基于EEMD優(yōu)化的國(guó)際油價(jià)分解集成預(yù)測(cè)模型：方法創(chuàng)新與實(shí)證檢驗(yàn)一、引言1.1研究背景與意義1.1.1研究背景在當(dāng)今全球化經(jīng)濟(jì)格局下，國(guó)際油價(jià)作為全球經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵變量，其波動(dòng)猶如蝴蝶效應(yīng)，對(duì)全球經(jīng)濟(jì)、能源市場(chǎng)及相關(guān)行業(yè)產(chǎn)生著廣泛而深刻的影響。石油，作為“工業(yè)的血液”，是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中不可或缺的重要能源和基礎(chǔ)原材料，在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中占據(jù)著舉足輕重的地位。國(guó)際油價(jià)的波動(dòng)與全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)緊密相連。當(dāng)全球經(jīng)濟(jì)處于繁榮擴(kuò)張階段，工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)頻繁，交通運(yùn)輸需求旺盛，對(duì)石油的需求大幅增加，進(jìn)而推動(dòng)國(guó)際油價(jià)上漲。例如，在過(guò)去的一些經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)時(shí)期，新興經(jīng)濟(jì)體的快速崛起帶動(dòng)了大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和工業(yè)生產(chǎn)，使得石油需求量急劇攀升，成為油價(jià)上漲的重要驅(qū)動(dòng)力。相反，當(dāng)全球經(jīng)濟(jì)陷入衰退或增長(zhǎng)放緩時(shí)，工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)收縮，交通運(yùn)輸需求減少，石油需求隨之下降，油價(jià)往往會(huì)面臨下行壓力。如2008年全球金融危機(jī)爆發(fā)后，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)大幅萎縮，國(guó)際油價(jià)在短時(shí)間內(nèi)大幅下跌，從高位迅速回落。地緣政治因素也是影響國(guó)際油價(jià)的重要變量。中東地區(qū)作為全球重要的石油產(chǎn)區(qū)，其地緣政治局勢(shì)的任何風(fēng)吹草動(dòng)都會(huì)引發(fā)國(guó)際油價(jià)的劇烈波動(dòng)。地區(qū)沖突、戰(zhàn)爭(zhēng)、政治動(dòng)蕩等事件，可能導(dǎo)致石油生產(chǎn)和運(yùn)輸中斷，引發(fā)市場(chǎng)對(duì)石油供應(yīng)短缺的擔(dān)憂，從而推動(dòng)油價(jià)上漲。例如，伊拉克戰(zhàn)爭(zhēng)期間，伊拉克的石油生產(chǎn)設(shè)施遭到嚴(yán)重破壞，石油產(chǎn)量大幅下降，國(guó)際油價(jià)應(yīng)聲上漲。此外，主要產(chǎn)油國(guó)之間的地緣政治關(guān)系以及石油政策的調(diào)整，也會(huì)對(duì)國(guó)際油價(jià)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。例如，石油輸出國(guó)組織（OPEC）通過(guò)協(xié)調(diào)成員國(guó)的石油產(chǎn)量政策，對(duì)國(guó)際油價(jià)進(jìn)行調(diào)控，以維護(hù)成員國(guó)的共同利益。從能源市場(chǎng)角度來(lái)看，國(guó)際油價(jià)的波動(dòng)直接影響著能源市場(chǎng)的供需平衡和價(jià)格體系。一方面，油價(jià)上漲會(huì)促使能源企業(yè)加大對(duì)石油勘探、開(kāi)發(fā)和生產(chǎn)的投入，以獲取更多的利潤(rùn)。同時(shí)，也會(huì)刺激其他替代能源的發(fā)展，如太陽(yáng)能、風(fēng)能、水能等，以降低對(duì)石油的依賴。另一方面，油價(jià)下跌則會(huì)導(dǎo)致能源企業(yè)減少投資，甚至削減石油產(chǎn)量，以避免虧損。這可能會(huì)引發(fā)能源市場(chǎng)的供需失衡，進(jìn)而影響整個(gè)能源市場(chǎng)的穩(wěn)定。對(duì)于相關(guān)行業(yè)而言，國(guó)際油價(jià)的波動(dòng)猶如一把雙刃劍。在交通運(yùn)輸行業(yè)，油價(jià)的上漲直接增加了運(yùn)輸成本，導(dǎo)致航空、海運(yùn)、公路運(yùn)輸?shù)绕髽I(yè)的運(yùn)營(yíng)成本大幅上升，壓縮了企業(yè)的利潤(rùn)空間。為了應(yīng)對(duì)成本壓力，這些企業(yè)可能會(huì)提高運(yùn)輸價(jià)格，從而將成本轉(zhuǎn)嫁給消費(fèi)者，進(jìn)一步影響消費(fèi)者的出行和物流成本。而在石油化工行業(yè)，油價(jià)的波動(dòng)直接影響著原材料成本，進(jìn)而影響到化工產(chǎn)品的價(jià)格和企業(yè)的盈利能力。油價(jià)上漲時(shí)，化工企業(yè)的生產(chǎn)成本增加，產(chǎn)品價(jià)格也隨之上漲，可能會(huì)影響下游行業(yè)的需求。相反，油價(jià)下跌時(shí)，化工企業(yè)的成本降低，利潤(rùn)空間可能會(huì)擴(kuò)大，但也可能面臨市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇的壓力。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)國(guó)際油價(jià)對(duì)于全球經(jīng)濟(jì)參與者來(lái)說(shuō)具有重要的現(xiàn)實(shí)需求。對(duì)于能源企業(yè)而言，準(zhǔn)確的油價(jià)預(yù)測(cè)有助于企業(yè)制定合理的生產(chǎn)計(jì)劃和投資決策。如果企業(yè)能夠提前準(zhǔn)確預(yù)測(cè)油價(jià)上漲，就可以提前增加石油產(chǎn)量，儲(chǔ)備庫(kù)存，以獲取更高的利潤(rùn)。反之，如果預(yù)測(cè)油價(jià)下跌，企業(yè)可以減少生產(chǎn)，降低庫(kù)存，避免損失。對(duì)于投資者來(lái)說(shuō)，油價(jià)預(yù)測(cè)是投資決策的重要依據(jù)。在石油期貨市場(chǎng)、股票市場(chǎng)等金融市場(chǎng)中，油價(jià)的波動(dòng)直接影響著相關(guān)資產(chǎn)的價(jià)格。投資者通過(guò)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)油價(jià)走勢(shì)，可以把握投資機(jī)會(huì)，降低投資風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于政策制定者而言，準(zhǔn)確的油價(jià)預(yù)測(cè)有助于制定科學(xué)合理的能源政策和宏觀經(jīng)濟(jì)政策。政府可以根據(jù)油價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果，調(diào)整能源結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)能源安全保障，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。然而，國(guó)際油價(jià)的波動(dòng)具有高度的復(fù)雜性和不確定性。其受到全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、地緣政治、供需關(guān)系、金融市場(chǎng)、自然災(zāi)害等多種因素的交織影響，這些因素相互作用、相互制約，使得油價(jià)波動(dòng)呈現(xiàn)出非線性、非平穩(wěn)的特征，給油價(jià)預(yù)測(cè)帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法往往難以準(zhǔn)確捕捉這些復(fù)雜的影響因素和油價(jià)波動(dòng)的規(guī)律，導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度較低。因此，開(kāi)發(fā)更加有效的國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)模型，提高預(yù)測(cè)精度，成為學(xué)術(shù)界和業(yè)界共同關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題。1.1.2研究意義本研究旨在構(gòu)建基于EEMD優(yōu)化的國(guó)際油價(jià)分解集成預(yù)測(cè)模型，具有重要的理論意義和實(shí)踐意義。在理論層面，本研究對(duì)完善油價(jià)預(yù)測(cè)模型具有重要意義?，F(xiàn)有的油價(jià)預(yù)測(cè)模型雖然眾多，但由于國(guó)際油價(jià)波動(dòng)的復(fù)雜性，仍然存在一定的局限性。本研究將EEMD方法引入國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)領(lǐng)域，通過(guò)對(duì)油價(jià)時(shí)間序列進(jìn)行分解，將復(fù)雜的非平穩(wěn)序列轉(zhuǎn)化為多個(gè)相對(duì)平穩(wěn)的子序列，揭示油價(jià)波動(dòng)在不同時(shí)間尺度上的特征和規(guī)律。這有助于深入理解油價(jià)波動(dòng)的內(nèi)在機(jī)制，為構(gòu)建更加準(zhǔn)確、有效的油價(jià)預(yù)測(cè)模型提供新的思路和方法，進(jìn)一步豐富和完善油價(jià)預(yù)測(cè)的理論體系。本研究有助于拓展EEMD的應(yīng)用領(lǐng)域。EEMD作為一種有效的信號(hào)處理方法，在機(jī)械故障診斷、生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理、地震信號(hào)分析等領(lǐng)域已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，但在國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用還相對(duì)較少。本研究將EEMD應(yīng)用于國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)，探索其在能源領(lǐng)域的應(yīng)用潛力和優(yōu)勢(shì)，為EEMD在其他經(jīng)濟(jì)金融時(shí)間序列分析中的應(yīng)用提供參考和借鑒，推動(dòng)EEMD在不同領(lǐng)域的交叉應(yīng)用和發(fā)展。從實(shí)踐層面來(lái)看，本研究能夠?yàn)槟茉雌髽I(yè)提供有力的決策支持。能源企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中面臨著油價(jià)波動(dòng)帶來(lái)的巨大風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)國(guó)際油價(jià)，能源企業(yè)可以合理安排生產(chǎn)計(jì)劃，優(yōu)化資源配置，降低生產(chǎn)成本，提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。例如，在油價(jià)上漲預(yù)期下，企業(yè)可以提前增加石油儲(chǔ)備，合理安排生產(chǎn)進(jìn)度，避免因油價(jià)上漲導(dǎo)致的成本增加。相反，在油價(jià)下跌預(yù)期下，企業(yè)可以減少庫(kù)存，靈活調(diào)整生產(chǎn)策略，降低經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于投資者而言，本研究提供的油價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果具有重要的投資參考價(jià)值。在金融市場(chǎng)中，石油相關(guān)的投資產(chǎn)品如石油期貨、石油股票等受到投資者的廣泛關(guān)注。準(zhǔn)確的油價(jià)預(yù)測(cè)可以幫助投資者把握投資時(shí)機(jī)，制定合理的投資策略，提高投資收益，降低投資風(fēng)險(xiǎn)。投資者可以根據(jù)油價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果，在油價(jià)上漲前買入相關(guān)投資產(chǎn)品，在油價(jià)下跌前賣出，從而實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的保值增值。本研究對(duì)政策制定者也具有重要的參考意義。政府在制定能源政策、宏觀經(jīng)濟(jì)政策時(shí)，需要充分考慮國(guó)際油價(jià)的波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響。準(zhǔn)確的油價(jià)預(yù)測(cè)可以為政策制定者提供決策依據(jù)，幫助政府制定科學(xué)合理的能源政策，促進(jìn)能源結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整，加強(qiáng)能源安全保障，維護(hù)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展。政府可以根據(jù)油價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果，適時(shí)調(diào)整能源補(bǔ)貼政策、稅收政策等，引導(dǎo)能源企業(yè)和消費(fèi)者合理利用能源，推動(dòng)能源行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)方法研究在國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)領(lǐng)域，眾多學(xué)者運(yùn)用了多種方法進(jìn)行探索，大致可分為傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)方法。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法在早期的油價(jià)預(yù)測(cè)中應(yīng)用廣泛。時(shí)間序列分析是其中的重要代表，如ARIMA（自回歸積分滑動(dòng)平均）模型，它基于時(shí)間序列的歷史數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性處理、自相關(guān)和偏自相關(guān)分析等，建立起數(shù)學(xué)模型來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)值。趙晨等學(xué)者利用ARIMA模型對(duì)原油價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)，在一定程度上捕捉到了油價(jià)的短期波動(dòng)趨勢(shì)。然而，ARIMA模型假設(shè)數(shù)據(jù)具有平穩(wěn)性，對(duì)于國(guó)際油價(jià)這種受多種復(fù)雜因素影響、呈現(xiàn)出明顯非平穩(wěn)特征的數(shù)據(jù)，其預(yù)測(cè)效果往往受到限制?；貧w分析也是常用的傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法之一。它通過(guò)建立油價(jià)與其他影響因素之間的線性或非線性回歸方程，來(lái)預(yù)測(cè)油價(jià)的變化。例如，部分學(xué)者通過(guò)選取全球GDP、通貨膨脹率、石油產(chǎn)量等宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)作為自變量，與油價(jià)進(jìn)行回歸分析，試圖找出它們之間的定量關(guān)系。但由于國(guó)際油價(jià)的影響因素眾多且相互交織，難以全面準(zhǔn)確地納入所有變量，回歸分析的預(yù)測(cè)精度也存在一定的局限性。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和數(shù)據(jù)處理能力的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)方法逐漸應(yīng)用于國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)。支持向量機(jī)（SVM）是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它通過(guò)尋找一個(gè)最優(yōu)分類超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)分開(kāi)，在回歸預(yù)測(cè)任務(wù)中也表現(xiàn)出了良好的性能。謝文等學(xué)者提出一種基于支持向量機(jī)的原油價(jià)格預(yù)測(cè)新方法，通過(guò)對(duì)歷史油價(jià)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)對(duì)未來(lái)油價(jià)的預(yù)測(cè)。SVM能夠較好地處理小樣本、非線性和高維數(shù)據(jù)問(wèn)題，但對(duì)核函數(shù)的選擇較為敏感，不同的核函數(shù)可能會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果的較大差異。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）也是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要方法，它由大量的神經(jīng)元相互連接組成，通過(guò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，自動(dòng)調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)重，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)模式的識(shí)別和預(yù)測(cè)。在國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)中，ANN可以學(xué)習(xí)到油價(jià)與多種影響因素之間的復(fù)雜非線性關(guān)系。例如，一些研究將石油產(chǎn)量、消費(fèi)量、地緣政治指標(biāo)等作為輸入變量，通過(guò)ANN模型進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。然而，ANN存在訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)、容易陷入局部最優(yōu)解、可解釋性差等問(wèn)題，限制了其在實(shí)際應(yīng)用中的效果。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)方法在國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)中得到了越來(lái)越多的關(guān)注。長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），它通過(guò)引入門控機(jī)制，能夠有效地處理時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴問(wèn)題，在油價(jià)預(yù)測(cè)中展現(xiàn)出了獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。RayanH.Assaad等學(xué)者對(duì)比了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及卷積和LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合在預(yù)測(cè)美國(guó)原油價(jià)格中的效果，發(fā)現(xiàn)LSTM網(wǎng)絡(luò)是預(yù)測(cè)原油價(jià)格的最佳架構(gòu)。LSTM網(wǎng)絡(luò)能夠捕捉到油價(jià)時(shí)間序列中的長(zhǎng)期趨勢(shì)和短期波動(dòng)信息，提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。但LSTM網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，計(jì)算量較大，對(duì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量要求也較高。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）原本主要應(yīng)用于圖像識(shí)別領(lǐng)域，其通過(guò)卷積層、池化層等結(jié)構(gòu)，可以自動(dòng)提取數(shù)據(jù)的局部特征。在國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)中，CNN可以對(duì)油價(jià)相關(guān)的多維數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在信息。一些研究將CNN與LSTM相結(jié)合，充分利用CNN的特征提取能力和LSTM處理時(shí)間序列的優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步提高了油價(jià)預(yù)測(cè)的精度。例如，先利用CNN對(duì)石油市場(chǎng)供需數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等進(jìn)行特征提取，然后將提取的特征輸入到LSTM網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)。1.2.2EEMD在時(shí)間序列分析中的應(yīng)用EEMD作為一種有效的時(shí)間序列分析方法，在多個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。在機(jī)械故障診斷領(lǐng)域，EEMD被用于從復(fù)雜的振動(dòng)信號(hào)中提取故障特征。例如，在旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷中，設(shè)備運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)包含了豐富的設(shè)備狀態(tài)信息，但這些信號(hào)往往受到噪聲干擾和其他因素的影響，呈現(xiàn)出非線性和非平穩(wěn)的特征。通過(guò)EEMD對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解，可以得到一系列固有模態(tài)函數(shù)（IMF），每個(gè)IMF代表了信號(hào)在不同時(shí)間尺度上的特征分量。研究人員可以通過(guò)分析這些IMF的特征，如頻率、幅值等，來(lái)判斷設(shè)備是否存在故障以及故障的類型和程度。某研究通過(guò)EEMD對(duì)電機(jī)的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解，成功提取出了反映電機(jī)軸承故障的特征分量，為故障診斷提供了準(zhǔn)確的依據(jù)。在生物醫(yī)學(xué)信號(hào)處理方面，EEMD也發(fā)揮了重要作用。以腦電信號(hào)分析為例，腦電信號(hào)是大腦神經(jīng)元活動(dòng)產(chǎn)生的電生理信號(hào)，其包含了大量關(guān)于大腦功能和神經(jīng)系統(tǒng)疾病的信息。然而，腦電信號(hào)非常微弱，且容易受到外界干擾和個(gè)體差異的影響，分析難度較大。EEMD可以將腦電信號(hào)分解為多個(gè)IMF，有助于研究人員更好地理解腦電信號(hào)的內(nèi)在特征和變化規(guī)律。通過(guò)對(duì)不同IMF的分析，可以提取出與認(rèn)知、情感、疾病等相關(guān)的特征信息，為腦科學(xué)研究和臨床診斷提供支持。有研究利用EEMD對(duì)癲癇患者的腦電信號(hào)進(jìn)行處理，發(fā)現(xiàn)特定IMF的能量變化與癲癇發(fā)作具有密切關(guān)系，為癲癇的診斷和治療提供了新的思路。在金融時(shí)間序列分析中，EEMD同樣展現(xiàn)出了良好的應(yīng)用前景。金融市場(chǎng)中的資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)，如股票價(jià)格、匯率等，具有高度的復(fù)雜性和不確定性，傳統(tǒng)的分析方法往往難以準(zhǔn)確捕捉其變化規(guī)律。EEMD可以將金融時(shí)間序列分解為不同頻率的分量，幫助分析師更好地理解市場(chǎng)波動(dòng)的特征和原因。在股票價(jià)格預(yù)測(cè)中，通過(guò)EEMD分解得到的高頻分量可以反映股票價(jià)格的短期波動(dòng)，低頻分量則可以反映長(zhǎng)期趨勢(shì)。分析師可以根據(jù)這些分量的變化情況，制定相應(yīng)的投資策略。此外，EEMD還可以用于分析金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)，通過(guò)對(duì)不同IMF的風(fēng)險(xiǎn)特征進(jìn)行評(píng)估，為風(fēng)險(xiǎn)管理提供參考。在環(huán)境監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，EEMD也被應(yīng)用于分析環(huán)境數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。例如，在氣溫、降水等氣象數(shù)據(jù)的分析中，EEMD可以將時(shí)間序列分解為不同的周期分量和趨勢(shì)分量，幫助研究人員了解氣候變化的規(guī)律和影響因素。通過(guò)對(duì)分解結(jié)果的分析，可以預(yù)測(cè)未來(lái)的氣象變化趨勢(shì)，為環(huán)境保護(hù)和應(yīng)對(duì)氣候變化提供科學(xué)依據(jù)。某研究利用EEMD對(duì)某地區(qū)的氣溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)氣溫變化存在多個(gè)不同周期的波動(dòng)，并且長(zhǎng)期趨勢(shì)呈現(xiàn)出上升的態(tài)勢(shì)，這為該地區(qū)的氣候研究和環(huán)境保護(hù)政策制定提供了重要參考。EEMD在時(shí)間序列分析中具有顯著的優(yōu)勢(shì)。它有效地克服了傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）中存在的模態(tài)混疊問(wèn)題。在EMD分解過(guò)程中，當(dāng)信號(hào)中存在多個(gè)頻率相近的成分時(shí)，容易出現(xiàn)不同尺度特征混雜在一個(gè)IMF中的情況，導(dǎo)致分解結(jié)果難以準(zhǔn)確反映信號(hào)的真實(shí)特征。而EEMD通過(guò)向原始信號(hào)中添加白噪聲，使得信號(hào)在不同尺度上的特征更加明顯，從而減少了模態(tài)混疊的發(fā)生，提高了分解結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。EEMD具有更好的穩(wěn)健性。由于它是對(duì)多次加噪分解結(jié)果進(jìn)行平均，降低了分解結(jié)果對(duì)初始條件和噪聲的敏感性，使得分解結(jié)果更加穩(wěn)定和可重復(fù)，更適合處理含有噪聲的實(shí)際信號(hào)。然而，EEMD也存在一些不足之處。EEMD算法的計(jì)算量較大，尤其是在處理長(zhǎng)序列信號(hào)時(shí)，需要進(jìn)行多次EMD分解和平均運(yùn)算，導(dǎo)致計(jì)算時(shí)間顯著增加，這在一定程度上限制了其在實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用場(chǎng)景中的應(yīng)用。EEMD中白噪聲的方差選擇是一個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，其大小直接影響分解結(jié)果的質(zhì)量。如果噪聲方差選擇過(guò)小，可能無(wú)法有效抑制模態(tài)混疊；如果選擇過(guò)大，又可能會(huì)引入過(guò)多的噪聲干擾，影響分解結(jié)果的準(zhǔn)確性。目前，尚無(wú)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)確定最佳的噪聲方差，需要根據(jù)具體的信號(hào)特點(diǎn)和應(yīng)用需求進(jìn)行反復(fù)試驗(yàn)和調(diào)整，這增加了使用的難度和復(fù)雜性。此外，盡管EEMD在抑制模態(tài)混疊方面取得了顯著的效果，但在某些復(fù)雜信號(hào)情況下，仍然可能存在一定程度的模態(tài)混疊現(xiàn)象，需要進(jìn)一步改進(jìn)和完善。1.2.3研究現(xiàn)狀評(píng)述綜合來(lái)看，當(dāng)前國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)研究取得了一定的成果，但仍存在一些問(wèn)題與不足，為本文的研究提供了切入點(diǎn)。在預(yù)測(cè)精度方面，盡管各種預(yù)測(cè)方法不斷涌現(xiàn)，但由于國(guó)際油價(jià)波動(dòng)受到全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、地緣政治、供需關(guān)系、金融市場(chǎng)等多種復(fù)雜因素的綜合影響，且這些因素之間相互作用、相互制約，使得油價(jià)波動(dòng)呈現(xiàn)出高度的非線性和不確定性，現(xiàn)有預(yù)測(cè)方法的精度仍有待進(jìn)一步提高。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法雖然具有一定的理論基礎(chǔ)和解釋性，但對(duì)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性要求較高，難以準(zhǔn)確捕捉油價(jià)的復(fù)雜變化特征，導(dǎo)致預(yù)測(cè)誤差較大。機(jī)器學(xué)習(xí)方法和深度學(xué)習(xí)方法雖然在處理非線性和復(fù)雜數(shù)據(jù)方面具有優(yōu)勢(shì)，但在面對(duì)高維度、多噪聲的數(shù)據(jù)時(shí)，容易出現(xiàn)過(guò)擬合、欠擬合等問(wèn)題，影響預(yù)測(cè)精度。在對(duì)復(fù)雜影響因素的考慮方面，現(xiàn)有研究往往難以全面、準(zhǔn)確地納入所有影響國(guó)際油價(jià)的因素。部分研究?jī)H選取了少數(shù)幾個(gè)主要因素進(jìn)行分析和建模，忽略了其他一些潛在的重要因素，如自然災(zāi)害、突發(fā)事件、政策調(diào)整等，這些因素可能會(huì)對(duì)油價(jià)產(chǎn)生重大影響，但在模型中未能得到充分體現(xiàn)，從而導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況存在偏差。此外，不同因素之間的相互關(guān)系也較為復(fù)雜，如何準(zhǔn)確刻畫這些因素之間的非線性關(guān)系，以及它們對(duì)油價(jià)波動(dòng)的綜合影響，仍然是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。在模型的適應(yīng)性和泛化能力方面，現(xiàn)有預(yù)測(cè)模型大多是基于特定的數(shù)據(jù)集和時(shí)間段進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證的，對(duì)數(shù)據(jù)的依賴性較強(qiáng)。當(dāng)數(shù)據(jù)的分布、特征或市場(chǎng)環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，模型的預(yù)測(cè)性能可能會(huì)大幅下降，缺乏良好的適應(yīng)性和泛化能力。例如，在全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)發(fā)生重大轉(zhuǎn)變、地緣政治局勢(shì)出現(xiàn)劇烈動(dòng)蕩或新的能源政策出臺(tái)等情況下，原有的預(yù)測(cè)模型可能無(wú)法及時(shí)適應(yīng)這些變化，導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果不準(zhǔn)確。在模型的可解釋性方面，深度學(xué)習(xí)模型雖然在預(yù)測(cè)精度上表現(xiàn)出色，但其內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜，參數(shù)眾多，如同一個(gè)“黑箱”，難以直觀地解釋模型的預(yù)測(cè)結(jié)果和決策過(guò)程。這在實(shí)際應(yīng)用中可能會(huì)給決策者帶來(lái)一定的困擾，因?yàn)樗麄冃枰私饽Ｐ偷念A(yù)測(cè)依據(jù)和可靠性，以便做出合理的決策。相比之下，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法和部分機(jī)器學(xué)習(xí)方法具有較好的可解釋性，但在預(yù)測(cè)精度上又存在不足。如何在提高預(yù)測(cè)精度的同時(shí)，增強(qiáng)模型的可解釋性，是當(dāng)前國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)研究需要解決的重要問(wèn)題之一。針對(duì)以上問(wèn)題，本文嘗試引入EEMD方法對(duì)國(guó)際油價(jià)時(shí)間序列進(jìn)行分解，將復(fù)雜的非平穩(wěn)序列轉(zhuǎn)化為多個(gè)相對(duì)平穩(wěn)的子序列，以便更好地揭示油價(jià)波動(dòng)在不同時(shí)間尺度上的特征和規(guī)律。通過(guò)對(duì)各個(gè)子序列的單獨(dú)建模和預(yù)測(cè)，再進(jìn)行集成，有望提高預(yù)測(cè)精度。同時(shí)，綜合考慮多種影響國(guó)際油價(jià)的因素，將其納入模型中，更全面地反映油價(jià)波動(dòng)的影響機(jī)制。此外，通過(guò)合理選擇和優(yōu)化模型參數(shù)，提高模型的適應(yīng)性和泛化能力，增強(qiáng)模型的可解釋性，為國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)提供更有效的方法和工具。1.3研究?jī)?nèi)容與方法1.3.1研究?jī)?nèi)容本研究聚焦于基于EEMD優(yōu)化的國(guó)際油價(jià)分解集成預(yù)測(cè)模型，核心內(nèi)容涵蓋以下幾個(gè)關(guān)鍵方面：國(guó)際油價(jià)時(shí)間序列的EEMD分解：深入收集并整理具有代表性的國(guó)際油價(jià)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度和數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)研究結(jié)果具有重要影響。運(yùn)用EEMD方法對(duì)原始油價(jià)時(shí)間序列進(jìn)行精細(xì)分解，該方法通過(guò)向原始信號(hào)中添加白噪聲，有效克服了傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）中存在的模態(tài)混疊問(wèn)題，將復(fù)雜的非平穩(wěn)油價(jià)序列成功轉(zhuǎn)化為多個(gè)相對(duì)平穩(wěn)的固有模態(tài)函數(shù)（IMF）分量和一個(gè)趨勢(shì)項(xiàng)。對(duì)每個(gè)IMF分量和趨勢(shì)項(xiàng)的頻率特性、波動(dòng)特征進(jìn)行深入分析，例如通過(guò)功率譜估計(jì)等方法，明確它們?cè)诓煌瑫r(shí)間尺度上對(duì)油價(jià)波動(dòng)的貢獻(xiàn)，從而揭示國(guó)際油價(jià)波動(dòng)的內(nèi)在復(fù)雜結(jié)構(gòu)和多尺度特征。子序列預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建與選擇：針對(duì)分解得到的各個(gè)IMF分量和趨勢(shì)項(xiàng)的不同特征，分別選擇最為合適的預(yù)測(cè)模型。對(duì)于高頻IMF分量，由于其波動(dòng)較為劇烈且具有較強(qiáng)的隨機(jī)性，考慮采用對(duì)短期波動(dòng)捕捉能力較強(qiáng)的模型，如支持向量回歸（SVR）模型，該模型通過(guò)尋找一個(gè)最優(yōu)的分類超平面，能夠在高維空間中對(duì)非線性數(shù)據(jù)進(jìn)行有效擬合，從而準(zhǔn)確捕捉高頻分量的短期變化趨勢(shì)。對(duì)于低頻IMF分量和趨勢(shì)項(xiàng)，它們通常反映了油價(jià)的長(zhǎng)期趨勢(shì)和較為穩(wěn)定的變化規(guī)律，可選用自回歸積分滑動(dòng)平均（ARIMA）模型或長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型。ARIMA模型基于時(shí)間序列的自相關(guān)和偏自相關(guān)特性，能夠?qū)哂衅椒€(wěn)性或經(jīng)過(guò)差分處理后平穩(wěn)的時(shí)間序列進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)；LSTM模型則通過(guò)引入門控機(jī)制，能夠有效處理時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴問(wèn)題，對(duì)低頻分量和趨勢(shì)項(xiàng)的長(zhǎng)期趨勢(shì)具有較好的預(yù)測(cè)能力。對(duì)所選模型的參數(shù)進(jìn)行細(xì)致優(yōu)化，采用如網(wǎng)格搜索、遺傳算法等優(yōu)化算法，尋找模型的最優(yōu)參數(shù)組合，以提高模型的預(yù)測(cè)精度和泛化能力。例如，在使用網(wǎng)格搜索法時(shí)，通過(guò)在預(yù)先設(shè)定的參數(shù)空間中遍歷不同的參數(shù)組合，根據(jù)模型在驗(yàn)證集上的性能指標(biāo)，選擇最優(yōu)的參數(shù)設(shè)置。集成預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建與優(yōu)化：將各個(gè)子序列預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行科學(xué)合理的集成，構(gòu)建出最終的國(guó)際油價(jià)集成預(yù)測(cè)模型。在集成過(guò)程中，研究不同的集成方法，如簡(jiǎn)單平均法、加權(quán)平均法等，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析它們的優(yōu)缺點(diǎn)。簡(jiǎn)單平均法是將各個(gè)子序列預(yù)測(cè)結(jié)果直接進(jìn)行算術(shù)平均，計(jì)算簡(jiǎn)單但可能無(wú)法充分考慮不同子序列的重要性差異；加權(quán)平均法則根據(jù)各個(gè)子序列的預(yù)測(cè)精度、穩(wěn)定性等因素，為每個(gè)子序列分配不同的權(quán)重，然后進(jìn)行加權(quán)求和，以提高集成預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。通過(guò)交叉驗(yàn)證等方法確定最優(yōu)的集成權(quán)重，進(jìn)一步提升集成預(yù)測(cè)模型的性能。在交叉驗(yàn)證過(guò)程中，將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子集，輪流將其中一個(gè)子集作為測(cè)試集，其余子集作為訓(xùn)練集，通過(guò)多次實(shí)驗(yàn)取平均值的方式，評(píng)估不同集成權(quán)重下模型的性能，從而確定最優(yōu)的權(quán)重組合。模型的實(shí)證分析與性能評(píng)估：運(yùn)用實(shí)際的國(guó)際油價(jià)數(shù)據(jù)對(duì)構(gòu)建的集成預(yù)測(cè)模型進(jìn)行全面的實(shí)證分析。選取具有代表性的歷史油價(jià)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集和測(cè)試集，訓(xùn)練集用于模型的訓(xùn)練和參數(shù)優(yōu)化，測(cè)試集用于評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能。采用多種評(píng)價(jià)指標(biāo)，如均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）、平均絕對(duì)百分比誤差（MAPE）等，從不同角度全面評(píng)估模型的預(yù)測(cè)精度和可靠性。RMSE能夠反映預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的平均誤差程度，且對(duì)較大誤差具有較高的敏感性；MAE則直接衡量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間誤差的平均絕對(duì)值，更直觀地反映預(yù)測(cè)誤差的大??；MAPE以百分比的形式表示預(yù)測(cè)誤差，便于不同數(shù)據(jù)集和模型之間的比較。將本研究提出的基于EEMD優(yōu)化的分解集成預(yù)測(cè)模型與其他常見(jiàn)的國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)模型，如傳統(tǒng)的ARIMA模型、單純的LSTM模型等進(jìn)行對(duì)比分析，通過(guò)對(duì)比不同模型在相同數(shù)據(jù)集上的預(yù)測(cè)性能，驗(yàn)證本模型在預(yù)測(cè)國(guó)際油價(jià)方面的優(yōu)勢(shì)和有效性。1.3.2研究方法為實(shí)現(xiàn)研究目標(biāo)，本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，具體如下：文獻(xiàn)研究法：全面、系統(tǒng)地搜集國(guó)內(nèi)外關(guān)于國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)、EEMD方法以及時(shí)間序列分析等領(lǐng)域的相關(guān)文獻(xiàn)資料。通過(guò)對(duì)這些文獻(xiàn)的深入研讀和分析，梳理國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢(shì)以及現(xiàn)有研究中存在的問(wèn)題和不足，同時(shí)掌握EEMD方法的原理、應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)勢(shì)，為后續(xù)研究奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。對(duì)不同學(xué)者提出的預(yù)測(cè)模型和方法進(jìn)行分類總結(jié)，分析其優(yōu)缺點(diǎn)和適用條件，從中汲取有益的經(jīng)驗(yàn)和啟示，為本研究的模型構(gòu)建和方法選擇提供參考依據(jù)。數(shù)據(jù)分析法：廣泛收集國(guó)際油價(jià)的歷史數(shù)據(jù)，包括不同地區(qū)、不同時(shí)間段的油價(jià)數(shù)據(jù)，以及與國(guó)際油價(jià)相關(guān)的其他數(shù)據(jù)，如全球經(jīng)濟(jì)指標(biāo)（如GDP增長(zhǎng)率、通貨膨脹率等）、地緣政治事件數(shù)據(jù)、石油供需數(shù)據(jù)（如石油產(chǎn)量、消費(fèi)量、庫(kù)存水平等）。對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理工作，去除數(shù)據(jù)中的噪聲、異常值和缺失值，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。采用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，如繪制折線圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖等，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行直觀展示和分析，初步探索國(guó)際油價(jià)的波動(dòng)特征、變化趨勢(shì)以及與其他因素之間的相關(guān)性，為后續(xù)的模型構(gòu)建和分析提供數(shù)據(jù)支持。模型構(gòu)建法：根據(jù)研究?jī)?nèi)容和目標(biāo)，構(gòu)建基于EEMD優(yōu)化的國(guó)際油價(jià)分解集成預(yù)測(cè)模型。在模型構(gòu)建過(guò)程中，詳細(xì)闡述EEMD分解的原理和步驟，以及各個(gè)子序列預(yù)測(cè)模型的選擇依據(jù)和構(gòu)建方法，包括模型的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、參數(shù)設(shè)置等。明確集成預(yù)測(cè)模型的集成策略和權(quán)重確定方法，確保模型的科學(xué)性和合理性。通過(guò)數(shù)學(xué)公式和算法流程對(duì)模型進(jìn)行嚴(yán)謹(jǐn)描述，使其具有可重復(fù)性和可驗(yàn)證性。對(duì)比分析法：將構(gòu)建的基于EEMD優(yōu)化的分解集成預(yù)測(cè)模型與其他常見(jiàn)的國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行全面對(duì)比分析。在相同的數(shù)據(jù)集和評(píng)價(jià)指標(biāo)下，比較不同模型的預(yù)測(cè)精度、穩(wěn)定性、泛化能力等性能指標(biāo)。通過(guò)對(duì)比分析，直觀地展示本研究模型的優(yōu)勢(shì)和改進(jìn)之處，同時(shí)也為進(jìn)一步優(yōu)化模型提供方向和參考。對(duì)不同模型在不同市場(chǎng)環(huán)境和數(shù)據(jù)條件下的表現(xiàn)進(jìn)行分析，探討模型的適應(yīng)性和局限性，為實(shí)際應(yīng)用中的模型選擇提供指導(dǎo)。1.4研究創(chuàng)新點(diǎn)1.4.1模型創(chuàng)新本研究在模型構(gòu)建方面實(shí)現(xiàn)了創(chuàng)新性突破。首次將EEMD方法與特定集成學(xué)習(xí)算法進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，構(gòu)建了全新的國(guó)際油價(jià)分解集成預(yù)測(cè)模型。傳統(tǒng)的國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)模型往往難以充分捕捉油價(jià)波動(dòng)的復(fù)雜特征和規(guī)律，而本研究通過(guò)EEMD對(duì)油價(jià)時(shí)間序列進(jìn)行分解，將其轉(zhuǎn)化為多個(gè)具有不同頻率和波動(dòng)特性的子序列，有效揭示了油價(jià)波動(dòng)在不同時(shí)間尺度上的特征。這一過(guò)程克服了傳統(tǒng)方法對(duì)數(shù)據(jù)非平穩(wěn)性處理的局限性，使得后續(xù)的建模和預(yù)測(cè)更加精準(zhǔn)。在對(duì)各個(gè)子序列進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，本研究針對(duì)不同子序列的特點(diǎn)，精心選擇了最為適宜的預(yù)測(cè)模型，并對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行了細(xì)致優(yōu)化。對(duì)于高頻IMF分量，其波動(dòng)較為劇烈且具有較強(qiáng)的隨機(jī)性，本研究采用支持向量回歸（SVR）模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。SVR模型通過(guò)尋找一個(gè)最優(yōu)的分類超平面，能夠在高維空間中對(duì)非線性數(shù)據(jù)進(jìn)行有效擬合，從而準(zhǔn)確捕捉高頻分量的短期變化趨勢(shì)。對(duì)于低頻IMF分量和趨勢(shì)項(xiàng)，它們通常反映了油價(jià)的長(zhǎng)期趨勢(shì)和較為穩(wěn)定的變化規(guī)律，本研究選用自回歸積分滑動(dòng)平均（ARIMA）模型或長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。ARIMA模型基于時(shí)間序列的自相關(guān)和偏自相關(guān)特性，能夠?qū)哂衅椒€(wěn)性或經(jīng)過(guò)差分處理后平穩(wěn)的時(shí)間序列進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)；LSTM模型則通過(guò)引入門控機(jī)制，能夠有效處理時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴問(wèn)題，對(duì)低頻分量和趨勢(shì)項(xiàng)的長(zhǎng)期趨勢(shì)具有較好的預(yù)測(cè)能力。通過(guò)對(duì)這些模型的合理選擇和參數(shù)優(yōu)化，本研究構(gòu)建的集成預(yù)測(cè)模型能夠充分發(fā)揮各個(gè)模型的優(yōu)勢(shì)，提高了對(duì)國(guó)際油價(jià)的預(yù)測(cè)精度。1.4.2變量選取創(chuàng)新在變量選取方面，本研究引入了多種影響國(guó)際油價(jià)的新變量，全面考慮了供需、金融、宏觀經(jīng)濟(jì)及地緣政治等多方面因素。傳統(tǒng)的國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)研究往往僅選取少數(shù)幾個(gè)主要變量進(jìn)行分析，難以全面反映油價(jià)波動(dòng)的復(fù)雜影響機(jī)制。本研究在構(gòu)建預(yù)測(cè)模型時(shí)，不僅考慮了石油產(chǎn)量、消費(fèi)量等傳統(tǒng)的供需因素，還納入了金融市場(chǎng)指標(biāo)，如美元匯率、石油期貨市場(chǎng)持倉(cāng)量等。美元匯率的波動(dòng)與國(guó)際油價(jià)密切相關(guān)，由于國(guó)際原油交易主要以美元計(jì)價(jià)，美元走強(qiáng)時(shí)，購(gòu)買同等數(shù)量的原油所需的其他貨幣增加，從而抑制需求，導(dǎo)致油價(jià)下跌；反之，美元走弱時(shí)，油價(jià)往往上漲。石油期貨市場(chǎng)持倉(cāng)量則反映了市場(chǎng)參與者對(duì)油價(jià)的預(yù)期和投資情緒，對(duì)油價(jià)波動(dòng)也具有重要影響。本研究還考慮了宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，如全球GDP增長(zhǎng)率、通貨膨脹率等。全球GDP增長(zhǎng)率反映了全球經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)較快時(shí)，工業(yè)生產(chǎn)和交通運(yùn)輸?shù)阮I(lǐng)域的能源需求增加，推動(dòng)原油價(jià)格上漲；反之，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩時(shí)，需求減少，油價(jià)可能下跌。通貨膨脹率也會(huì)對(duì)油價(jià)產(chǎn)生影響，較高的通貨膨脹率可能導(dǎo)致生產(chǎn)成本上升，從而推動(dòng)油價(jià)上漲。地緣政治因素也是影響國(guó)際油價(jià)的重要因素，本研究將中東地區(qū)局勢(shì)、主要產(chǎn)油國(guó)之間的政治關(guān)系等納入模型中。中東地區(qū)作為全球重要的石油產(chǎn)區(qū)，其地緣政治局勢(shì)的任何風(fēng)吹草動(dòng)都會(huì)引發(fā)國(guó)際油價(jià)的劇烈波動(dòng)。地區(qū)沖突、戰(zhàn)爭(zhēng)、政治動(dòng)蕩等事件，可能導(dǎo)致石油生產(chǎn)和運(yùn)輸中斷，引發(fā)市場(chǎng)對(duì)石油供應(yīng)短缺的擔(dān)憂，從而推動(dòng)油價(jià)上漲。通過(guò)綜合考慮這些多方面的因素，本研究能夠更全面、準(zhǔn)確地反映國(guó)際油價(jià)波動(dòng)的影響機(jī)制，提高預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性和可靠性。1.4.3應(yīng)用創(chuàng)新本研究在模型應(yīng)用方面實(shí)現(xiàn)了創(chuàng)新性拓展。將構(gòu)建的國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)模型應(yīng)用于實(shí)際投資策略制定和能源政策制定中，為相關(guān)決策提供了科學(xué)依據(jù)。在投資策略制定方面，傳統(tǒng)的投資決策往往依賴于投資者的經(jīng)驗(yàn)和主觀判斷，缺乏科學(xué)的量化分析。本研究通過(guò)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)國(guó)際油價(jià)走勢(shì)，為投資者提供了客觀的投資參考。投資者可以根據(jù)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，制定合理的投資策略，如在油價(jià)上漲預(yù)期下，提前買入石油相關(guān)的投資產(chǎn)品，如石油期貨、石油股票等；在油價(jià)下跌預(yù)期下，及時(shí)賣出相關(guān)投資產(chǎn)品，從而實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的保值增值。本研究還可以幫助投資者評(píng)估投資風(fēng)險(xiǎn)，通過(guò)分析油價(jià)波動(dòng)的不確定性，為投資者提供風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，降低投資風(fēng)險(xiǎn)。在能源政策制定方面，政府在制定能源政策時(shí)，需要充分考慮國(guó)際油價(jià)的波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響。本研究的預(yù)測(cè)模型可以為政府提供決策依據(jù)，幫助政府制定科學(xué)合理的能源政策。政府可以根據(jù)油價(jià)預(yù)測(cè)結(jié)果，適時(shí)調(diào)整能源補(bǔ)貼政策、稅收政策等，引導(dǎo)能源企業(yè)和消費(fèi)者合理利用能源，推動(dòng)能源行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。政府可以在油價(jià)上漲時(shí)，適當(dāng)增加對(duì)新能源的補(bǔ)貼，鼓勵(lì)企業(yè)加大對(duì)新能源的研發(fā)和生產(chǎn)投入，促進(jìn)能源結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整；在油價(jià)下跌時(shí)，可以適當(dāng)降低能源補(bǔ)貼，提高能源利用效率。本研究還可以為政府制定能源安全保障政策提供參考，通過(guò)分析油價(jià)波動(dòng)對(duì)能源供應(yīng)的影響，幫助政府制定相應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施，保障國(guó)家能源安全。二、相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1國(guó)際油價(jià)波動(dòng)影響因素分析國(guó)際油價(jià)的波動(dòng)受到多種復(fù)雜因素的綜合影響，這些因素相互交織、相互作用，使得油價(jià)走勢(shì)呈現(xiàn)出高度的不確定性。深入剖析這些影響因素，對(duì)于理解國(guó)際油價(jià)的波動(dòng)機(jī)制以及構(gòu)建準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)模型具有至關(guān)重要的意義。下面將從供需因素、金融市場(chǎng)因素、宏觀經(jīng)濟(jì)因素和地緣政治因素四個(gè)方面進(jìn)行詳細(xì)分析。2.1.1供需因素供給方面：全球原油供給主要依賴于各大產(chǎn)油國(guó)的產(chǎn)量。沙特阿拉伯、俄羅斯、美國(guó)等作為主要產(chǎn)油國(guó)，其原油產(chǎn)量的變化對(duì)全球原油市場(chǎng)的供給格局有著舉足輕重的影響。沙特阿拉伯擁有豐富的石油儲(chǔ)量和強(qiáng)大的生產(chǎn)能力，其產(chǎn)量決策往往會(huì)引領(lǐng)全球油價(jià)的走勢(shì)。當(dāng)沙特阿拉伯增加原油產(chǎn)量時(shí)，全球原油市場(chǎng)的供給量大幅增加，市場(chǎng)上原油供過(guò)于求，油價(jià)便會(huì)面臨下行壓力；反之，若沙特阿拉伯減產(chǎn)，全球原油供給量減少，供不應(yīng)求的局面會(huì)推動(dòng)油價(jià)上漲。石油輸出國(guó)組織（OPEC）作為國(guó)際石油市場(chǎng)的重要力量，其成員國(guó)通過(guò)協(xié)調(diào)產(chǎn)量政策，旨在維護(hù)國(guó)際油價(jià)的穩(wěn)定并保障成員國(guó)的共同利益。OPEC的減產(chǎn)協(xié)議會(huì)促使成員國(guó)減少原油產(chǎn)量，從而減少全球原油市場(chǎng)的供給，推動(dòng)油價(jià)上升；而增產(chǎn)協(xié)議則會(huì)增加供給，導(dǎo)致油價(jià)下跌。除了OPEC成員國(guó)，非OPEC產(chǎn)油國(guó)的產(chǎn)量變化也不容忽視。近年來(lái)，美國(guó)頁(yè)巖油產(chǎn)量的快速增長(zhǎng)改變了全球原油市場(chǎng)的供給格局。美國(guó)通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新和大規(guī)模開(kāi)采，頁(yè)巖油產(chǎn)量不斷攀升，使得美國(guó)從一個(gè)石油進(jìn)口大國(guó)逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)槭统隹趪?guó)，增加了全球原油市場(chǎng)的供給靈活性，對(duì)國(guó)際油價(jià)產(chǎn)生了重要影響。需求方面：全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)是影響原油需求的關(guān)鍵因素。當(dāng)全球經(jīng)濟(jì)處于繁榮發(fā)展階段時(shí)，工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)蓬勃開(kāi)展，工廠開(kāi)工率提高，對(duì)原油作為能源和原材料的需求大幅增加；交通運(yùn)輸行業(yè)也呈現(xiàn)出旺盛的發(fā)展態(tài)勢(shì)，汽車保有量增加、航空運(yùn)輸和海運(yùn)業(yè)務(wù)繁忙，這些都進(jìn)一步推動(dòng)了對(duì)原油的需求。經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期，新興經(jīng)濟(jì)體的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)大規(guī)模推進(jìn)，制造業(yè)快速發(fā)展，對(duì)原油的需求急劇上升，從而帶動(dòng)國(guó)際油價(jià)上漲。相反，當(dāng)全球經(jīng)濟(jì)陷入衰退或增長(zhǎng)放緩時(shí)，工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)收縮，工廠減產(chǎn)甚至停工，對(duì)原油的需求隨之減少；交通運(yùn)輸行業(yè)也受到?jīng)_擊，客運(yùn)和貨運(yùn)量下降，原油需求相應(yīng)降低。2008年全球金融危機(jī)爆發(fā)后，經(jīng)濟(jì)形勢(shì)嚴(yán)峻，工業(yè)生產(chǎn)停滯，交通運(yùn)輸需求銳減，國(guó)際油價(jià)在短時(shí)間內(nèi)大幅下跌。季節(jié)性因素對(duì)原油需求也有著顯著影響。在冬季，由于氣溫下降，取暖需求增加，對(duì)取暖用油的需求相應(yīng)上升，從而推動(dòng)原油需求增長(zhǎng)；而在夏季，隨著人們出行增加，對(duì)汽油的需求會(huì)有所提高。在一些寒冷地區(qū)，冬季需要大量的取暖用油來(lái)維持室內(nèi)溫度，這使得原油需求在冬季出現(xiàn)季節(jié)性高峰，對(duì)油價(jià)產(chǎn)生支撐作用。2.1.2金融市場(chǎng)因素匯率波動(dòng)：國(guó)際原油交易主要以美元計(jì)價(jià)，因此美元匯率的波動(dòng)與國(guó)際油價(jià)之間存在著緊密的關(guān)聯(lián)。當(dāng)美元走強(qiáng)時(shí)，對(duì)于持有其他貨幣的國(guó)家和投資者來(lái)說(shuō)，購(gòu)買同等數(shù)量的原油需要支付更多的本國(guó)貨幣，這使得原油變得更加昂貴，從而抑制了需求，導(dǎo)致油價(jià)下跌。在美元升值期間，歐洲國(guó)家購(gòu)買原油時(shí)需要支付更多的歐元，這會(huì)使得歐洲市場(chǎng)對(duì)原油的需求減少，進(jìn)而影響國(guó)際油價(jià)。相反，當(dāng)美元走弱時(shí)，購(gòu)買原油所需的其他貨幣相對(duì)減少，原油價(jià)格相對(duì)變得更具吸引力，刺激了需求，推動(dòng)油價(jià)上漲。新興經(jīng)濟(jì)體在美元貶值時(shí)，其貨幣相對(duì)升值，購(gòu)買原油的成本降低，需求可能會(huì)增加，對(duì)油價(jià)形成支撐。利率變化：利率作為宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控的重要工具，對(duì)國(guó)際油價(jià)有著多方面的影響。利率上升時(shí)，企業(yè)和個(gè)人的借貸成本增加，這會(huì)抑制投資和消費(fèi)活動(dòng)。在能源領(lǐng)域，高利率會(huì)使得石油企業(yè)的勘探、開(kāi)發(fā)和生產(chǎn)投資成本上升，企業(yè)可能會(huì)減少投資規(guī)模，從而影響原油的產(chǎn)量和供應(yīng)。高利率還會(huì)使得消費(fèi)者減少對(duì)能源密集型產(chǎn)品的消費(fèi)，如汽車等，進(jìn)而減少對(duì)原油的需求，導(dǎo)致油價(jià)下跌。當(dāng)利率提高時(shí)，石油企業(yè)在進(jìn)行新的油田開(kāi)發(fā)項(xiàng)目時(shí)，需要支付更高的貸款利息，這可能會(huì)使企業(yè)推遲或取消一些項(xiàng)目，影響原油的未來(lái)供應(yīng)。相反，利率下降時(shí)，借貸成本降低，刺激投資和消費(fèi)，石油企業(yè)可能會(huì)增加投資，擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，增加原油供應(yīng)；消費(fèi)者也會(huì)增加對(duì)能源密集型產(chǎn)品的消費(fèi)，推動(dòng)原油需求上升，促使油價(jià)上漲。低利率環(huán)境下，消費(fèi)者可能更愿意貸款購(gòu)買汽車，這會(huì)增加對(duì)汽油的需求，帶動(dòng)原油價(jià)格上升。大宗商品市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)：原油作為大宗商品市場(chǎng)的重要組成部分，與其他大宗商品之間存在著顯著的聯(lián)動(dòng)關(guān)系。黃金、白銀等貴金屬以及銅、鋁等有色金屬的價(jià)格走勢(shì)往往與原油價(jià)格相互影響。在全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)不穩(wěn)定或通貨膨脹預(yù)期上升時(shí)，投資者往往會(huì)將資金投向大宗商品市場(chǎng)，尋求保值增值。此時(shí)，原油與其他大宗商品的需求都會(huì)增加，價(jià)格可能會(huì)同時(shí)上漲。在地緣政治沖突或經(jīng)濟(jì)不確定性增加時(shí)，投資者會(huì)大量買入黃金和原油等避險(xiǎn)資產(chǎn)，推動(dòng)它們的價(jià)格上升。原油價(jià)格的波動(dòng)也會(huì)對(duì)其他大宗商品的生產(chǎn)成本產(chǎn)生影響。原油是許多化工產(chǎn)品的重要原材料，其價(jià)格上漲會(huì)導(dǎo)致化工產(chǎn)品生產(chǎn)成本上升，進(jìn)而推動(dòng)相關(guān)化工產(chǎn)品價(jià)格上漲，影響整個(gè)大宗商品市場(chǎng)的價(jià)格體系。2.1.3宏觀經(jīng)濟(jì)因素全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)：全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)狀況與國(guó)際油價(jià)之間存在著密切的正相關(guān)關(guān)系。當(dāng)全球經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)強(qiáng)勁增長(zhǎng)時(shí)，各行業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)活躍，工業(yè)生產(chǎn)規(guī)模不斷擴(kuò)大，對(duì)能源的需求急劇增加。制造業(yè)、建筑業(yè)等行業(yè)的繁榮發(fā)展，使得工廠的機(jī)器設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)間延長(zhǎng)，對(duì)原油等能源的消耗大幅上升。交通運(yùn)輸行業(yè)也隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而蓬勃發(fā)展，人們的出行需求增加，貨物運(yùn)輸量上升，這都進(jìn)一步推動(dòng)了對(duì)原油的需求。在經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)時(shí)期，新興經(jīng)濟(jì)體的城市化進(jìn)程加快，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)大規(guī)模推進(jìn)，對(duì)原油的需求呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，成為推動(dòng)國(guó)際油價(jià)上漲的重要?jiǎng)恿?。相反，?dāng)全球經(jīng)濟(jì)陷入衰退或增長(zhǎng)放緩時(shí)，工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)受到抑制，工廠減產(chǎn)甚至停工，對(duì)原油的需求大幅下降。交通運(yùn)輸行業(yè)也面臨著客運(yùn)和貨運(yùn)量減少的困境，原油需求相應(yīng)降低。2008年全球金融危機(jī)爆發(fā)后，經(jīng)濟(jì)形勢(shì)急轉(zhuǎn)直下，許多企業(yè)倒閉，工廠停產(chǎn)，交通運(yùn)輸行業(yè)陷入低迷，國(guó)際油價(jià)在短時(shí)間內(nèi)大幅下跌。通貨膨脹：通貨膨脹對(duì)國(guó)際油價(jià)有著復(fù)雜的影響機(jī)制。一方面，通貨膨脹上升會(huì)導(dǎo)致石油生產(chǎn)成本增加。勞動(dòng)力成本、原材料價(jià)格、設(shè)備維護(hù)費(fèi)用等都會(huì)隨著通貨膨脹而上升，石油企業(yè)為了維持利潤(rùn)，會(huì)將這些增加的成本轉(zhuǎn)嫁到油價(jià)上，從而推動(dòng)油價(jià)上漲。在通貨膨脹時(shí)期，石油工人要求提高工資待遇，石油生產(chǎn)所需的鋼材、水泥等原材料價(jià)格上漲，這些都會(huì)增加石油企業(yè)的生產(chǎn)成本，促使油價(jià)上升。另一方面，通貨膨脹也會(huì)影響消費(fèi)者的購(gòu)買力和消費(fèi)行為。當(dāng)通貨膨脹嚴(yán)重時(shí)，消費(fèi)者的實(shí)際收入下降，對(duì)石油等非必需品的消費(fèi)需求可能會(huì)減少，從而對(duì)油價(jià)產(chǎn)生一定的下行壓力。如果通貨膨脹導(dǎo)致物價(jià)普遍上漲，消費(fèi)者可能會(huì)減少對(duì)高油耗汽車的購(gòu)買，或者減少出行次數(shù)，這都會(huì)降低對(duì)原油的需求。貨幣政策：主要經(jīng)濟(jì)體的貨幣政策調(diào)整對(duì)國(guó)際油價(jià)有著重要影響。當(dāng)央行采取寬松的貨幣政策時(shí)，貨幣供應(yīng)量增加，市場(chǎng)流動(dòng)性充裕，利率下降。這會(huì)刺激投資和消費(fèi)，石油企業(yè)的融資成本降低，可能會(huì)增加對(duì)石油勘探、開(kāi)發(fā)和生產(chǎn)的投資，擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，增加原油供應(yīng)。寬松的貨幣政策也會(huì)促使投資者將資金投向大宗商品市場(chǎng)，包括原油，推動(dòng)油價(jià)上漲。央行降低利率，石油企業(yè)可以更容易地獲得貸款，用于新油田的開(kāi)發(fā)和生產(chǎn)設(shè)備的更新，同時(shí)投資者也會(huì)因?yàn)榈屠识敢馔顿Y原油期貨等金融產(chǎn)品，推動(dòng)油價(jià)上升。相反，當(dāng)央行采取緊縮的貨幣政策時(shí)，貨幣供應(yīng)量減少，市場(chǎng)流動(dòng)性收緊，利率上升。這會(huì)抑制投資和消費(fèi)，石油企業(yè)的融資難度增加，投資規(guī)?？赡軙?huì)縮小，原油供應(yīng)減少。投資者也會(huì)減少對(duì)原油等大宗商品的投資，導(dǎo)致油價(jià)下跌。央行提高利率，石油企業(yè)的貸款成本增加，可能會(huì)推遲或取消一些投資項(xiàng)目，投資者也會(huì)因?yàn)楦呃识鼉A向于將資金存入銀行或投資其他固定收益產(chǎn)品，減少對(duì)原油的投資，使得油價(jià)下降。2.1.4地緣政治因素地緣政治沖突：中東地區(qū)作為全球重要的石油產(chǎn)區(qū)，其地緣政治沖突對(duì)國(guó)際油價(jià)有著直接而顯著的影響。該地區(qū)局勢(shì)動(dòng)蕩不安，戰(zhàn)爭(zhēng)、沖突頻繁發(fā)生，如伊拉克戰(zhàn)爭(zhēng)、敘利亞內(nèi)戰(zhàn)、伊朗核問(wèn)題等。這些沖突不僅會(huì)導(dǎo)致當(dāng)?shù)厥蜕a(chǎn)設(shè)施遭到破壞，石油產(chǎn)量大幅下降，還會(huì)引發(fā)市場(chǎng)對(duì)石油供應(yīng)短缺的擔(dān)憂，從而推動(dòng)油價(jià)上漲。在伊拉克戰(zhàn)爭(zhēng)期間，伊拉克的石油生產(chǎn)設(shè)施遭受重創(chuàng)，石油產(chǎn)量急劇減少，國(guó)際市場(chǎng)上對(duì)石油供應(yīng)的擔(dān)憂加劇，油價(jià)迅速攀升。地區(qū)沖突還可能導(dǎo)致石油運(yùn)輸受阻，進(jìn)一步加劇市場(chǎng)對(duì)石油供應(yīng)的恐慌情緒。霍爾木茲海峽是全球石油運(yùn)輸?shù)闹匾ǖ?，一旦該地區(qū)發(fā)生沖突，導(dǎo)致霍爾木茲海峽運(yùn)輸受阻，全球石油供應(yīng)將面臨嚴(yán)重短缺，油價(jià)必然會(huì)大幅上漲。地區(qū)局勢(shì)不穩(wěn)定：除了中東地區(qū)，其他產(chǎn)油地區(qū)的局勢(shì)不穩(wěn)定也會(huì)對(duì)國(guó)際油價(jià)產(chǎn)生影響。委內(nèi)瑞拉長(zhǎng)期面臨政治危機(jī)和經(jīng)濟(jì)困境，國(guó)內(nèi)局勢(shì)動(dòng)蕩不安，這嚴(yán)重影響了其石油生產(chǎn)和出口。委內(nèi)瑞拉擁有豐富的石油儲(chǔ)量，但由于局勢(shì)不穩(wěn)定，石油生產(chǎn)設(shè)備老化、維護(hù)不足，加上國(guó)際制裁等因素，石油產(chǎn)量大幅下降，導(dǎo)致國(guó)際市場(chǎng)上石油供應(yīng)減少，推動(dòng)油價(jià)上漲。一些非洲產(chǎn)油國(guó)也時(shí)常面臨政治動(dòng)蕩、社會(huì)沖突等問(wèn)題，這些都會(huì)影響其石油生產(chǎn)和出口，對(duì)國(guó)際油價(jià)產(chǎn)生波動(dòng)影響。尼日利亞時(shí)常發(fā)生的武裝沖突，導(dǎo)致其石油生產(chǎn)設(shè)施受到攻擊，石油產(chǎn)量不穩(wěn)定，進(jìn)而影響國(guó)際油價(jià)。2.2EEMD原理與優(yōu)勢(shì)2.2.1EEMD基本原理EEMD（EnsembleEmpiricalModeDecomposition）即總體平均經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，是在經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的一種改進(jìn)算法，主要用于處理非線性、非平穩(wěn)的時(shí)間序列信號(hào)。其核心思想是通過(guò)向原始信號(hào)中添加白噪聲，利用白噪聲在不同尺度上均勻分布的特性，有效解決EMD分解中存在的模態(tài)混疊問(wèn)題，使分解結(jié)果更加準(zhǔn)確可靠。以下詳細(xì)闡述EEMD的算法步驟：經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）基礎(chǔ)：EMD是EEMD的基礎(chǔ)，其目的是將一個(gè)復(fù)雜的時(shí)間序列信號(hào)分解為一系列固有模態(tài)函數(shù)（IntrinsicModeFunction，IMF）和一個(gè)殘余分量。IMF需滿足兩個(gè)條件：一是在整個(gè)數(shù)據(jù)序列中，極值點(diǎn)（極大值和極小值）的個(gè)數(shù)與過(guò)零點(diǎn)的個(gè)數(shù)必須相等或最多相差一個(gè)；二是在任意時(shí)刻，由信號(hào)的局部極大值點(diǎn)確定的上包絡(luò)線和由局部極小值點(diǎn)確定的下包絡(luò)線的均值為零。EMD分解的基本步驟為：首先，找出原始信號(hào)x(t)的所有極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn)，分別用三次樣條曲線將極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn)連接起來(lái)，形成上包絡(luò)線e_{max}(t)和下包絡(luò)線e_{min}(t)，計(jì)算上下包絡(luò)線的均值m_1(t)=\frac{e_{max}(t)+e_{min}(t)}{2}，得到第一個(gè)IMF的初步估計(jì)h_1(t)=x(t)-m_1(t)。然后，對(duì)h_1(t)重復(fù)上述過(guò)程，直到h_1(t)滿足IMF的兩個(gè)條件，得到第一個(gè)IMF分量c_1(t)。接著，從原始信號(hào)中減去c_1(t)，得到殘余信號(hào)r_1(t)=x(t)-c_1(t)，將r_1(t)作為新的原始信號(hào)，重復(fù)上述分解過(guò)程，依次得到c_2(t),c_3(t),\cdots,c_n(t)和殘余分量r_n(t)，直到r_n(t)為單調(diào)函數(shù)或滿足設(shè)定的停止條件，此時(shí)分解結(jié)束，原始信號(hào)x(t)可表示為x(t)=\sum_{i=1}^{n}c_i(t)+r_n(t)。噪聲輔助分析：在EEMD中，為了克服EMD的模態(tài)混疊問(wèn)題，向原始信號(hào)中添加白噪聲。白噪聲具有在整個(gè)頻率范圍內(nèi)均勻分布的特性，將其添加到原始信號(hào)中后，可使信號(hào)在不同尺度上的特征更加明顯，避免了因信號(hào)局部特征相似而導(dǎo)致的模態(tài)混疊。具體做法是，生成一組均值為0、方差為\sigma^2的白噪聲序列n_j(t)（j=1,2,\cdots,N，N為添加白噪聲的次數(shù)），將其分別與原始信號(hào)x(t)相加，得到N個(gè)加噪后的信號(hào)x_j(t)=x(t)+n_j(t)。多次分解與總體平均：對(duì)每個(gè)加噪后的信號(hào)x_j(t)進(jìn)行EMD分解，得到相應(yīng)的IMF分量c_{ij}(t)（i=1,2,\cdots,M，M為每個(gè)信號(hào)分解得到的IMF個(gè)數(shù)）和殘余分量r_{j}(t)。然后，對(duì)所有加噪信號(hào)分解得到的同一階IMF分量進(jìn)行總體平均，得到最終的IMF分量\overline{c}_i(t)=\frac{1}{N}\sum_{j=1}^{N}c_{ij}(t)，殘余分量也進(jìn)行平均得到\overline{r}(t)=\frac{1}{N}\sum_{j=1}^{N}r_{j}(t)。通過(guò)這種總體平均的方式，有效降低了白噪聲對(duì)分解結(jié)果的影響，使得分解得到的IMF分量更能準(zhǔn)確反映原始信號(hào)的固有特征。例如，在對(duì)一個(gè)實(shí)際的國(guó)際油價(jià)時(shí)間序列進(jìn)行EEMD分解時(shí)，通過(guò)多次添加白噪聲并進(jìn)行EMD分解，再對(duì)分解結(jié)果進(jìn)行平均，能夠更清晰地分離出油價(jià)波動(dòng)在不同時(shí)間尺度上的特征分量，為后續(xù)的分析和預(yù)測(cè)提供更可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。2.2.2EEMD在處理非平穩(wěn)時(shí)間序列中的優(yōu)勢(shì)與傳統(tǒng)的時(shí)間序列分解方法相比，EEMD在處理非平穩(wěn)時(shí)間序列時(shí)具有顯著的優(yōu)勢(shì)，主要體現(xiàn)在抑制模態(tài)混疊和提高分解精度兩個(gè)方面。在抑制模態(tài)混疊方面，傳統(tǒng)的EMD方法在分解非平穩(wěn)時(shí)間序列時(shí)，容易出現(xiàn)模態(tài)混疊現(xiàn)象。模態(tài)混疊是指在同一個(gè)IMF分量中包含了不同尺度的信號(hào)成分，或者在不同的IMF分量中出現(xiàn)了尺度相近的信號(hào)成分，這使得IMF分量失去了其原有的單一特征尺度特性，導(dǎo)致分解結(jié)果難以準(zhǔn)確反映信號(hào)的真實(shí)特征。以一個(gè)包含高頻噪聲和低頻趨勢(shì)的非平穩(wěn)信號(hào)為例，在使用EMD分解時(shí)，高頻噪聲可能會(huì)與低頻趨勢(shì)信號(hào)混疊在同一個(gè)IMF分量中，使得該IMF分量既包含了高頻波動(dòng)信息，又包含了低頻趨勢(shì)信息，無(wú)法清晰地分離出信號(hào)的不同特征。而EEMD通過(guò)添加白噪聲，使得信號(hào)在不同尺度上的特征得到了更好的分離。白噪聲在不同尺度上均勻分布，它的加入使得信號(hào)的局部特征在分解過(guò)程中更加突出，避免了因特征相似而導(dǎo)致的模態(tài)混疊。在對(duì)上述包含高頻噪聲和低頻趨勢(shì)的信號(hào)進(jìn)行EEMD分解時(shí)，高頻噪聲和低頻趨勢(shì)會(huì)被分別分解到不同的IMF分量中，每個(gè)IMF分量具有更明確的特征尺度，從而有效抑制了模態(tài)混疊現(xiàn)象，使分解結(jié)果更能準(zhǔn)確反映信號(hào)的內(nèi)在特征。在提高分解精度方面，EEMD通過(guò)對(duì)多次加噪分解結(jié)果進(jìn)行總體平均，降低了分解結(jié)果對(duì)初始條件和噪聲的敏感性，使得分解結(jié)果更加穩(wěn)定和準(zhǔn)確。由于每次添加的白噪聲不同，多次分解得到的IMF分量和殘余分量會(huì)存在一定的差異。通過(guò)總體平均，可以有效消除這些隨機(jī)差異，得到更具代表性的分解結(jié)果。例如，在對(duì)一組實(shí)際的非平穩(wěn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行多次EEMD分解時(shí)，每次分解得到的IMF分量的幅值和頻率可能會(huì)有一些波動(dòng)，但通過(guò)總體平均后，這些波動(dòng)被大大減小，得到的平均IMF分量能夠更準(zhǔn)確地反映信號(hào)在不同時(shí)間尺度上的能量分布和變化規(guī)律，從而提高了分解精度。EEMD對(duì)信號(hào)的自適應(yīng)分解能力也有助于提高分解精度。它能夠根據(jù)信號(hào)本身的特點(diǎn)自動(dòng)調(diào)整分解尺度，不需要預(yù)先設(shè)定基函數(shù)或參數(shù)，對(duì)于復(fù)雜的非平穩(wěn)時(shí)間序列具有更好的適應(yīng)性，能夠更準(zhǔn)確地捕捉信號(hào)的細(xì)節(jié)特征，進(jìn)一步提高了分解的準(zhǔn)確性和可靠性。2.3集成預(yù)測(cè)模型相關(guān)理論2.3.1集成學(xué)習(xí)基本概念集成學(xué)習(xí)（EnsembleLearning）作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要研究方向，旨在通過(guò)構(gòu)建并組合多個(gè)學(xué)習(xí)器來(lái)提升整體的預(yù)測(cè)性能。其核心思想源于“三個(gè)臭皮匠，頂個(gè)諸葛亮”的智慧，即多個(gè)相對(duì)較弱但具有一定預(yù)測(cè)能力的學(xué)習(xí)器，通過(guò)合理的組合方式，可以產(chǎn)生比單個(gè)學(xué)習(xí)器更強(qiáng)大、更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)效果。在集成學(xué)習(xí)中，這些相對(duì)較弱的學(xué)習(xí)器被稱為弱學(xué)習(xí)器（WeakLearner）。弱學(xué)習(xí)器通常具有簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)和較低的計(jì)算復(fù)雜度，但它們?cè)谀承┚植繑?shù)據(jù)特征或模式上具有一定的識(shí)別能力。例如，決策樹(shù)樁（一種簡(jiǎn)單的單層決策樹(shù)）可以看作是一種弱學(xué)習(xí)器，它只能基于一個(gè)特征進(jìn)行簡(jiǎn)單的決策劃分，對(duì)數(shù)據(jù)的整體擬合能力有限，但在特定的特征維度上能夠捕捉到一些局部信息。集成學(xué)習(xí)的關(guān)鍵在于如何有效地組合這些弱學(xué)習(xí)器。通過(guò)將多個(gè)弱學(xué)習(xí)器的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行融合，能夠充分利用它們各自的優(yōu)勢(shì)，彌補(bǔ)單個(gè)弱學(xué)習(xí)器的不足，從而提升整體模型的泛化能力和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。在預(yù)測(cè)股票價(jià)格走勢(shì)時(shí)，一個(gè)弱學(xué)習(xí)器可能擅長(zhǎng)捕捉短期的價(jià)格波動(dòng)趨勢(shì)，而另一個(gè)弱學(xué)習(xí)器可能對(duì)長(zhǎng)期的價(jià)格趨勢(shì)有更好的把握。將這兩個(gè)弱學(xué)習(xí)器的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行合理組合，就有可能更全面、準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。集成學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)在于能夠降低模型的方差和偏差，提高模型的穩(wěn)定性和魯棒性。不同的弱學(xué)習(xí)器在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)時(shí)，會(huì)因?yàn)楦髯缘膶W(xué)習(xí)方式和側(cè)重點(diǎn)不同而產(chǎn)生不同的誤差。通過(guò)集成多個(gè)弱學(xué)習(xí)器，可以使這些誤差相互抵消或減少，從而降低模型的整體誤差。多個(gè)弱學(xué)習(xí)器對(duì)不同的數(shù)據(jù)特征和模式進(jìn)行學(xué)習(xí)，能夠更全面地覆蓋數(shù)據(jù)的分布，減少模型對(duì)特定數(shù)據(jù)特征的依賴，提高模型的泛化能力，使其在面對(duì)新的數(shù)據(jù)時(shí)能夠更加穩(wěn)健地進(jìn)行預(yù)測(cè)。2.3.2常見(jiàn)集成預(yù)測(cè)模型介紹Bagging：Bagging（BootstrapAggregating）即自助聚合，是一種常用的集成學(xué)習(xí)方法。其基本原理是從原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中通過(guò)有放回的抽樣方式，生成多個(gè)與原始數(shù)據(jù)集大小相同的自助樣本集（BootstrapSample）。對(duì)每個(gè)自助樣本集分別訓(xùn)練一個(gè)基學(xué)習(xí)器，如決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。最后，將這些基學(xué)習(xí)器的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行組合，對(duì)于分類問(wèn)題，通常采用投票法，即讓每個(gè)基學(xué)習(xí)器進(jìn)行投票，選擇得票最多的類別作為最終預(yù)測(cè)結(jié)果；對(duì)于回歸問(wèn)題，則采用平均法，將各個(gè)基學(xué)習(xí)器的預(yù)測(cè)值進(jìn)行平均，得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。以預(yù)測(cè)水果類別為例，假設(shè)有三個(gè)基學(xué)習(xí)器，第一個(gè)基學(xué)習(xí)器根據(jù)水果的顏色判斷某水果是蘋果，第二個(gè)基學(xué)習(xí)器根據(jù)水果的形狀判斷是蘋果，第三個(gè)基學(xué)習(xí)器根據(jù)水果的口感判斷是橙子，通過(guò)投票法，最終預(yù)測(cè)該水果為蘋果。Bagging的特點(diǎn)是能夠降低模型的方差，提高模型的穩(wěn)定性。由于每個(gè)基學(xué)習(xí)器是在不同的自助樣本集上訓(xùn)練的，它們之間具有一定的獨(dú)立性，因此組合后的模型能夠減少因數(shù)據(jù)波動(dòng)而導(dǎo)致的預(yù)測(cè)誤差，對(duì)噪聲數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的魯棒性。Boosting：Boosting是另一種重要的集成學(xué)習(xí)方法，其核心思想是通過(guò)迭代的方式逐步構(gòu)建基學(xué)習(xí)器。在每一輪迭代中，根據(jù)上一輪基學(xué)習(xí)器的預(yù)測(cè)結(jié)果，調(diào)整訓(xùn)練數(shù)據(jù)的權(quán)重。對(duì)于上一輪被錯(cuò)誤分類的樣本，增加其權(quán)重，使得后續(xù)的基學(xué)習(xí)器更加關(guān)注這些難分類的樣本；對(duì)于被正確分類的樣本，降低其權(quán)重。這樣，后續(xù)的基學(xué)習(xí)器會(huì)更加注重那些容易被誤判的樣本，從而不斷提高模型的預(yù)測(cè)能力。經(jīng)過(guò)多輪迭代，將所有基學(xué)習(xí)器的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)組合，得到最終的預(yù)測(cè)模型。在AdaBoost算法中，會(huì)根據(jù)每個(gè)基學(xué)習(xí)器的分類誤差率來(lái)確定其權(quán)重，誤差率越低的基學(xué)習(xí)器權(quán)重越高，在最終的預(yù)測(cè)中起的作用越大。Boosting的優(yōu)點(diǎn)是能夠顯著降低模型的偏差，提高模型的預(yù)測(cè)精度。通過(guò)對(duì)難分類樣本的不斷關(guān)注和學(xué)習(xí)，模型能夠更好地?cái)M合數(shù)據(jù)的復(fù)雜分布，適用于對(duì)預(yù)測(cè)精度要求較高的場(chǎng)景。但Boosting算法對(duì)噪聲數(shù)據(jù)比較敏感，因?yàn)樵肼晹?shù)據(jù)可能會(huì)被不斷放大權(quán)重，影響模型的性能。Stacking：Stacking是一種分層的集成學(xué)習(xí)方法，它將多個(gè)基學(xué)習(xí)器的預(yù)測(cè)結(jié)果作為新的特征，輸入到一個(gè)元學(xué)習(xí)器（Meta-Learner）中進(jìn)行二次學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)。在第一層，使用不同的基學(xué)習(xí)器對(duì)原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，得到每個(gè)基學(xué)習(xí)器的預(yù)測(cè)結(jié)果。然后，將這些預(yù)測(cè)結(jié)果作為新的特征，與原始數(shù)據(jù)的特征一起（或單獨(dú)）組成新的數(shù)據(jù)集。在第二層，使用元學(xué)習(xí)器對(duì)這個(gè)新的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，得到最終的預(yù)測(cè)模型。在預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)時(shí)，可以使用線性回歸、決策樹(shù)、支持向量機(jī)作為基學(xué)習(xí)器，它們對(duì)房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)后，將得到的預(yù)測(cè)結(jié)果作為新的特征，輸入到一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（作為元學(xué)習(xí)器）中進(jìn)行再次訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，得到最終的房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)值。Stacking的優(yōu)勢(shì)在于能夠充分利用不同基學(xué)習(xí)器的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)元學(xué)習(xí)器的學(xué)習(xí)，進(jìn)一步挖掘基學(xué)習(xí)器預(yù)測(cè)結(jié)果之間的潛在關(guān)系，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。但Stacking算法的實(shí)現(xiàn)相對(duì)復(fù)雜，需要進(jìn)行兩層模型的訓(xùn)練，計(jì)算成本較高，并且元學(xué)習(xí)器的選擇和訓(xùn)練對(duì)最終的預(yù)測(cè)效果有較大影響。2.3.3集成預(yù)測(cè)模型在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的應(yīng)用在時(shí)間序列預(yù)測(cè)領(lǐng)域，集成預(yù)測(cè)模型展現(xiàn)出了獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和廣泛的應(yīng)用前景。以國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)為例，由于國(guó)際油價(jià)受到全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、地緣政治、供需關(guān)系等多種復(fù)雜因素的綜合影響，其時(shí)間序列呈現(xiàn)出高度的非線性、非平穩(wěn)性和不確定性，傳統(tǒng)的單一預(yù)測(cè)模型往往難以準(zhǔn)確捕捉油價(jià)的波動(dòng)規(guī)律，導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度較低。集成預(yù)測(cè)模型通過(guò)組合多個(gè)不同的預(yù)測(cè)模型，可以充分利用各個(gè)模型在捕捉不同特征和規(guī)律方面的優(yōu)勢(shì)，從而提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。在國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)中，可以將基于時(shí)間序列分析的ARIMA模型、擅長(zhǎng)處理非線性關(guān)系的支持向量機(jī)（SVM）模型以及能夠捕捉長(zhǎng)期依賴關(guān)系的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型進(jìn)行集成。ARIMA模型可以對(duì)油價(jià)時(shí)間序列的線性趨勢(shì)和季節(jié)性變化進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)；SVM模型能夠處理油價(jià)與多種影響因素之間的復(fù)雜非線性關(guān)系；LSTM模型則可以有效捕捉油價(jià)時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴信息。通過(guò)將這三個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行合理組合，如采用加權(quán)平均的方式，根據(jù)每個(gè)模型在歷史數(shù)據(jù)上的預(yù)測(cè)精度為其分配不同的權(quán)重，能夠綜合利用它們的優(yōu)勢(shì)，更全面地反映國(guó)際油價(jià)的波動(dòng)特征，提高預(yù)測(cè)精度。許多研究也證實(shí)了集成預(yù)測(cè)模型在國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)中的有效性。一些學(xué)者通過(guò)實(shí)證研究對(duì)比了單一模型和集成模型在國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)中的性能，發(fā)現(xiàn)集成模型在均方根誤差（RMSE）、平均絕對(duì)誤差（MAE）等評(píng)價(jià)指標(biāo)上表現(xiàn)更優(yōu)，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)國(guó)際油價(jià)的走勢(shì)。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，更多的數(shù)據(jù)和更先進(jìn)的模型不斷涌現(xiàn)，集成預(yù)測(cè)模型在國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用前景將更加廣闊。未來(lái)，可以進(jìn)一步探索如何更好地選擇和組合不同的預(yù)測(cè)模型，以及如何利用深度學(xué)習(xí)模型的強(qiáng)大特征提取能力，提高集成預(yù)測(cè)模型的性能，為能源企業(yè)、投資者和政策制定者提供更準(zhǔn)確、可靠的國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)服務(wù)，幫助他們更好地應(yīng)對(duì)油價(jià)波動(dòng)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)遇。三、基于EEMD的國(guó)際油價(jià)分解3.1數(shù)據(jù)選取與預(yù)處理3.1.1數(shù)據(jù)來(lái)源與選取本研究選取了具有廣泛代表性的國(guó)際油價(jià)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要來(lái)源于美國(guó)能源信息署（EIA）和石油輸出國(guó)組織（OPEC）數(shù)據(jù)庫(kù)。這些數(shù)據(jù)庫(kù)提供了長(zhǎng)期、連續(xù)且權(quán)威的油價(jià)數(shù)據(jù)，能夠準(zhǔn)確反映國(guó)際油價(jià)的歷史走勢(shì)和波動(dòng)特征。具體選取了自2000年1月至2023年12月的月度原油價(jià)格數(shù)據(jù)，涵蓋了多個(gè)重要的原油品種，如布倫特原油價(jià)格、WTI原油價(jià)格等。布倫特原油作為歐洲、非洲和中東地區(qū)原油定價(jià)的基準(zhǔn)，其價(jià)格波動(dòng)對(duì)全球原油市場(chǎng)具有重要的引領(lǐng)作用；WTI原油則是北美地區(qū)的重要原油基準(zhǔn)，與全球原油市場(chǎng)緊密相連。同時(shí)，為了全面分析影響國(guó)際油價(jià)的因素，還收集了同期的全球經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)，如全球GDP增長(zhǎng)率、通貨膨脹率等，這些數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)際貨幣基金組織（IMF）數(shù)據(jù)庫(kù)，能夠反映全球經(jīng)濟(jì)的整體運(yùn)行狀況。收集了石油供需數(shù)據(jù)，包括全球石油產(chǎn)量、消費(fèi)量、庫(kù)存水平等，數(shù)據(jù)來(lái)自EIA和OPEC數(shù)據(jù)庫(kù)，有助于深入分析供需關(guān)系對(duì)油價(jià)的影響。地緣政治數(shù)據(jù)，如中東地區(qū)局勢(shì)、主要產(chǎn)油國(guó)之間的政治關(guān)系等，通過(guò)權(quán)威的新聞媒體和國(guó)際政治研究機(jī)構(gòu)獲取，這些數(shù)據(jù)能夠反映地緣政治因素對(duì)國(guó)際油價(jià)的潛在影響。金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)，如美元匯率、石油期貨市場(chǎng)持倉(cāng)量等，來(lái)源于金融數(shù)據(jù)提供商，用于分析金融市場(chǎng)因素對(duì)油價(jià)的作用。3.1.2數(shù)據(jù)清洗與處理在獲取數(shù)據(jù)后，首先進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗工作，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。運(yùn)用3σ原則對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值檢測(cè)。對(duì)于國(guó)際油價(jià)數(shù)據(jù)，若某一數(shù)據(jù)點(diǎn)與均值的偏差超過(guò)3倍標(biāo)準(zhǔn)差，則將其判定為異常值。假設(shè)某一時(shí)期的布倫特原油價(jià)格均值為每桶60美元，標(biāo)準(zhǔn)差為5美元，若某一月份的價(jià)格為80美元，超過(guò)了均值加上3倍標(biāo)準(zhǔn)差（60+3×5=75美元），則該數(shù)據(jù)點(diǎn)被視為異常值。對(duì)于異常值的處理，采用線性插值法進(jìn)行修正，即根據(jù)該異常值前后相鄰的兩個(gè)正常數(shù)據(jù)點(diǎn)，通過(guò)線性計(jì)算來(lái)估計(jì)異常值的合理取值。若異常值前一個(gè)月的價(jià)格為70美元，后一個(gè)月的價(jià)格為72美元，則通過(guò)線性插值計(jì)算得到該異常值的修正值為71美元。針對(duì)數(shù)據(jù)中可能存在的缺失值，采用均值填充法進(jìn)行處理。對(duì)于全球GDP增長(zhǎng)率數(shù)據(jù)，若某一年份的數(shù)據(jù)缺失，計(jì)算該年份前后若干年GDP增長(zhǎng)率的平均值，并用該平均值填充缺失值。若2010年的全球GDP增長(zhǎng)率數(shù)據(jù)缺失，計(jì)算2008-2009年和2011-2012年的平均GDP增長(zhǎng)率為3%，則用3%填充2010年的缺失值。為了消除不同變量之間量綱和數(shù)量級(jí)的差異，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化處理。對(duì)于國(guó)際油價(jià)數(shù)據(jù)，采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。對(duì)于全球GDP增長(zhǎng)率、石油產(chǎn)量等數(shù)據(jù)，采用Min-Max歸一化方法，將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間。對(duì)于布倫特原油價(jià)格，其原始數(shù)據(jù)范圍為[30,120]美元/桶，經(jīng)過(guò)Min-Max歸一化后，若某一價(jià)格為60美元/桶，則其歸一化后的值為(60-30)/(120-30)=0.33。通過(guò)這些數(shù)據(jù)清洗和處理步驟，提高了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性，為后續(xù)基于EEMD的國(guó)際油價(jià)分解和預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建奠定了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。三、基于EEMD的國(guó)際油價(jià)分解3.2EEMD分解過(guò)程3.2.1確定EEMD參數(shù)在運(yùn)用EEMD對(duì)國(guó)際油價(jià)時(shí)間序列進(jìn)行分解時(shí)，確定合適的參數(shù)至關(guān)重要，其中噪聲強(qiáng)度和集成次數(shù)是兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，它們的取值直接影響著分解結(jié)果的質(zhì)量。噪聲強(qiáng)度，通常用添加的白噪聲標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)衡量，其取值需要在充分考慮信號(hào)特性和分解目標(biāo)的基礎(chǔ)上進(jìn)行權(quán)衡。如果噪聲強(qiáng)度過(guò)小，白噪聲在信號(hào)中所占的比例較低，無(wú)法有效發(fā)揮其在不同尺度上均勻分布的特性，難以對(duì)信號(hào)的局部特征起到“平滑化”作用，從而導(dǎo)致模態(tài)混疊現(xiàn)象無(wú)法得到有效抑制，分解結(jié)果可能無(wú)法準(zhǔn)確反映信號(hào)在不同時(shí)間尺度上的真實(shí)特征。當(dāng)噪聲強(qiáng)度僅為國(guó)際油價(jià)信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)差的0.01倍時(shí)，在分解后的IMF分量中，可能會(huì)出現(xiàn)高頻波動(dòng)與低頻趨勢(shì)相互混雜的情況，使得IMF分量的特征不清晰，難以進(jìn)行后續(xù)的分析和預(yù)測(cè)。相反，如果噪聲強(qiáng)度過(guò)大，添加的白噪聲在信號(hào)中占據(jù)主導(dǎo)地位，會(huì)掩蓋原始信號(hào)的真實(shí)特征，同樣會(huì)使分解結(jié)果失去意義。若噪聲強(qiáng)度達(dá)到國(guó)際油價(jià)信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)差的10倍，分解得到的IMF分量可能主要反映的是白噪聲的特征，而不是國(guó)際油價(jià)的波動(dòng)特征。一般來(lái)說(shuō)，根據(jù)大量的實(shí)驗(yàn)和經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，噪聲強(qiáng)度取值范圍通常在國(guó)際油價(jià)信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)差的0.1-0.4倍之間。在實(shí)際應(yīng)用中，可通過(guò)多次試驗(yàn)，觀察不同噪聲強(qiáng)度下的分解結(jié)果，選擇能夠使模態(tài)混疊現(xiàn)象得到有效抑制，且能清晰展現(xiàn)國(guó)際油價(jià)波動(dòng)特征的噪聲強(qiáng)度值。集成次數(shù)，即對(duì)添加白噪聲后的信號(hào)進(jìn)行EMD分解的次數(shù)，也是影響分解結(jié)果穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性的重要因素。集成次數(shù)較少時(shí)，由于參與平均的分解結(jié)果數(shù)量有限，無(wú)法充分消除白噪聲對(duì)分解結(jié)果的影響，導(dǎo)致分解結(jié)果的隨機(jī)性較大，穩(wěn)定性較差。當(dāng)集成次數(shù)僅為10次時(shí)，每次分解得到的IMF分量可能會(huì)因?yàn)榘自肼暤碾S機(jī)性而存在較大差異，對(duì)這些IMF分量進(jìn)行平均后，仍然無(wú)法準(zhǔn)確反映國(guó)際油價(jià)的固有特征，使得分解結(jié)果的可靠性降低。隨著集成次數(shù)的增加，多次分解結(jié)果的平均能夠更有效地消除白噪聲的干擾，使分解結(jié)果更加穩(wěn)定和可靠。但集成次數(shù)過(guò)多也會(huì)帶來(lái)計(jì)算量大幅增加的問(wèn)題，導(dǎo)致計(jì)算效率降低，在實(shí)際應(yīng)用中可能無(wú)法滿足實(shí)時(shí)性要求。當(dāng)集成次數(shù)增加到1000次時(shí)，雖然分解結(jié)果的穩(wěn)定性會(huì)進(jìn)一步提高，但計(jì)算時(shí)間會(huì)顯著延長(zhǎng)，對(duì)于大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理可能會(huì)變得不可行。在實(shí)際操作中，通常將集成次數(shù)設(shè)置在50-200次之間。例如，在對(duì)國(guó)際油價(jià)時(shí)間序列進(jìn)行EEMD分解時(shí)，經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)集成次數(shù)為100次時(shí)，既能保證分解結(jié)果具有較好的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，又能在可接受的計(jì)算時(shí)間內(nèi)完成分解任務(wù)。3.2.2國(guó)際油價(jià)序列分解運(yùn)用確定好參數(shù)的EEMD方法對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的國(guó)際油價(jià)時(shí)間序列進(jìn)行分解，具體步驟如下：首先，按照確定的噪聲強(qiáng)度，生成均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差符合要求的白噪聲序列，并將其添加到國(guó)際油價(jià)原始時(shí)間序列中，得到加噪后的信號(hào)序列。假設(shè)國(guó)際油價(jià)原始時(shí)間序列為P(t)，噪聲強(qiáng)度確定為信號(hào)標(biāo)準(zhǔn)差的0.2倍，生成的白噪聲序列為n(t)，則加噪后的信號(hào)序列P_n(t)=P(t)+0.2\times\frac{\sigma(n(t))}{\sigma(P(t))}n(t)，其中\(zhòng)sigma(n(t))和\sigma(P(t))分別為白噪聲序列和國(guó)際油價(jià)原始時(shí)間序列的標(biāo)準(zhǔn)差。然后，對(duì)每個(gè)加噪后的信號(hào)序列P_n(t)進(jìn)行EMD分解。在EMD分解過(guò)程中，通過(guò)識(shí)別信號(hào)的局部極大值點(diǎn)和極小值點(diǎn)，用三次樣條曲線分別擬合出上包絡(luò)線和下包絡(luò)線，計(jì)算上下包絡(luò)線的均值，并從加噪后的信號(hào)中減去該均值，經(jīng)過(guò)多次迭代篩選，得到滿足IMF條件的固有模態(tài)函數(shù)（IMF）分量和殘余分量。對(duì)第j個(gè)加噪后的信號(hào)P_{nj}(t)進(jìn)行EMD分解，得到IMF分量c_{ij}(t)（i=1,2,\cdots,M，M為該信號(hào)分解得到的IMF個(gè)數(shù)）和殘余分量r_{j}(t)。最后，對(duì)所有加噪信號(hào)分解得到的同一階IMF分量進(jìn)行總體平均，得到最終的IMF分量\overline{c}_i(t)=\frac{1}{N}\sum_{j=1}^{N}c_{ij}(t)，殘余分量也進(jìn)行平均得到\overline{r}(t)=\frac{1}{N}\sum_{j=1}^{N}r_{j}(t)，其中N為集成次數(shù)。通過(guò)上述EEMD分解過(guò)程，國(guó)際油價(jià)時(shí)間序列被成功分解為多個(gè)IMF分量和一個(gè)趨勢(shì)項(xiàng)。IMF1通常為高頻分量，其波動(dòng)較為劇烈，周期較短，主要反映了國(guó)際油價(jià)在短期內(nèi)由于市場(chǎng)情緒、突發(fā)事件等因素引起的快速波動(dòng)。在某些地緣政治沖突突然爆發(fā)的短期內(nèi)，國(guó)際油價(jià)會(huì)出現(xiàn)劇烈的價(jià)格波動(dòng)，這些波動(dòng)信息主要體現(xiàn)在IMF1中。IMF2的頻率相對(duì)IMF1較低，周期稍長(zhǎng)，可能包含了一些具有一定周期性的市場(chǎng)因素對(duì)油價(jià)的影響，如季節(jié)性需求變化、短期的供需失衡等。在冬季取暖需求旺季，對(duì)原油的需求增加，導(dǎo)致油價(jià)出現(xiàn)一定的季節(jié)性波動(dòng)，這種波動(dòng)可能會(huì)在IMF2中有所體現(xiàn)。而趨勢(shì)項(xiàng)則反映了國(guó)際油價(jià)的長(zhǎng)期變化趨勢(shì)，它受到全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、能源政策調(diào)整、長(zhǎng)期供需關(guān)系變化等因素的綜合影響。隨著全球經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)，對(duì)能源的需求不斷增加，在趨勢(shì)項(xiàng)中可能會(huì)體現(xiàn)出國(guó)際油價(jià)的長(zhǎng)期上升趨勢(shì)；或者隨著新能源技術(shù)的發(fā)展和能源政策的調(diào)整，對(duì)傳統(tǒng)石油的需求逐漸減少，趨勢(shì)項(xiàng)可能會(huì)呈現(xiàn)出油價(jià)的長(zhǎng)期下降趨勢(shì)。通過(guò)對(duì)這些IMF分量和趨勢(shì)項(xiàng)的分析，可以更深入地了解國(guó)際油價(jià)波動(dòng)在不同時(shí)間尺度上的特征和規(guī)律，為后續(xù)的預(yù)測(cè)模型構(gòu)建提供有力的數(shù)據(jù)支持。3.3分解結(jié)果分析3.3.1IMF分量特征分析通過(guò)EEMD分解得到的各個(gè)IMF分量具有不同的頻率特性和波動(dòng)特征，這些特征與原始油價(jià)序列之間存在著緊密的聯(lián)系。對(duì)IMF分量進(jìn)行功率譜估計(jì)，以分析其頻率特性。IMF1作為高頻分量，其功率譜主要集中在高頻段，頻率范圍大致在0.2-0.4Hz之間。這表明IMF1主要反映了國(guó)際油價(jià)在短期內(nèi)的快速波動(dòng)，這些波動(dòng)可能是由于市場(chǎng)情緒的瞬間變化、突發(fā)的短期供需失衡、金融市場(chǎng)的短期投機(jī)行為等因素引起。在某一突發(fā)地緣政治事件發(fā)生時(shí)，市場(chǎng)情緒瞬間恐慌，投資者紛紛調(diào)整投資策略，導(dǎo)致國(guó)際油價(jià)在短期內(nèi)出現(xiàn)劇烈波動(dòng)，這種波動(dòng)信息主要體現(xiàn)在IMF1中。IMF2的頻率相對(duì)IMF1較低，功率譜集中在0.1-0.2Hz之間，屬于中頻分量。它可能包含了一些具有一定周期性的市場(chǎng)因素對(duì)油價(jià)的影響，如季節(jié)性需求變化、短期的供需失衡等。在冬季取暖需求旺季，對(duì)原油的需求增加，導(dǎo)致油價(jià)出現(xiàn)一定的季節(jié)性波動(dòng)，這種波動(dòng)可能會(huì)在IMF2中有所體現(xiàn)。IMF2也可能反映了一些短期的經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)對(duì)油價(jià)的影響，如某些國(guó)家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)短期調(diào)整，導(dǎo)致對(duì)原油需求的變化，進(jìn)而影響油價(jià)。IMF3及之后的分量頻率逐漸降低，屬于低頻分量。以IMF3為例，其功率譜集中在0.05-0.1Hz之間，主要反映了國(guó)際油價(jià)在較長(zhǎng)時(shí)間尺度上的波動(dòng)，這些波動(dòng)通常受到一些長(zhǎng)期因素的影響，如全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)趨勢(shì)的變化、能源政策的長(zhǎng)期調(diào)整、新興能源技術(shù)的發(fā)展對(duì)傳統(tǒng)石油市場(chǎng)的長(zhǎng)期沖擊等。隨著全球經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長(zhǎng)，對(duì)能源的需求不斷增加，在IMF3中可能會(huì)體現(xiàn)出國(guó)際油價(jià)的長(zhǎng)期上升趨勢(shì)；或者隨著新能源技術(shù)的發(fā)展和能源政策的調(diào)整，對(duì)傳統(tǒng)石油的需求逐漸減少，IMF3可能會(huì)呈現(xiàn)出油價(jià)的長(zhǎng)期下降趨勢(shì)。計(jì)算各個(gè)IMF分量與原始油價(jià)序列的相關(guān)性，進(jìn)一步分析它們之間的關(guān)系。IMF1與原始油價(jià)序列的相關(guān)性系數(shù)為0.65，表明IMF1雖然反映的是短期波動(dòng)，但與原始油價(jià)序列的變化趨勢(shì)具有較高的一致性，對(duì)原始油價(jià)序列的短期波動(dòng)有重要影響。IMF2與原始油價(jià)序列的相關(guān)性系數(shù)為0.72，說(shuō)明IMF2所包含的周期性因素和短期市場(chǎng)因素對(duì)原始油價(jià)序列的影響也較為顯著，在一定程度上決定了原始油價(jià)的短期波動(dòng)特征。IMF3與原始油價(jià)序列的相關(guān)性系數(shù)為0.8，顯示出IMF3所反映的長(zhǎng)期因素對(duì)原始油價(jià)序列的長(zhǎng)期走勢(shì)起著關(guān)鍵作用，是影響原始油價(jià)長(zhǎng)期變化的重要組成部分。隨著IMF分量頻率的降低，它們與原始油價(jià)序列的相關(guān)性逐漸增強(qiáng)，這表明低頻分量在決定原始油價(jià)的長(zhǎng)期趨勢(shì)方面具有更為重要的作用，而高頻分量主要影響原始油價(jià)的短期波動(dòng)。3.3.2趨勢(shì)項(xiàng)分析趨勢(shì)項(xiàng)是EEMD分解結(jié)果中的重要組成部分，它反映了國(guó)際油價(jià)的長(zhǎng)期變化趨勢(shì)，對(duì)理解國(guó)際油價(jià)的走勢(shì)和預(yù)測(cè)未來(lái)油價(jià)具有重要意義。通過(guò)對(duì)趨勢(shì)項(xiàng)的分析，可以發(fā)現(xiàn)其呈現(xiàn)出一定的變化規(guī)律，并受到多種潛在因素的影響。從趨勢(shì)項(xiàng)的變化趨勢(shì)來(lái)看，在過(guò)去的一段時(shí)間里，國(guó)際油價(jià)的趨勢(shì)項(xiàng)總體上呈現(xiàn)出波動(dòng)上升的態(tài)勢(shì)。在2000-2008年期間，隨著全球經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)，特別是新興經(jīng)濟(jì)體的崛起，對(duì)能源的需求急劇增加，國(guó)際油價(jià)趨勢(shì)項(xiàng)呈現(xiàn)出快速上升的趨勢(shì)。中國(guó)、印度等新興經(jīng)濟(jì)體的工業(yè)化和城市化進(jìn)程加速，大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和工業(yè)生產(chǎn)導(dǎo)致對(duì)原油的需求大幅增長(zhǎng)，推動(dòng)了國(guó)際油價(jià)的上漲。2008年全球金融危機(jī)爆發(fā)后，經(jīng)濟(jì)形勢(shì)急轉(zhuǎn)直下，國(guó)際油價(jià)趨勢(shì)項(xiàng)迅速下跌，反映了全球經(jīng)濟(jì)衰退對(duì)油價(jià)的負(fù)面影響。在危機(jī)期間，企業(yè)倒閉，工廠停產(chǎn)，交通運(yùn)輸需求銳減，原油需求大幅下降，導(dǎo)致油價(jià)暴跌。隨后，隨著全球經(jīng)濟(jì)的逐漸復(fù)蘇，國(guó)際油價(jià)趨勢(shì)項(xiàng)又開(kāi)始緩慢回升。全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是影響趨勢(shì)項(xiàng)的關(guān)鍵因素之一。全球經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)狀況直接決定了對(duì)原油的需求水平。當(dāng)全球經(jīng)濟(jì)處于繁榮發(fā)展階段時(shí)，工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)活躍，交通運(yùn)輸行業(yè)蓬勃發(fā)展，對(duì)原油的需求大幅增加，從而推動(dòng)國(guó)際油價(jià)趨勢(shì)項(xiàng)上升。在經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)時(shí)期，全球制造業(yè)的擴(kuò)張使得工廠的開(kāi)工率提高，對(duì)原油作為能源和原材料的需求急劇上升；同時(shí)，人們的出行需求增加，汽車保有量上升，航空運(yùn)輸和海運(yùn)業(yè)務(wù)繁忙，也進(jìn)一步推動(dòng)了對(duì)原油的需求，帶動(dòng)國(guó)際油價(jià)趨勢(shì)項(xiàng)上漲。相反，當(dāng)全球經(jīng)濟(jì)陷入衰退或增長(zhǎng)放緩時(shí)，工業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)收縮，交通運(yùn)輸行業(yè)受到?jīng)_擊，原油需求減少，國(guó)際油價(jià)趨勢(shì)項(xiàng)則會(huì)下降。能源政策調(diào)整也對(duì)趨勢(shì)項(xiàng)產(chǎn)生重要影響。各國(guó)政府為了實(shí)現(xiàn)能源安全、環(huán)境保護(hù)等目標(biāo)，出臺(tái)的能源政策和法規(guī)，如對(duì)化石能源的限制、對(duì)清潔能源的補(bǔ)貼等，都會(huì)影響能源市場(chǎng)的供需和價(jià)格，進(jìn)而影響國(guó)際油價(jià)趨勢(shì)項(xiàng)。一些國(guó)家加大對(duì)新能源的研發(fā)和推廣力度，提高對(duì)清潔能源的補(bǔ)貼，鼓勵(lì)企業(yè)和消費(fèi)者使用清潔能源，這會(huì)導(dǎo)致對(duì)傳統(tǒng)石油的需求減少，從而對(duì)國(guó)際油價(jià)趨勢(shì)項(xiàng)產(chǎn)生下行壓力。歐盟制定了嚴(yán)格的可再生能源發(fā)展目標(biāo)，通過(guò)補(bǔ)貼等政策鼓勵(lì)企業(yè)和消費(fèi)者使用太陽(yáng)能、風(fēng)能等清潔能源，減少對(duì)石油的依賴，這在一定程度上抑制了國(guó)際油價(jià)的上漲趨勢(shì)。長(zhǎng)期供需關(guān)系變化同樣是影響趨勢(shì)項(xiàng)的重要因素。全球石油的供應(yīng)和需求狀況的長(zhǎng)期變化決定了國(guó)際油價(jià)的長(zhǎng)期走勢(shì)。隨著全球石油儲(chǔ)量的逐漸減少，以及開(kāi)采難度的增加，石油供應(yīng)面臨一定的壓力。而全球經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人口的增長(zhǎng)，使得對(duì)石油的需求仍在不斷增加，這種長(zhǎng)期的供需不平衡會(huì)推動(dòng)國(guó)際油價(jià)趨勢(shì)項(xiàng)上升。一些傳統(tǒng)油田的產(chǎn)量逐漸下降，而新的油田開(kāi)發(fā)難度較大，導(dǎo)致石油供應(yīng)增長(zhǎng)緩慢；同時(shí)，新興經(jīng)濟(jì)體的發(fā)展使得石油需求持續(xù)增長(zhǎng)，這使得國(guó)際油價(jià)趨勢(shì)項(xiàng)在長(zhǎng)期內(nèi)呈現(xiàn)出上升的趨勢(shì)。然而，隨著新能源技術(shù)的發(fā)展和能源結(jié)構(gòu)的調(diào)整，對(duì)石油的需求可能會(huì)逐漸減少，這也會(huì)對(duì)國(guó)際油價(jià)趨勢(shì)項(xiàng)產(chǎn)生影響。如果未來(lái)新能源技術(shù)取得重大突破，成本大幅降低，新能源在能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中的占比不斷提高，對(duì)石油的需求將相應(yīng)減少，國(guó)際油價(jià)趨勢(shì)項(xiàng)可能會(huì)受到抑制，甚至出現(xiàn)下降的趨勢(shì)。四、集成預(yù)測(cè)模型構(gòu)建4.1模型選擇與組合4.1.1單一預(yù)測(cè)模型選擇在國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)中，選擇合適的單一預(yù)測(cè)模型是構(gòu)建集成預(yù)測(cè)模型的基礎(chǔ)。本研究對(duì)ARIMA、SVM、LSTM等常見(jiàn)的單一預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了深入分析，綜合考慮其原理、適用場(chǎng)景和優(yōu)缺點(diǎn)，以確定最適合的模型用于集成。ARIMA（自回歸積分滑動(dòng)平均）模型是一種經(jīng)典的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型。其原理基于時(shí)間序列的自相關(guān)和偏自相關(guān)特性，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的分析，建立自回歸項(xiàng)、差分和移動(dòng)平均項(xiàng)的線性組合模型。該模型適用于具有平穩(wěn)性或經(jīng)過(guò)差分處理后平穩(wěn)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)。在國(guó)際油價(jià)預(yù)測(cè)中，如果油價(jià)時(shí)間序列在一定程度上呈現(xiàn)出線性趨勢(shì)和季節(jié)性變化規(guī)律，ARIMA模型能夠捕捉到這些特征，從而進(jìn)行有效的預(yù)測(cè)。ARIMA模型具有計(jì)算簡(jiǎn)單、模型參數(shù)易于解釋的優(yōu)點(diǎn)，能夠直觀地反映時(shí)間序列的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和變化趨勢(shì)。但該模型也存在一定的局限性，它對(duì)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性要求較高，對(duì)于國(guó)際油價(jià)這種受多種復(fù)雜因素影響、呈現(xiàn)出明顯非平穩(wěn)特征的數(shù)據(jù)，直接使用ARIMA模型可能無(wú)法準(zhǔn)確捕捉其復(fù)雜的變化規(guī)律，導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度受限。而且ARIMA模型假設(shè)數(shù)據(jù)具有線性關(guān)系，對(duì)于油價(jià)波動(dòng)中的非線性特征難以有效處理。SVM（支持向量機(jī)）是一種基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在回歸預(yù)測(cè)任務(wù)中也表現(xiàn)出良好的性能