一种融合多源数据信息的沪铜期货价格预测新方法

	一种融合多源数据信息的沪铜期货价格预测新方法
	孙景云1,2 ; 邴贵英1
	2024-06-29
发表期刊	运筹与管理
摘要	本文以上海期货市场的沪铜期货为研究对象，分别将宏观经济数据和百度搜索关键词信息作为影响沪铜期货价格变化的宏观经济因素和投资者微观关注度特征，提出了一种预测沪铜期货价格的新模型：SC-KPCA-KELM。首先对多源数据信息集进行系统聚类，然后对聚类结果利用核主成分分析法进行特征提取，最后将提取出的主要特征作为预测因子，分别采用4种机器学习方法对沪铜期货的月度价格进行预测。实证结果表明，在本文预测框架下综合利用宏观经济数据和百度搜索信息的预测模型在水平和方向预测精度上均获得了更好的预测性能。本文的方法可为铜相关企业和期铜投机者提供一定的决策依据。
关键词	沪铜期货百度指数系统聚类核主成分分析核极限学习机
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收录类别	北大核心 ; CSCD ; CSSCI ; AMI
ISSN	1007-3221
语种	中文
原始文献类型	学术期刊
中图分类号	TP181;F724.5;F764.2
来源期刊等级	C1类
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.lzufe.edu.cn/handle/39EH0E1M/37250
专题	统计与数据科学学院
作者单位	1.兰州财经大学统计学院; 2.甘肃经济发展数量分析研究中心
第一作者单位	统计与数据科学学院; 甘肃经济发展数量分析研究中心
推荐引用方式 GB/T 7714	孙景云,邴贵英. 一种融合多源数据信息的沪铜期货价格预测新方法[J]. 运筹与管理,2024.
APA	孙景云,&邴贵英.(2024).一种融合多源数据信息的沪铜期货价格预测新方法.运筹与管理.
MLA	孙景云,et al."一种融合多源数据信息的沪铜期货价格预测新方法".运筹与管理 (2024).