文献类型：期刊文章

作　　者：楚新元[1] 卢爱珍[2] 张敬信[3]

CHU Xin-yuan;LU Ai-zhen;ZHANG Jing-xin(School of Finance,Xinjiang University of Finance and Economics,Urumqi,Xinjiang 830012;Journal Editorial Department,Xinjiang University of Finance and Economics,Urumqi,Xinjiang 830012;School of Basic Sciences,Harbin University of Commerce,Harbin,Heilongjiang 150028)

机构地区：[1]新疆财经大学金融学院,新疆乌鲁木齐830012 [2]新疆财经大学期刊编辑部,新疆乌鲁木齐830012 [3]哈尔滨商业大学基础科学学院,黑龙江哈尔滨150028

出　　处：《价格月刊》

基　　金：新疆财经大学科研创新项目“新疆经济杠杆率水平的测算、风险评估及其对经济增长的影响研究”(编号:XJUFE2019B001)。

年　　份：2021

期　　号：5

起止页码：15-22

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、NSSD、RCCSE、RWSKHX、核心刊

摘　　要：针对非线性、非平稳且呈现剧烈波动的时间序列,使得传统的预测方法预测效果不够理想。尝试运用KNN模型对WTI原油价格进行预测,并与ARIMA模型和神经网络自回归(NNAR)模型预测结果进行比较,结果表明:KNN模型适用于WTI原油价格预测,且预测效果优于ARIMA模型和神经网络自回归模型。通过模型组合,利用KNN模型和神经网络自回归模型组合预测后,预测精度显著提升。

关 键 词：KNN模型  ARIMA模型 神经网络自回归模型  预测精度  

分 类 号：F726]