成都大学商学院（牛）

近日，成都理工大学商学院金融硕士二年级学生卢钦（导师为林宇教授），以唯一通讯作者在Energy期刊发表了题为“Forecasting energy prices using a novel hybrid model with variational mode decomposition”论文。

Energy由Elsevier出版集团出版，是能源领域内最有影响力和最权威的期刊之一，SCI收录，是中国科学院文献情报中心和JCR一区TOP期刊。

论文针对国际能源价格序列非线性、非平稳性和时变性等复杂特征，提出一种新的分解集成模型来预测能源价格。首先利用变分模态分解（Variational mode decomposition, VMD）将能源价格分解为不同频率的子序列，然后用自回归模型（Autoregression model, AR）预测低频序列，用Elman神经网络（Elman neural network model, ELMAN）预测高频序列，用改进双向长短期记忆模型（The attention-based convolutional neural network and bidirectional long short-term memory, IBiLSTM）预测其他子序列，进而引入非线性集成方法将所预测的子序列进行重构来开展能源价格时序预测，最后通过均方误差（Mean square error, MSE）、平均绝对值误差（Mean absolute error, MAE）和平均绝对百分比误差（Mean absolute percentage error, MAPE）、以及改进的Diebold-Mariano检验方法(Modification of Diebold-Mariano test, MDM)来检验预测能力与可靠性。实证与实验结果表明：在不同训练集长度下，无论是对于天然气期货，还是碳期货价格序列，基于变分模态分解混合模型(VMD-AR-IBiLSTM-ELMAN)不仅具有显著的预测有效性和可靠性，而且都显著优于其他对比模型。

论文所提出的方法，不仅巧妙结合了传统计量经济学模型和人工智能深度学习技术，而且也将能源时序所呈现的非对称特征纳入到研究框架之中，同时还能为政府管理部门、投资主体和企业进行金融风险管理提供有效的操作工具。

拓展阅读：

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素材来源：成都理工大学商学院官网