归模型，其中参数部分考虑石油价格，非参数部分考虑世界石油供应量。实证研究结果表明：石油价格的基于分数差分的加外生变量的部分线性自回归模型比部分线性自回归模型、加外生变量的部分线性自回归模型和基于小波的加外生变量的部分线性自回归模型具有更好的预测精度。