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铜价预测是国际大宗商品市场研究的一个重要领域。本文运用经验模态分解法(EMD)、人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)和时间序列方法,基于分解-重构-集成的思想,构建了一个多尺度组合预测模型。在模型构建过程中,提出了运用游程判定法对分量序列进行重构的新思路。然后,运用此模型对LME铜价波动特点和走势进行分析:将铜价序列分解并重构成高频、低频和趋势三个部分,并从不规则因素、重大事件以及长期趋势三个角度解释了重构项的波动特征;实证分析表明,与灰色模型GM(1,1)、Elman神经网络方法等单模型,以及ARIMA-SVM组合模型相比,多尺度组合模型取得了最好的预测效果。 相似文献
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经济增长、产业结构对碳排放的影响分析——基于中国的省际面板数据 总被引:1,自引:0,他引:1
本文在环境库兹涅茨曲线的基础上,加入结构调整因素,并基于中国30个省市区2000年到2009年的面板数据,建立个体固定效应模型,以研究中国经济增长、产业结构对碳排放的影响。结果表明:碳排放量和经济增长、产业结构分别存在长期均衡的协整关系;碳排放量和经济增长间呈现倒U型特征,当人均GDP为64585元时,曲线达到拐点;第二产业比重和碳排放量成正比关系,在人均GDP保持不变时,第二产业比重每下降1%,可使得人均碳排放量下降0.3217%,这表明,产业结构调整是影响低碳经济发展的重要因素。本文认为,发展低碳经济必须从高碳产业入手,通过技术攻关实现高碳产业"低碳化",大力发展清洁能源;另外,要大力发展第三产业,即资源节约型、环境友好型产业,加快新兴低碳产业的发展,逐步减少国民经济对第二产业的过分依赖。 相似文献
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基于VAR模型的油价波动对我国经济影响分析 总被引:6,自引:2,他引:4
本文运用VAR模型,构建了原油价格与经济增长、物价水平、货币政策、失业率之间的动态关系系统,着重探讨油价波动对我国一些重要经济变量,特别是经济增长的影响规律。Granger因果关系分析表明,油价波动是引起经济增长率、物价水平、货币政策等经济指标变化的Granger原因。通过VAR(2)模型及脉冲响应分析,油价上升对我国经济的主要影响有:不会使国内生产总值减少,但会使经济增长速度变缓;通过对总需求的拉动及成本增加这样两条途径使物价水平上升;长期内会使失业率增加;增加了有效实施货币政策的难度。整体来看,尽管国际油价及我国的经济变量复杂多变,由国际油价、经济增长、物价水平、货币供应量、失业率这五个变量所构成的经济系统是稳定的,也就是说,通过市场经济的自动调节和政府的宏观经济调控,我国的经济能够平稳有序的发展。 相似文献
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布伦特原油价格季节性波动分析 总被引:1,自引:0,他引:1
油价时间序列往往受众多因素的影响,从而可以分解成各种成分。本文利用X-12-ARIMA方法分析布伦特原油价格的季节性波动,探讨油价运动规律,为我国进口石油提供决策支持。 相似文献
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