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我国铁矿石进口价格预测的ecmsvr混合模型

文献类型:期刊论文

作者杨留星2; 王珏1
刊名系统工程理论与实践
出版日期2016
卷号36期号:7页码:1769
ISSN号1000-6788
英文摘要作为钢铁工业生产的重要原材料之一,铁矿石进口价格的剧烈波动给我国钢铁企业带来巨大的冲击.本文通过分析影响铁矿石价格波动的多种因素,包括供需关系、运费成本、国内外经济环境等,挖掘影响铁矿石进口价格的关键因素,综合考虑其线性和非线性均有的复杂时间序列特征,提出一种基于误差修正模型(error correction model, ECM)和支持向量回归(support vector regression, SVR)的铁矿石价格混合预测模型ECM-SVR.实证结果表明:与单一基准模型和传统混合模型相比,新模型具有较高的预测准确率,这对于钢铁企业控制原料成本和市场投资者合理规避价格风险具有重要指导作用.
语种英语
源URL[http://ir.amss.ac.cn/handle/2S8OKBNM/36521]  
专题系统科学研究所
作者单位1.中国科学院数学与系统科学研究院
2.中国科学院大学
推荐引用方式
GB/T 7714
杨留星,王珏. 我国铁矿石进口价格预测的ecmsvr混合模型[J]. 系统工程理论与实践,2016,36(7):1769.
APA 杨留星,&王珏.(2016).我国铁矿石进口价格预测的ecmsvr混合模型.系统工程理论与实践,36(7),1769.
MLA 杨留星,et al."我国铁矿石进口价格预测的ecmsvr混合模型".系统工程理论与实践 36.7(2016):1769.

入库方式: OAI收割

来源:数学与系统科学研究院

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