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1绪论 1

1．1研究背景与意义 1

1．2综述 5

传统石油期货价格预测方法 5

石油期货价格研究的最新进展 7

石油期货价格预测研究的发展趋势 9

1．3研究内容 12

1．4本书主要创新点 14

2石油期货价格的波动机制研究 16

2．1石油期货 16

石油及其对世界的影响 16

石油期货的发展与现状 17

2．2石油期货价格的构成 19

产品生产过程中的成本和税金 21

产品生产过程中的利润 21

期货交易中的成本 22

期货商品流通费用 22

期货交易中的预期利润 23

2．3石油期货标的物的供求特征 23

石油资源的不可再生性 23

石油资源供需的地区不平衡性 24

石油生产的特殊性 26

石油需求的刚性 27

2．4促使石油期货价格波动的因素 28

影响石油期货价格中长期走势的主要因素 28

造成石油期货价格短期波动的主要原因 33

2．5本章小结 36

3相关因素对石油期货价格影响的实证分析 38

3．1分析模型 38

相关分析 38

单位根检验 39

Granger因果检验 40

协整分析 41

3．2实证研究 43

变量及其样本选取 43

相关分析结果 44

单位根检验结果 46

Granger检验结果 49

协整检验结果 51

3．3本章小结 53

4基于SVR的石油期货价格预测方法 54

4．1支持向量机回归（SVR）方法 55

回归问题的基本形式 55

支持向量机回归（SVR） 56

4．2基于SVR的石油期货价格预测方法 59

模型输入 59

模型输出 60

核函数及算法选择 61

4．3石油期货价格预测中SVR参数的选择 63

SVR中的参数选择方法 63

石油期货价格预测中的SVR参数选择方法 64

4．4实证研究 66

数据集及预处理 66

性能评价标准 67

SVR预测效果 68

SVR与RBF神经网络预测结果比较 69

参数选择方法比较 70

系统参数仿真 72

4．5本章小结 75

5基于聚类分析的石油期货价格预测方法 77

5．1聚类分析 77

K-均值聚类 78

减聚类算法 78

减聚类和K-均值算法相结合的聚类算法流程 78

5．2基于聚类分析的石油期货价格预测模型 79

5．3实证研究 80

聚类分析结果 80

预测结果及比较分析 81

5．4本章小结 82

6基于DIPA方法的石油期货市场突发事件影响预测 83

6．1事件分析方法研究 83

事件类型及其描述 83

一般事件分析方法 86

基于虚拟变量的事件分析方法 88

基于知识的事件分析方法 89

6．2影响石油期货价格的突发事件 90

供应类事件 90

需求类事件 92

其他事件 93

6．3基于DIPA的事件分析及影响预测方法 93

基于DIPA的事件分析方法 93

基于DIPA分析的事件影响预测方法 95

6．4实证研究 96

评价标准 96

强度评价对预测的影响 96

持续时间与衰减模式对预测的影响 100

6．5本章小结 103

7基于ES-KNN方法的事件强度评价 104

7．1 KNN算法 104

标准KNN算法 105

改进KNN算法 106

7．2基于ES-KNN方法的石油期货市场突发事件强度评价 107

基于ES-KNN方法的事件强度评价框架 107

集成评价方法 110

7．3实证研究：库存变化强度评价 112

问题分析 112

数据集与性能评价标准 116

计算结果 117

7．4本章小结 119

8石油期货价格的混合预测方法 120

8．1混合预测方法 120

8．2石油期货价格的混合预测方法 121

石油期货价格混合预测方法框架 121

混合预测方法 128

8．3实证研究 131

数据集及评价标准 131

实证结果 131

8．4本章小结 133

9结论与展望 135

9．1本书主要结论 135

9．2本书研究主要创新点 137

9．3研究展望 138

参考文献 139

后记 146