基于库存的小波神经网络煤炭期货价格预测分析

  基于库存的小波神经网络煤炭期货价格预测分析

  隗峰

  (山东科技大学矿业与安全工程学院□□☆□,山东 青岛 口266590)

  【摘要】本文以Matlab为工具□☆□☆□,口☆口口☆口利用小波神经口网络☆☆□☆□,对基于库存的动口力煤期货价格进行模型分析和预测□□□☆☆,结果表明其具有口高度相关性☆□□,并具有研口口究价值□☆☆☆☆。这对探究中国煤炭期货未来的价格变动趋势☆☆□,为煤炭期货市场提供基础资料和决策支持☆☆☆□。

  教育期刊网 口http://www.jy口qkw.com关键口词煤炭期货;MATLAB;神经网络;模型预口测

  作口者简口介:隗峰(1988—)☆☆□□□,男☆□☆□□,山东泰安口人□□☆☆□,硕士研口究生□□☆□,山东科口技大学□☆□☆□。

  0引言

  随着经济全球化的推进□☆□,我国的基础能源越来越依赖国际煤炭资源☆□□☆□,掌握煤炭未来市场价格的话语权对我国经济发展☆☆□、资源口供给都具有重要意义☆□☆□。在现货市场不景气的情况下□□□☆☆,期货这种能够规避市场风险的工具便具有了更大的发展空间□☆□。小波分口析具有较好的描述能力☆□☆☆,而且预测的精度较高☆□□□□、预测口结果的可靠性较大☆☆☆□□,作为一种信息和信号处理工具在许多方面得到应用☆☆□。

  1煤炭期货的上市

  动力口煤期货上市后□☆☆□,其价格将成为动力煤市场的风口向标□☆□☆☆,自身也将成为电力企业锁定成本的保值工具☆□□。因此□□□☆□,动力口煤期货上市□□☆☆☆,对于动力煤市场乃至主要的国民经济发展带来重口大积极作用□□□☆☆。

  一口是有利于口完善市场体系☆☆□、稳健企业经营☆□□、优化资源配置☆□□☆□。上市动力煤期货通过形成公正☆□□☆☆、透明□☆☆、权威的中远期价格体系□☆☆□☆,能够为煤炭□□☆☆☆、电力等上下口游企业签订长☆☆□□、口☆口口口☆口短期协议提供有效参考☆□☆,是动力煤市场化改革的重要配口套措施和煤炭市场体系进一步完善的重要内容□☆□。

  二是有利于缓解“煤电联动”压力□□□□。“煤电联动”是指口口口在某一约定时间周期内□□☆□□,如果煤炭价格上涨超过某一既定比例□□☆☆□,那么国家便对电价做出相应调整□□□☆□。推出动口力煤期口货后☆□□,电力等下游企业通过期货市场进行套期保值交易□□□,实现现货□□□、口☆口口☆口期货“两条口腿走路”☆☆☆☆,有效口规避煤炭价格市场口波口口动风险☆□☆。

  三是有利于“煤电一口体化”的发展口方口向□☆□。一方面☆☆☆□☆,上市动力煤口期口货通过提供有效规口避市场风险的金融工具☆□☆,有助于为进一步推动煤电一体化夯实基础;另一方面☆☆□☆,动力煤期货能够为煤炭定价提供有益借鉴☆□☆☆□,煤电合营企业可以在期货价格的口基础上☆□□,依据自口身口情况□☆☆☆,制定结口算口价格☆☆□,为煤电一体化消除消口极因素□☆☆□。

  2模型与算法口

  2.1小波神经网络

  小波神经网络方法与传统的参数模型方法最大的不同在于它是数驱动的自适应技口术☆□☆☆,不需要对问题的模型做出任何假设☆☆□。在解决问题的内部规律未知或口难以描述的情况下□☆□,神经口网络可以通过对样本数据的学习训练□☆□☆□,以获取数据之间隐藏口的函数关系☆☆☆,是一种多口变量输入的

  非线性□☆□□、非参数的口统计方法☆☆☆□□。

  利用神经网络预测时间序列时☆☆☆□☆,利用时间序列模型口不需要知道口影响预测变量的因果关系☆☆☆,而且有足够多的数据可以用来构成一口个合理长度的时间序列的特点☆☆☆,通过把输出层单元的误差逐层向输口入口层“分摊”给各口口层口口单元☆□□□☆,从而获得参考误差□□☆□□,并调整各边连接权□□□,直到口小于允许口误差☆☆☆□☆。输入信号从输入节点口依次传过各口隐藏节点☆☆☆,然后传到输出口层☆☆□☆,每一层的节点的输出只影响下一层节点的输出□□□☆☆。在学习过程口中☆☆□□,为使网口络输出层的误差平方口和达到最小□□☆□□,通过连续不断地在相对于误差函数斜率下降的方向上计算网络权值和偏差的变化而逐渐逼近目标□☆□□。每一次权值和偏差的变化都与网络误差的影响成正比□☆☆□,并以反向传播的方式传递到每一层☆☆□☆。对任口一口口口神经元i□□□☆,其输入☆□□☆☆、输出关系可描述为式(1)

  式中:xj为第j个输入;Yi为第i个神经元的输出;ωij为第j个与第i个神经元相连的权值;θi为第i个神经元的阀值☆□☆。

  2.2数据准备

  本口文模型中使用的是郑商所CZCE动力煤自2013年9月上市一年内的收盘价格□☆□,以交易日为单位(节假日停盘☆☆□□☆,故省略)☆□□□☆。

  库存数据方面☆□□,模型使用的是我国主要港口煤炭库存总量□□☆☆,数据来口源口口于鲁中煤炭交易中心□☆☆。选取区间与动力煤口期货价格的选取区间相同□□☆,都为2013年9月口动力煤在口郑商所上市之后的一年时口间□□☆□。动力煤期货价格与库存口有存在一定的相关性□□☆□☆,动力煤期货价格有较大波动的时段都伴随着库存的反向波动□☆☆。

  利用M口ATLAB☆☆☆□□,通过神经网络工具箱(NN)□☆☆☆□,并基于时间序列进口行分析□☆☆□,实现对煤口价的预测功能□□☆。其具体口步骤如下:

  (1)将2013年9月26日到2014年口9月5日共219个样本划分为153个训练样本□☆□☆,33个测试口样本和33个预测口样本☆☆□,并归一化口处理口输入量☆☆□□□,限定范围口口为[0□□☆,1]☆□□。采用式(2)

  (2)依次输入P个学习样本☆□☆。当前输入为第p口个样本□☆☆□,其中P=153;

  (3)x′j☆□□,yk□□☆□□,j=0☆☆☆,1□☆□☆□,…□☆□□,n1☆☆□,k=0□□□□☆,1☆□☆□☆,…□□□□,m-1;

  (4)求各层的反传口口口误差:

  并记下各个xip☆□☆,x′j口(p)的口值;

  (5)口记录已学口习过的口口样本数p□☆☆☆□。如果口p<P□□□☆☆,转到第二步继续计算;如果p=P□□□☆□,转到第九步;

  (6)确定隐含层层数☆☆□。隐含层节点数太多会导致学习时间过长;而隐含层节点太少☆☆□□,容错性差☆☆☆,识别口未经口口学习口的口样口本能力低□□☆,所以必须口综合多方面的因素进行设计☆□☆☆。利用逐步增长或逐步修剪来口确定☆□☆。根据试算口比较□□☆☆□,最终确定隐含层节点数为10☆□□。

  (7)按权值修正公式修正各层的权职和阈值;

  (9)利用测试样本检验训练好的口网络模型□□☆□☆,并对未口来进行预测☆☆□。对训练☆☆□□、测试以及预测输出的结果进口行反归一化处理☆□□☆,即将输出值还原为口原量纲值☆□□。

  3预测结果评口价方法

  通过以2013年9月26日到2014年9月5日的煤炭期货价格与港口库存数据进行口分析和单步预测□☆☆,得到如下图

  并对预测的整体效果进行比较☆□☆,采用平均值误差平方和MSE(Mean口 Suare Error)□□□、平均绝对误差MAE(Mean Absolute Error)☆☆□☆□、平均绝口对百分误差MAPE(Me口an Absolute Percentage Erro口r)等三项预测误差评价指标对其进行评价□□☆☆。误差结果如下(部分)

  从图4及表1可以看出□□□☆,基于神经网络模型预测的口误差评口价指标都非常小□☆☆□☆,预测表明☆☆☆□□,在无重大利口好口消息出台或者政策变化的口情况下□□□☆□,在短期内☆☆□,国内煤炭期货价格仍处于在低位保持震荡的趋势☆☆□☆。

  4结口果与讨论

  通过对煤炭期货价格交易的分析预测得出□□☆☆□,在动力煤期货上口市之后☆□□□□,煤炭下游口行业对煤炭消费的口需求□□☆,更加直观的在期货价格上得以提现☆□☆☆,而通口过市口场形口口成的期口货价格□□☆☆,虽然口影响口因素口众多☆☆□□,不能完全准确的预测价格波动☆☆☆□,但本文模拟出的结果是比较满意的☆☆□。也说明煤炭期货价格变动具有研究价值☆□□□。

  教育期刊网 http://w口w口w.jy口qkw.com口参考文献

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  [口口责任口编辑:杨玉洁]

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