基于arima与神经网络的原油运价指数研究与预测

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1、申请上海交通大学硕士学位论文基于ARIMA与神经网络的原油运价指数研究与预测学科方向：交通运输规划与管理研究生：连晔指导教师：卢春霞（副教授）上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院2010年1月MasterDegreeThesisSubmittedtoShanghaiJiaoTongUniversityCRUDEOILTANKERFREIGHTRATEFORECASTINGBASEDONARIMAANDARTIFICIALNEURALNETWORKCandidate:LianYeAdvisor:Assoc.Prof.LUChunxiaSpecialty:Transporta

2、tionPlanningandManagementSchoolofNavalArchitecture,Ocean,andCivilEngineeringShanghaiJiaoTongUniversityJanuary,2010基于ARIMA与神经网络的原油运价指数研究与预测摘要原油运价指数是原油运输市场的一个重要经济指标，被称为是原油运输市场变化的晴雨表，因此准确把握原油运价指数的波动规律，探讨其发展变化趋势成为油运市场中人们最为关注的课题之一。油运指数的变化具有高度波动性的特征。特别是欧佩克组织诞生之后，原油运输市场的变化更是变化莫测，许多突发事件的影响起着举足轻重

3、的作用。这些特征使得油运指数的预测变的非常困难。在过去的几十年中，许多学者和业界人士提出了许多预测方法来预测原油运价指数，但是效果都不理想。本文首先从原油运输市场的需求和供给两个角度分析油运市场影响原油运价指数的各个因素。概述了世界原油的存储量、产量、消费量和进出口量的现状，以及介绍了原油海上运输主要航线与油轮船队构成，为原油运价指数的预测提供了依据。本文选取波罗的海航交所发布的原油运价指数BDTI作为预测对象，采用线性与非线性两种方法进行预测。其一，以时间序列作为基础研究手段，运用计量经济学中的ARIMA模型预测原油运价指数BDTI，根据ARIMA模型需要数据稳定的要

4、求，对样本数据进行平稳性检验，经过数据处理后对模型进行参数估计与检验，最后确定模型预测BDTI。其二，建立基于BP神经网络的BDTI非线性预测模型。先I对原始数据进行预处理，然后根据神经网络理论和实际需要分析网络，设计网络结构和确定学习函数，在训练模型后确定预测模型，对BDTI进行预测。通过对两种模型的预测结果进行比较，发现对于长期预测来说神经网络模型预测效果较好，但是由于没有考虑金融危机等突发因素的影响，两种模型都存在很大的改进空间。关键词：原油运价指数，BDTI，ARIMA模型，人工神经网络，BP模型IICRUDEOILTANKERFREIGHTRATEFORECA

5、STINGBASEDONARIMAANDARTIFICIALNEURALNETWORKABSTRACTCrudeoiltankerfreightrateisoneofthemostimportanteconomicindexesincrudeoilshippingmarket.Itisconsideredasbarometerreflectingcrudeoilmarket’svariation.Crudeoiltankerfreightrateforecastinghasbecomeahotissueforacademicresearchersandpractitio

6、ners.Thecrudeoiltankerfreightratehasthecharactersofhighvolatility,nonlinearityandirregularity.SincetheestablishmentofOPEC,thefluctuationsinthecrudeoiltankermarketaremorevolatilethanever.Furthermore,someimportanteventshaveasignificantimpactontankerfreightratefluctuation.Meantime,thesechar

7、acteristicsalsomakeitdifficulttopredictcrudeoiltankerfreightrate.Inthepastdecades,variousmethodsandmodelswerepresentedtopredicttankerfreightrate,buttheirforecastingperformanceisnotsatisfactory.Theanalysisandpredictionofcrudeoiltankerfreightratearefromtwopointsofview.First