基于组合模型的油轮运价指数分析与预测

作者：计明军; 张海燕; 王清斌

来源：交通运输系统工程与信息, 2012, (01): 199-204.

DOI：10.16097/j.cnki.1009-6744.2012.01.002

• 水路运输
• 组合预测模型
• ARCH模型
• BP神经网络模型
• 油轮运价指数 waterway transportation
• combined forecasting model
• ARCH model
• BP neural network model
• tanker freight rates

分析原油价格对油轮运价指数的影响关系,并预测油轮运价指数发展变化趋势.本文通过Granger因果关联分析,原油价格是油轮运价指数的3阶Granger因.因此,建立了3阶ARCH模型对油轮运价指数进行了预测,预测精度在8%之内.根据油轮运价指数的自身非线性变化趋势,建立了三层BP神经网络模型预测油轮运价指数的发展趋势,精度在3%以内.为进一步提高模型的预测精度,结合ARCH预测模型和BP神经网络预测模型的特点,通过预测误差最小化模型,确定组合权重,建立了新的组合预测模型对未来油轮运价指数进行分析预测,模型的精度控制在2%以内,预测精度显著提高.此研究对油轮运价指数的预测提供了较好的方法.

• 单位
  大连海事大学