CSpace  > 系统科学研究所
我国铁矿石进口价格预测的ecmsvr混合模型
杨留星1; 王珏2
2016
Source Publication系统工程理论与实践
ISSN1000-6788
Volume36Issue:7Pages:1769
Abstract作为钢铁工业生产的重要原材料之一,铁矿石进口价格的剧烈波动给我国钢铁企业带来巨大的冲击.本文通过分析影响铁矿石价格波动的多种因素,包括供需关系、运费成本、国内外经济环境等,挖掘影响铁矿石进口价格的关键因素,综合考虑其线性和非线性均有的复杂时间序列特征,提出一种基于误差修正模型(error correction model, ECM)和支持向量回归(support vector regression, SVR)的铁矿石价格混合预测模型ECM-SVR.实证结果表明:与单一基准模型和传统混合模型相比,新模型具有较高的预测准确率,这对于钢铁企业控制原料成本和市场投资者合理规避价格风险具有重要指导作用.
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.amss.ac.cn/handle/2S8OKBNM/36522
Collection系统科学研究所
Affiliation1.中国科学院大学
2.中国科学院数学与系统科学研究院
Recommended Citation
GB/T 7714
杨留星,王珏. 我国铁矿石进口价格预测的ecmsvr混合模型[J]. 系统工程理论与实践,2016,36(7):1769.
APA 杨留星,&王珏.(2016).我国铁矿石进口价格预测的ecmsvr混合模型.系统工程理论与实践,36(7),1769.
MLA 杨留星,et al."我国铁矿石进口价格预测的ecmsvr混合模型".系统工程理论与实践 36.7(2016):1769.
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