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        基于PP—RVM的黃金價(jià)格預(yù)測(cè)

        2015-07-21 15:07:48查進(jìn)道
        商場(chǎng)現(xiàn)代化 2015年15期
        關(guān)鍵詞:黃金價(jià)格

        摘 要:本文選取引起黃金價(jià)格波動(dòng)的五個(gè)主要因素,建立一種基于PP-RVM的黃金價(jià)格預(yù)測(cè)模型,并通過(guò)了后驗(yàn)差檢驗(yàn)。實(shí)證分析表明,基于PP-RVM的黃金價(jià)格預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)性能優(yōu)秀,并且各項(xiàng)精度指標(biāo)都優(yōu)于RVM預(yù)測(cè)模型,是一進(jìn)行有效預(yù)測(cè)的方法。

        關(guān)鍵詞:黃金價(jià)格;微分進(jìn)化算法;投影尋蹤;相關(guān)向量機(jī)

        隨著美國(guó)、歐洲經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇,黃金市場(chǎng)受到影響,黃金價(jià)格波動(dòng)明顯,國(guó)際金價(jià)及其影響因素成為市場(chǎng)關(guān)注的熱點(diǎn),能否對(duì)黃金價(jià)格走勢(shì)做出正確的分析與判斷是能否有效規(guī)避投資風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵,因而,研究如何對(duì)黃金價(jià)格進(jìn)行有效預(yù)測(cè)具有重要的理論意義與應(yīng)用價(jià)值。根據(jù)已有的研究,如周華林認(rèn)為黃金價(jià)格的變化受石油價(jià)格、美元指數(shù)、長(zhǎng)期債券等因素的影響較大,楊柳勇等人認(rèn)為影響黃金價(jià)格的因素有道瓊斯價(jià)格指數(shù)等,傅瑜認(rèn)為黃金價(jià)格與美元匯率、石油價(jià)格呈負(fù)相關(guān)趨勢(shì),本文選擇美元指數(shù)、道瓊斯指數(shù)、原油價(jià)格、美國(guó)三十年期債券、歐元對(duì)美元匯率等作為引起世界黃金價(jià)格短期波動(dòng)的主要因素,建立一種基于投影尋蹤(Projection Pursuit,PP)的相關(guān)向量機(jī)(Relevance Vector Machine,RVM)黃金價(jià)格預(yù)測(cè)模型。通過(guò)后驗(yàn)差檢驗(yàn),并與相關(guān)向量機(jī)模型進(jìn)行了比較,結(jié)果表明,基于PP-RVM的黃金短期價(jià)格預(yù)測(cè)模型具有較高的擬合精度和更好的泛化能力,說(shuō)明了該預(yù)測(cè)模型是有效的。

        一、相關(guān)向量機(jī)模型

        相關(guān)向量機(jī)(RVM)是一種針對(duì)非線性數(shù)據(jù)回歸和預(yù)測(cè)提出的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,是一種概率的稀疏核模型,其思想是采用貝葉斯方法,通過(guò)數(shù)據(jù)反復(fù)迭代對(duì)權(quán)重進(jìn)行計(jì)算,通過(guò)“剪枝”獲得稀疏化的模型。

        二、基于PP-RVM的黃金價(jià)格預(yù)測(cè)模型的建立

        由于RVM認(rèn)為各樣本點(diǎn)之間是相互獨(dú)立的,沒(méi)有考慮到樣本序列內(nèi)部在時(shí)間、空間上的相依性,樣本所包含的信息沒(méi)有很充分地利用?;趯?duì)樣本信息的綜合利用的考慮,本文提出一種基于投影尋蹤的相關(guān)向量機(jī)模型(PP-RVM)。具體做法是:輸入全部樣本的輸入向量,并按某一投影方向?qū)⑵浞謩e投影到一維子空間,濃縮并提取輸入向量的線性和非線性信息,再將其作為RVM的輸入,并通過(guò)優(yōu)化模型中的投影方向、核函數(shù)的權(quán)值和核參數(shù),最終構(gòu)建一種新的非線性預(yù)測(cè)模型。其中,尋找最優(yōu)投影方向和最優(yōu)核參數(shù)是成功應(yīng)用該模型的關(guān)鍵。由于微分進(jìn)化算法(Differential Evolution Algorithm,DE)具有很強(qiáng)的全局尋優(yōu)功能、較快的收斂速度及較好的穩(wěn)定性。本文將微分進(jìn)化算法應(yīng)用于PP-RVM模型的投影方向和核參數(shù)的優(yōu)化。

        本文采用2014年4月3日至2015年4月29日的21期的世界黃金價(jià)格及主要短期影響因素的每日數(shù)據(jù)(休息日除外)作為21個(gè)樣本對(duì)世界黃金短期價(jià)格波動(dòng)進(jìn)行實(shí)證分析。其中,y為黃金短期價(jià)格(美元/金衡盎司)、x1為美元指數(shù)、x2為道瓊斯指數(shù)、x3為原油價(jià)格(美元/桶)、x4為美國(guó)三十年期債券、x5為歐元對(duì)美元匯率(一歐元折合美元)。所使用的黃金最新價(jià)格以及其它經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)自財(cái)經(jīng)網(wǎng)站cn.investing.com。

        Step3:利用變異、交叉和選擇這三種操作對(duì)種群進(jìn)行更新,計(jì)算新種群各個(gè)體的適應(yīng)度值,并更新各個(gè)體極值、全局極值和全局極值點(diǎn)。

        Step5:利用α*、c*建立PP-RVM預(yù)測(cè)模型。

        三、結(jié)論

        影響黃金價(jià)格的因素很多,本文利用投影尋蹤(PP)對(duì)樣本信息的綜合利用的思想,建立起一種基于PP-RVM的黃金價(jià)格預(yù)測(cè)模型,克服了RVM認(rèn)為各樣本點(diǎn)之間是相互獨(dú)立的,沒(méi)有考慮到樣本序列內(nèi)部在時(shí)間、空間上的相依性,樣本所包含的信息沒(méi)有很充分地利用的缺點(diǎn)。通過(guò)實(shí)證分析,基于PP-RVM的黃金價(jià)格預(yù)測(cè)模型的各項(xiàng)預(yù)測(cè)精度指標(biāo)都優(yōu)于RVM預(yù)測(cè)模型,并且后驗(yàn)差檢驗(yàn)表明,前者預(yù)測(cè)性能優(yōu)秀,是一進(jìn)行有效預(yù)測(cè)黃金價(jià)格的方法。

        參考文獻(xiàn):

        [1]周華林.黃金價(jià)格影響因素的實(shí)證分析[J].重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)(社科版),2008(12):42-46.

        [2]楊柳勇,史震濤.黃金價(jià)格的長(zhǎng)期決定性因素分析[J].統(tǒng)計(jì)研究,2004(6):21-24.

        [3]傅瑜.近期黃金價(jià)格波動(dòng)的實(shí)證研究[J].產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究,2004(1):30-40.

        [4]李春紅,劉琳,盧玉桂.基于投影尋蹤的壽險(xiǎn)公司績(jī)效動(dòng)態(tài)綜合評(píng)價(jià)[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)),2013(1):102-106.

        [5]魯魁鋒,熊黑鋼,冒靜等.兩種不同時(shí)間序列模型在地下水動(dòng)態(tài)變化預(yù)測(cè)中的比較研究[J].水資源與水工程學(xué)報(bào),2011(2):1-6.

        作者簡(jiǎn)介:查進(jìn)道(1969.09- ),男,安徽樅陽(yáng)人,碩士研究生,講師,主要研究方向:應(yīng)用數(shù)學(xué)及智能算法

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