| 基于多源异构数据的玉米期货价格可解释性预测 |
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| 引用本文： | 曾宇容,吴彬溶,王林,张金隆.基于多源异构数据的玉米期货价格可解释性预测[J].管理评论,2023(12):40-52. |
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| 作者姓名： | 曾宇容 吴彬溶 王林 张金隆 |
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| 作者单位： | 1. 湖北经济学院信息工程学院;2. 湖北省互联网金融信息工程技术研究中心;3. 华中科技大学管理学院 |
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| 基金项目： | 国家社会科学基金重大项目(20&ZD126)； |
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| 摘 要： | 玉米期货价格预测和预警工作有助于指导农业经济高质量发展，而自2020年6月以来我国玉米期货价格波动剧烈，亟需准确高效的玉米期货价格预测方法。针对现有研究未充分考虑疫情、政策调控及新闻文本中潜在的预测信息等不足，本文综合考虑了玉米市场的供求关系、政策调整、国际市场冲击、疫情冲击、突发事件的影响等导致玉米价格波动的多重因素，设计了有效的玉米期货价格可解释性预测框架。同时，针对现有玉米期货价格预测可解释性不足的问题，提出了一种新颖的DE-TFT可解释性玉米期货价格预测模型，该模型采用差分进化算法对时域融合变换器(temporal fusion transformers, TFT)的参数进行智能高效的优化。TFT是一种新颖的基于注意力的深度学习模型，将高性能预测与时间动态可解释分析相结合，表现出优异的预测性能。TFT模型可以产生可解释的玉米期货价格预测结果，包括时间步长的注意力分析和输入变量的重要性排序。在实证研究中，潜在狄利克雷分配模型用来分析“中华粮网”收集的玉米新闻资讯和政策调整的内容及主题，卷积神经网络用来提取新闻资讯的潜在预测信息，可解释的实验结果表明，反映国内疫情状况的百度指数“疫...
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| 关 键 词： | 玉米期货价格 时间序列预测 可解释性神经网络 文本挖掘 深度学习 |
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