基于支持向量机的义乌小商品价格指数预测分析[权威资料]

基于支持向量机的义乌小商品价格指数预测分析 本文档格式为 WORD,感谢你的阅读。 作者简介：商志明（ 1985 ），男，汉族，内蒙古人，浙江师范大学经济与管理学院，硕士研究生，研究方向：财务危机预警。 摘 要：义乌指数作为全球小商品的 “ 道琼斯指数 ” ，全面反映了小商品市场的价格走势和景气动态。本文通过对历年义乌指数中的价格指数进行观察，将其与消费者价格指数（ CPI）进行对比分析，并运用支持向量机对其进行回归预测研究。实证表明：支持向量机能够 在较小误差范围内实现对义乌指数的有效预测。 关键词：义乌指数；价格指数；支持向量机 1、引言 世界小商品看中国，中国小商品看义乌。浙江义乌小商品城在世界小商品市场中具有举足轻重的地位，而其定期发布的义乌小商品指数（简称义乌指数）更是成为业界风向标，指导着海内外小商品市场的发展。目前，义乌市汇集了海内外 10 万多家日用品生产企业，共 1502 个大类、 32 万种商品。商品价格的波动影响着全球小商品价格的走势，产生了决定世界市场的 “ 义乌价格 ” ，对全球小商品价格形成机制产生着重要影响。义乌指 数反映了我国小商品产业状况、生产成本、资源成本和市场需求、甚至综合反映国际贸易变化趋势，对资源配置发挥着重要的调节和引导作用。而作为义乌指数的核心 价格指数，反映的是某一类别商品的平均价格变化情况，在一定程度上下折射出我国甚至世界经济运行情况。 随着经济的持续发展，国内学者开始广泛关注经济指数的运行情况，并运用数据挖掘技术对其进行预测研究。贺力平、樊纲等人（ 2008）研究了 2001 2008 年 PPI 与 CPI 的彼此驱动方向问题，研究表明处于下游的 CPI 是上游 PPI 的单向格兰杰因果关系 1。张成思 （ 2010）认为我国上中下游价格存在长期均衡关系，并且上中游价格对下游价格具有显著动态传递效应，而下游价格对上中游价格存在反向传导的倒逼机制 2。王萍（ 2007）利用标准的 GM（ 2， 1）模型对股票价格进行滚动预测时，其预测结果与实际值总存在一个单位的时间延迟 3。简清明等（ 2011）提出基于移动窗口和边界动态缩放的 PSO 动态优化的在线支持向量机回归方法预测沪深 300 指数的短期走势，较大的提高了测试的精度和实时性 4。纵观历年来的预测研究，方法主要集中在神经网络，灰色理论以及支持向量机。目前，国内对义乌 指数的研究较少，主要透过义乌指数来分析经济运行情况，而缺乏相关的技术研究。骆鹏，叶宗裕（ 2011）通过对历年义乌指数移动平均和长期趋势的观察分析，发现从 2010 年初以来义乌小商品价格指数与 CPI 走势背离较多，指出随着垄断商品价格的不断高涨，决策层应对民营实体经济采取有差别的调控政策5。本文运用支持向量机首次对义乌价格指数进行回归分析，并将 CPI 作为协变量加入模型中。实证研究表明该方法大大提高了预测的精度，对生产经营者具有重要的指导作用。 2、义乌指数概况和分析 义乌指数作为反映全球最 大的小商品市场价格和景气动态的指数，从 2006 年 9 月发布首期以来，至 2012 年 6 月已运行 5 年零 10 个月。义乌指数是一种定基指数，包括价格指数、景气指数和信心指数三大项，其中景气指数和信心指数按月发布。而价格指数同时按月和按周发布，数据更新快，动态程度高，可比性更强，影响力更大。每期义乌指数的编制从所有经营者中选取 2412 个商户，涉及工艺品类、箱包类和日用品类等 15 大类商品。价格指数的基数为 100，景气指数和信心指数同为 1000。由于义乌小商品城经营的 15 大类商品几乎都是终端的 日用消费品，因此这一指数反映的是近乎完全竞争市场产品的价格、景气等方面的动态，实用价值高。同时这些产品的生产厂商几乎 99%以上都是民营企业，国家及有关部门可透过义乌指数对民营经济的运行状况进行监管。生产经营者以价格指数作为生产和经营管理的重要参考。 义乌指数从发布首期到 2012 年 5 月 30 日，除去每年因春节假期暂停发布，共发布月价格指数 62 期，为了便于跟CPI 进行对比，本文根据线性插值法将缺失的月份补上，其基本走势如图 1。从图 1 中可知，在 2008 年 2 月以前，义乌指数随着 CPI 的上升而被拉高，而 2008 年 10 月随着美国金融风暴引起的世界经济危机，通货紧缩， CPI 走低，义乌指数也急剧下降，从 103.35 一直滑落到 2009 年 2 月的 99.2。这一现象与次贷危机波及我国并对我国的出口产生重大影响的时间基本一致。从 2009 年 3 月开始义乌价格指数缓慢回升，到目前为止这一缓慢回升趋势仍在继续当中。但在 2010 年的 8 月有一个明显的回调，这表明金融危机虽然对全球最大的小商品市场的影响在缓慢减退，但仍存在一些不确定性因素对其形成局部冲击。同时由图中的线性趋势线可得知：长期以来，义乌价格指数处于较平缓的上升趋势。本文 的实证部分假定原始数据样本为线性趋势。 3、支持向量机 支持向量机（ SVM， Support Vector Machine）是由Vapnik 首先提出的，像多层感知器网络和径向基函数网络一样，可用于模式分类和非线性回归。支持向量机的主要思想是建立一个分类超平面作为决策面，使得正例和反例之间的间隔 离边缘被最大化。支持向量机的理论基础是统计学习理论，更精确地说，支持向量机是结构风险最小化的近似实现。这个原理基于这样的事实：学习机器在测试数据上的误差率（即泛化误差率）以训练误差率和一个依赖于 VC 维数（ Vapnik - Chervonekis dimension）的项的和为界，在可分模式情况下，支持向量机对于前一项的值为零，并且使第二项最小化。因此，尽管它不利用问题的领域内部问题，但在模式分类问题上支持向量机能提供好的泛化性能，这个属性是支持向量机特有的。 支持向量机具有以下的优点： （ 1） 通用性：能够在很广的各种函数集中构造函数； （ 2） 鲁棒性：不需要微调； （ 3） 有效性：在解决实际问题中总是属于最好的方法之一； （ 4） 计算简单：方法的实现只需 要利用简单的优化技术； （ 5） 理论上完善：基于 VC 推广理论的矿建。 4、实证分析 从义乌中国小商品指数官网中收集 2006.9.1-2012.5.30 的月价格指数，根据线性插值法补全缺失月份共68 期。实验选取 1-67 期的场内、网上、订单和出口价格指数四个分量作为输入自变量， 2-68 期的价格指数作为输出因变量，运用 SVM 进行动态时序预测。同时，为了验证 CPI 对义乌价格指数的影响，在自变量中加入 CPI 因子进行对比分析。 实证研究预测结果的最大误差率为 1.25%，最小为 0，即部分实现了 100%准确预测。 67 期数据平均误差和标准差分别为 0.16%和 0.0022，这表明支持向量机在取得对义乌指数高预测准确率的同时，还保持了较高的稳定性。而未加入 CPI因子的预测最大误差为 1.85%，平均误差为 0.24%，标准差为0.0033，预测效果和稳定性均低于前者。由此可知，在加入CPI 后，支持向量机的回归预测更准确可靠，稳定性更强。图2 为加入 CPI 因子后支持向量机的回归效果图，由图可知，支持向量机对义乌指数的预测基本与原始值吻合，进一步验证了支持向量机用于回归的有效性，同时也证实了 CPI 对义 乌价格指数的重要影响。 本文在对义乌价格指数和 CPI 的对比分析基础上，运用支持向量机对其进行了回归预测研究。试验结果表明：支持向量机具有较高的预测准确率，能在一个较小的误差范围实现对义乌价格指数的有效预测。通过支持向量机的高精度预测分析，有利于小商品生产经营者提前获得价格信息，合理配置资源、优化仓储，有效降低局部甚至全球范围经济危机的影响，切实维护小商品市场秩序。国家相关管理部门也可透过其及时了解小商品市场的发展状况，为制定相关政策措施提供参考依据。本文的研究是运用支持向量机对义乌价格指数具体数值 的预测，在所有 67 期数据中只有 2 期达到100%准确预测，比例较低，这说明一般情况下很难实现精确预测。因此，进一步的研究可以通过信息粒化方法对义乌指数在一段时期内的具体走势和变化区间进行研究。（作者单位：浙江师范大学经济与管理学院） 参考文献： 1 贺力平，樊纲，胡嘉妮 .消费者价格指数与生产者价格指数：谁带动谁 J.经济研究， 2008（ 11） . 2 张成思 .长期均衡、价格倒逼与货币驱动 我国上中下游价格传导机制研究 J.经济研究， 2010（ 6） . 3 王萍，陈碧玉 .灰色理论模型在股价预测中的应用J.自动化与信息工程， 2007，（ 03）： 15-18. 4 简清明，曾黄麟，叶晓彤 .基于移动窗口和动态优化的支持向量回归在指数预测中的应用 J.计算机应用与软件， 2011，（ 12） . 阅读相关文档 :企业市场营销的创新策略及其发展趋势 幸福经济学与前景理论、海纳模型 中美电视剧产业营销模式对比分析 行政事业单位财务管理问题浅析 多元化经营助力中石油开拓 “ 非融 ” 领域 新企业所得税法下的合理避税探讨 如何搞好市场经济条件下的国家投 资审计 小议会计职业道德建设 浅谈项目教学法在会计电算化教学中的应用 浅谈建筑施工企业的内部会计控制 企业如何进行有效的成本控制 奏议人力资源与企业效益关系 从中