【摘 要】
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我国作为一个拥有超过14亿人口的超级大国,其农业与畜牧业所处地位不言而喻。而豆粕作为农产品大豆提取豆油所获得的副产物,是生产畜禽饲料的主要原材料,还可用于制造抗菌素原料、健康食品、化妆品等,是链接我国农业经济与畜牧业经济的重要纽带。此时具有现货指导价值的期货在经济发展过程中提升市场公开度、透明度、有效规避经济风险的功能不可小觑。我国豆粕期货身为全球期货市场上颇具影响力的期货品种之一,市场活跃度高,
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我国作为一个拥有超过14亿人口的超级大国,其农业与畜牧业所处地位不言而喻。而豆粕作为农产品大豆提取豆油所获得的副产物,是生产畜禽饲料的主要原材料,还可用于制造抗菌素原料、健康食品、化妆品等,是链接我国农业经济与畜牧业经济的重要纽带。此时具有现货指导价值的期货在经济发展过程中提升市场公开度、透明度、有效规避经济风险的功能不可小觑。我国豆粕期货身为全球期货市场上颇具影响力的期货品种之一,市场活跃度高,甚至成交量一度位列世界首位。因此,深入研究我国豆粕期货的价格预测具有非常重要的现实意义,能够有助于参与者从总体上掌握豆粕期货市场的运动规律性,作出合理的决定,从而推动我国豆粕期货市场的稳步健康发展,在一定程度上可以稳定我国农业市场和畜牧业市场,提高经济市场发展的稳定性。同时,有研究表明组合模型能够提升单一模型的预测精度,故本研究应用组合模型对我国豆粕期货价格进行预测研究。本研究选取2020年1月10日到2021年6月11日我国大连商品交易所豆粕期货价格指数收盘价作为样本数据集,构建基于ES＿ML的组合模型研究豆粕期货价格,首先应用ES模型对豆粕期货价格数据进行建模,然后将模型拟合值与真实观测值的残差数据构建为新的时序数据,选取强相关的前五日数据作为输入变量,当日数据作为输出变量,应用GBRT、SVR模型分别进行建模,最后将两部分预测值加总得到完整预测。对比预测效果,发现机器学习模型优于ES模型,组合模型中ES＿GBRT模型预测效果略逊于GBRT模型,ES＿SVR模型预测效果最佳,其中MAPE=0.47%,RMSE=11.40。研究表明,在我国豆粕期货价格预测中,合适的组合模型能够提升预测效果。
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