【摘 要】
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针对非线性、非平稳且呈现剧烈波动的时间序列,使得传统的预测方法预测效果不够理想.尝试运用KNN模型对WTI原油价格进行预测,并与ARIMA模型和神经网络自回归(NNAR)模型预测结
【机 构】
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新疆财经大学金融学院,新疆乌鲁木齐830012;新疆财经大学期刊编辑部,新疆乌鲁木齐830012;哈尔滨商业大学基础科学学院,黑龙江哈尔滨150028
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针对非线性、非平稳且呈现剧烈波动的时间序列,使得传统的预测方法预测效果不够理想.尝试运用KNN模型对WTI原油价格进行预测,并与ARIMA模型和神经网络自回归(NNAR)模型预测结果进行比较,结果表明:KNN模型适用于WTI原油价格预测,且预测效果优于ARIMA模型和神经网络自回归模型.通过模型组合,利用KNN模型和神经网络自回归模型组合预测后,预测精度显著提升.
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