基于VMD的中国出口集装箱运价指数分析与组合预测

作者：汤霞; 匡海波^*; 郭媛媛; 刁姝杰; 张鹏飞

来源：系统工程理论与实践, 2021, 41(01): 176-187.

• 集装箱运价
• 预测
• 变分模态分解
• 数据特征分析
• 模糊聚类
• 支持向量机
• 神经网络

基于分解-重构-分项预测-集成思想,通过优选分解方法、优化重构方法、优选预测方法及合理选择集成方法等途径,构建了基于变分模态分解(VMD)的组合预测模型,对中国出口集装箱运价指数(CCFI)进行了预测,分析了CCFI波动特性及经济内涵.首先,选用VMD将运价指数序列分解为多个模态分量;其次,采用C值优化的FCM算法将模态分量重构为高、中、低频和趋势项,通过波动特性分析挖掘了重构项蕴含的短期市场不均衡因素、季节因素、重大事件及市场供需等经济内涵;再次,构建了基于数据特征分析的预测模型优选方法,进行了重构项预测;最后,将重构项预测值相加集成,分析了预测效果.实证结果表明,构建的组合模型预测效果优于BPNN、SVM、ARIMA等单一模型、EMD组合模型及未优化的VMD组合模型,较好地体现了CCFI外在波动特征与内在经济意义.

• 单位
  珠海城市职业技术学院; 大连海事大学; 经济管理学院