Forecasting Nonlinear Crude Oil Futures Prices
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The movements in oil prices are very complex and, therefore, seem to be unpredictable. However, one of the main challenges facing econometric models is to forecast such seemingly unpredictable economic series. Traditional linear structural models have not been promising when used for oil price forecasting. Although linear and nonlinear time series models have performed much better in forecasting oil prices, there is still room for improvement. If the data generating process is nonlinear, applying linear models could result in large forecast errors. Model specification in nonlinear modeling, however, can be very case dependent and time-consuming. In this paper, we model and forecast daily crude oil futures prices from 1983 to 2003, listed in NYMEX, applying ARIMA and GARCH models. We then test for chaos using embedding dimension, BDS(L), Lyapunov exponent, and neural networks tests. Finally, we set up a nonlinear and flexible ANN model to forecast the series. Since the test results indicate that crude oil futures prices follow a complex nonlinear dynamic process, we expect that the ANN model will improve forecasting accuracy. A comparison of the results of the forecasts among different models confirms that this is indeed the case.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle