基于模糊信息粒化和支持向量機(jī)的Brent原油期貨價格預(yù)測

張明昊 卓翔芝

摘要：

隨著原油市場環(huán)境的日益復(fù)雜，模型很難準(zhǔn)確預(yù)測未來某段時間的原油價格。在保證預(yù)測精度的前提下為獲得盡可能久的預(yù)測時長，采用模糊信息粒化方法簡化計算復(fù)雜度，通過壓縮樣本點信息得到Up、Low和R三個模糊參數(shù)。針對原油價格時間序列周期性、非線性和長時記憶性的特點，基于支持向量機(jī)算法對模糊參數(shù)進(jìn)行回歸預(yù)測。研究表明，此法能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測未來兩周的Brent原油期貨價格走勢和波動區(qū)間。

關(guān)鍵詞：

時間序列;模糊信息粒化;支持向量機(jī);原油價格預(yù)測

中圖分類號：F224，F(xiàn)764.1

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

收稿日期：2021-03-03

基金項目：

國家社會科學(xué)基金（批準(zhǔn)號：15BTQ048）資助。

通信作者：

卓翔芝，男，博士，教授，主要研究方向為供應(yīng)鏈管理。E-mail：zhuoxz@chnu.edu.cn

原油作為最基礎(chǔ)的能源化工原材料、戰(zhàn)略儲備資源和世界能源結(jié)構(gòu)的中流砥柱，承擔(dān)保障國家與社會安全、維持經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運行的重要作用。原油價格是反映能源市場經(jīng)濟(jì)活動狀況的顯性指標(biāo)，是原油供求關(guān)系變化的快速指示劑，也是國家采取相應(yīng)能源政策進(jìn)行宏觀調(diào)控的重要依據(jù)。因原油用途廣泛、所涉產(chǎn)業(yè)鏈長，其價格變化產(chǎn)生的連鎖反應(yīng)將會對行業(yè)上下游的生產(chǎn)經(jīng)營活動產(chǎn)生直接沖擊，通過金融市場等渠道的傳遞影響國內(nèi)物價水平、利率水平等宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)[1-2]。預(yù)測國際原油價格的未來趨勢有利于降低國家能源價格波動風(fēng)險，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)和社會穩(wěn)定，有助于原油產(chǎn)業(yè)鏈中的制造企業(yè)形成價格預(yù)警和計劃緩沖，并對相關(guān)能源產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供前瞻性的政策建議。原油價格的預(yù)測類型可分為樣本內(nèi)預(yù)測和樣本外預(yù)測。樣本內(nèi)預(yù)測是指將原始數(shù)據(jù)事先劃分好訓(xùn)練集和驗證集，通過對比預(yù)測值和觀測值的擬合優(yōu)度來判別模型的優(yōu)劣。如Elaziz等[3]利用遺傳算法（GA）改進(jìn)Salp群算法（SSA）來提高自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）的性能，按照7∶3的比例分割數(shù)據(jù)集，驗證了組合預(yù)測模型能夠取得更優(yōu)的預(yù)測效果。對于樣本外預(yù)測，美國能源情報署（EIA）定期向公眾發(fā)布未來兩年關(guān)于原油價格的月度和季度預(yù)測信息，常被業(yè)內(nèi)人士用于分析解讀原油市場一定時期內(nèi)的市場行情狀況[4]。Stifanic等[5]通過集成平穩(wěn)小波變換（SWT）和雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（BDLSTM）提出的商品-股票價格預(yù)測系統(tǒng)（BDLSTM+WT-ADA）對未來5天的原油價格預(yù)測效果顯著。Elshendy等[6]利用語義分析在網(wǎng)絡(luò)社交媒體上尋找經(jīng)濟(jì)意識的信號，采用動態(tài)回歸模型（ARIMAX）進(jìn)行建模，分析WTI原油價格與多維預(yù)測因子之間的關(guān)系，證明了不同媒體平臺所承載的樣本外預(yù)測能力差異化。當(dāng)前原油價格預(yù)測研究雖取得了一定成果，但由于市場環(huán)境復(fù)雜，多數(shù)情況下不能對原油價格做精確的點值預(yù)測，故對原油價格進(jìn)行區(qū)間預(yù)測尤為必要。模糊信息粒化（FIG）具有獨特的數(shù)據(jù)壓縮區(qū)間化能力，常與支持向量機(jī)算法（SVM）構(gòu)成組合預(yù)測模型，廣泛應(yīng)用于風(fēng)速預(yù)測、負(fù)荷預(yù)測、股票價格預(yù)測以及城市交通流量預(yù)測等領(lǐng)域，但鮮有學(xué)者利用該模型研究原油價格預(yù)測。針對原油價格時間序列周期性、非線性和長時記憶性的特點[7-9]，支持向量機(jī)極佳的泛化性能和在小樣本、非線性預(yù)測方面的出色表現(xiàn)，使得其能夠滿足原油價格預(yù)測的需要[10]。考慮到受原油價格受美元匯率、地緣政治博弈、重大突發(fā)事件以及國家政策導(dǎo)向等不確定因素的影響[2，11-13]，模型的預(yù)測精度會隨著預(yù)測時長的增加而不斷被削弱，因而短期預(yù)測的結(jié)果比長期預(yù)測更為準(zhǔn)確，更具有實際意義[14-15]。為保證預(yù)測精度且盡可能延長模型的預(yù)測期限，將對時間序列數(shù)據(jù)做模糊信息粒化處理，配合SVM實現(xiàn)對數(shù)據(jù)變化趨勢和波動區(qū)間的拓展預(yù)測。本文擬構(gòu)建FIG-SVM原油價格預(yù)測模型，以Brent原油期貨日結(jié)算價格為例，探究原油價格預(yù)測的新途徑。

1 基礎(chǔ)理論與方法

1.1 模糊信息粒化

信息粒化就是根據(jù)所關(guān)注的信息，將數(shù)據(jù)集中或相似、或接近、或難以區(qū)別的元素，人為的組合并劃分成一定數(shù)量的子數(shù)據(jù)集進(jìn)行研究的方法，其中構(gòu)成整體的每個子部分被稱為信息粒[16-17]。粒化方式可分為非模糊粒化（c-粒化）和模糊粒化（f-粒化）。c-粒化在諸多技法中發(fā)揮著重要作用，但在實際情況中非模糊粒子不能充分反映事物的特性，故對于大部分缺少先驗信息的研究而言，f-粒化相比c-粒化更加貼近現(xiàn)實意義[16，18]。

f-粒化的核心是完成窗口創(chuàng)設(shè)后的模糊化過程。以Pedrycz提出的模糊信息粒化方法為例，模糊化的目標(biāo)是要在時間序列數(shù)據(jù)X上找到模糊粒子p，即一個能夠?qū)做出合理刻畫的模糊概念G（以X為論域的模糊集合），通過確定G來獲得p。因此，模糊化的本質(zhì)是一個確定函數(shù)A的過程，A為G的隸屬函數(shù)[19-20]

2.3 數(shù)據(jù)分析

上述模糊信息粒化過程，將原始時間序列數(shù)據(jù)窗口化且映射到圖3中帶狀價格區(qū)域內(nèi)，削弱了原始時間序列的局部震蕩，對原油期貨價格曲線具有明顯的平滑效果，為后續(xù)配合SVM算法的回歸預(yù)測分析起鋪墊作用。由圖4～圖6可知，模糊參數(shù)Low、R和Up的樣本內(nèi)預(yù)測結(jié)果與原始數(shù)據(jù)在總體趨勢上能夠較好地吻合，且未來兩個交易周的參數(shù)Low、R和Up與尾部圖像走勢一致。圖7對應(yīng)三個模糊參數(shù)第156～159個粒子窗口的預(yù)測結(jié)果，其中第158和第159個粒子窗口表示2021年前兩個交易周Brent原油期貨預(yù)測價格的下界、均值和上界，如表1所示。對比表1、表2可知，除個別時間點外實際價格波動區(qū)間及走勢與模型的預(yù)測結(jié)果基本相同。由于原油價格的不確定影響因素眾多，而本文的研究僅考慮Brent原油期貨價格自身的變化（單一變量）對預(yù)測的影響，故存在一定誤差。

3 結(jié)論

針對國際原油價格的特征，以Brent原油為例，運用模糊信息粒化和支持向量機(jī)構(gòu)建預(yù)測模型。研究結(jié)果表明，F(xiàn)IG-SVM原油價格預(yù)測模型能夠?qū)rent原油期貨在未來兩個交易周內(nèi)的結(jié)算價格走勢和波動范圍做出較為準(zhǔn)確的預(yù)測，有助于降低國家的能源價格波動風(fēng)險，維護(hù)經(jīng)濟(jì)和社會穩(wěn)定，促進(jìn)相關(guān)能源產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。本研究所構(gòu)建模型的性能優(yōu)劣與參數(shù)選取密切相關(guān)，未來可利用優(yōu)化算法對模型進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)。還可通過增加數(shù)據(jù)維度構(gòu)建影響原油價格變化的多因素FIG-SVM模型，以獲得更為準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。

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Abstract：

With the increasing complexity of the crude oil market environment， it is difficult for the model to accurately predict the crude oil price in a certain period of time in the future. In order to obtain as long prediction time as possible under the premise of ensuring the prediction accuracy， the fuzzy information granulation method is used to simplify the calculation complexity， and the up， low and R fuzzy parameters are obtained by compressing the sample information. According to the characteristics of periodicity， nonlinearity and long-term memory of crude oil price time series， the fuzzy parameters are regressed and predicted based on support vector machine algorithm. The results show that this method can accurately predict Brent crude oil futures price trend and fluctuation range in the next two weeks.

Keywords：

time series; fuzzy information granulation; support vector machine; crude oil price forecasting