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원자재 가격 예측은 다양한 경제 분야의 시장 참여자와 정책 입안자들에게 중요한 문제입니다. 본 연구에서는 중국 원자재 가격 지수(CCPI)를 중심으로 예측 문제를 조사합니다. 2006년 6월 2일부터 2021년 2월 26일까지의 15년 간 주간 가격 지수 시리즈를 비선형 자기 회귀 신경망 모델을 통해 검토합니다. 모델 추정, 은닉 뉴런 수 및 지연, 데이터 분할 비율에 따라 다양한 설정에 따른 예측 성능을 탐색합니다. 상대적으로 간단하면서도 높은 정확도와 안정성을 가진 예측을 생성하는 모델에 도달합니다. 특히, 모델 훈련, 검증 및 테스트의 상대 루트 평균 제곱 오차(RRMSE)는 각각 1.33%, 1.32%, 1.32%이며, 전체 샘플에 대한 RRMSE는 1.33%입니다. 우리의 결과는 한편으로는 독립적인 기술 가격 예측으로 활용될 수 있습니다. 다른 한편으로는 가격 동향에 대한 관점을 형성하고 정책 분석을 수행하기 위해 다른(기초) 예측 결과와 결합될 수 있습니다.
Jin et al. (금요일)이 이 질문을 연구했습니다.