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國(guó)際油價(jià)波動(dòng)分析與預(yù)測(cè)

國(guó)際油價(jià)波動(dòng)分析與預(yù)測(cè)

定 價(jià):¥158.00

作 者: 盧全瑩,汪壽陽(yáng) 著
出版社: 科學(xué)出版社
叢編項(xiàng): 經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)科學(xué)叢書(shū)
標(biāo) 簽: 暫缺

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ISBN: 9787030511881 出版時(shí)間: 2021-12-01 包裝: 精裝
開(kāi)本: 16開(kāi) 頁(yè)數(shù): 189 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  原油作為一種具有戰(zhàn)略資源和金融雙重屬性的能源,一直與世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展息息相關(guān)。隨著全球能源轉(zhuǎn)型趨勢(shì)的加快,金融市場(chǎng)信息傳導(dǎo)關(guān)系的多樣化和復(fù)雜化,國(guó)際原油價(jià)格的影響機(jī)理正在發(fā)生重要變化。因此,在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、能源轉(zhuǎn)型及安全訴求的大背景下,需要對(duì)石油市場(chǎng)的驅(qū)動(dòng)機(jī)制進(jìn)行系統(tǒng)剖析,分析油價(jià)系統(tǒng)的演化過(guò)程,對(duì)石油需求及油價(jià)進(jìn)行精準(zhǔn)的預(yù)測(cè),特別是分析和預(yù)測(cè)國(guó)際油價(jià)的突變點(diǎn),并在此基礎(chǔ)上,研究石油價(jià)格機(jī)制,測(cè)算國(guó)際油價(jià)的不同定價(jià)模式對(duì)供需失衡的影響,這是促進(jìn)我國(guó)石油行業(yè)長(zhǎng)期安全、穩(wěn)定發(fā)展,解決當(dāng)前原油短期供需失衡矛盾的一個(gè)重要課題。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《國(guó)際油價(jià)波動(dòng)分析與預(yù)測(cè)》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

目錄
第1章 緒論 1
1.1 研究背景與意義 1
1.2 研究?jī)?nèi)容與研究框架 5
1.3 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)與研究特色 9
第2章 理論概述 13
2.1 基于文獻(xiàn)計(jì)量方法的研究現(xiàn)狀分析 13
2.2 原油市場(chǎng)理論發(fā)展及熱點(diǎn)問(wèn)題 26
2.3 本章小結(jié) 33
第3章 “新三角”視角下的原油價(jià)格驅(qū)動(dòng)機(jī)理分析 35
3.1 引言 35
3.2 BSTS模型 38
3.3 數(shù)據(jù)描述 42
3.4 實(shí)證分析 46
3.5 本章小結(jié) 57
第4章 基于變量選擇-LSTM集成模型的原油價(jià)格分析及預(yù)測(cè) 59
4.1 引言 59
4.2 模型建立 61
4.3 實(shí)證分析 66
4.4 本章小結(jié) 74
第5章 基于區(qū)間門(mén)限自回歸方法的原油價(jià)格分析及預(yù)測(cè) 76
5.1 引言 76
5.2 模型建立 78
5.3 數(shù)據(jù) 83
5.4 實(shí)證分析 87
5.5 本章小結(jié) 92
第6章 重大突發(fā)事件沖擊背景下的原油價(jià)格分析及預(yù)測(cè) 93
6.1 引言 93
6.2 GSI-BN研究框架 96
6.3 實(shí)證分析 101
6.4 本章小結(jié) 107
第7章 原油價(jià)格拐點(diǎn)貝葉斯統(tǒng)計(jì)概率推斷 109
7.1 引言 109
7.2 突變點(diǎn)推斷模型 112
7.3 突變點(diǎn)的識(shí)別與分析 117
7.4 實(shí)證分析 131
7.5 本章小結(jié) 138
第8章 石油市場(chǎng)供給阻滯對(duì)中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)的沖擊效應(yīng)測(cè)算 139
8.1 引言 139
8.2 SS-PV-EI研究框架 142
8.3 實(shí)證分析 145
8.4 本章小結(jié) 165
第9章 總結(jié)與展望 168
9.1 研究總結(jié) 168
9.2 研究展望 172
參考文獻(xiàn) 174
圖目錄
圖1.1 研究框架圖 9
圖2.1 原油價(jià)格文章發(fā)表數(shù)量及被引頻次 15
圖2.2 作者所屬?lài)?guó)家/地區(qū) 17
圖2.3 引用突發(fā)性排名前三的國(guó)家/地區(qū) 17
圖2.4 機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò) 18
圖2.5 引用突發(fā)性排名前5的機(jī)構(gòu) 19
圖2.6 期刊共引網(wǎng)絡(luò) 20
圖2.7 突發(fā)性排名前25的被引期刊 21
圖2.8 作者合作網(wǎng)絡(luò) 22
圖2.9 1980~2019年原油價(jià)格研究領(lǐng)域共被引聚類(lèi)時(shí)間線 23
圖2.10 突發(fā)性排名前25的被引文獻(xiàn) 24
圖3.1 新市場(chǎng)結(jié)構(gòu)下的驅(qū)動(dòng)因素機(jī)理分析 37
圖3.2 原油市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)機(jī)理圖 43
圖3.3 原油價(jià)格和Google Trends圖 45
圖3.4 樣本內(nèi)和樣本外[cutpoints(切割點(diǎn))=40]一步向前預(yù)測(cè)的累積絕對(duì)誤差比較 46
圖3.5 模型個(gè)數(shù)的后驗(yàn)分布 47
圖3.6 所有變量的后驗(yàn)包含概率 48
圖3.7 邊際包含概率排名前八的標(biāo)準(zhǔn)化變量 48
圖3.8 BSTS模型各個(gè)狀態(tài)的后驗(yàn)分布 52
圖3.9 模型的后驗(yàn)狀態(tài)圖 53
圖3.10 模型的殘差圖 53
圖3.11 模型的樣本外預(yù)測(cè)誤差 55
圖4.1 變量選擇-LSTM集成模型研究框架 61
圖4.2 RNN結(jié)構(gòu) 64
圖4.3 LSTM存儲(chǔ)單元的體系結(jié)構(gòu) 64
圖4.4 LSTM中的重復(fù)模塊包含四個(gè)交互層 65
圖5.1 TARIX模型研究框架圖 78
圖5.2 WTI原油現(xiàn)貨價(jià)格的高價(jià)、低價(jià)、中點(diǎn)值和范圍值 84
圖6.1 GSI-BN研究框架 95
圖6.2 颶風(fēng)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度 97
圖6.3 金融危機(jī)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度 97
圖6.4 利比亞戰(zhàn)爭(zhēng)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度 98
圖6.5 OPEC會(huì)議的網(wǎng)絡(luò)關(guān)注度 99
圖6.6 原油市場(chǎng)突發(fā)事件貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 102
圖6.7 量化后的貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 103
圖7.1 拐點(diǎn)時(shí)刻貝葉斯統(tǒng)計(jì)概率推斷研究框架 112
圖7.2 WTI原油現(xiàn)貨價(jià)格月度數(shù)據(jù) 118
圖7.3 WTI原油價(jià)格、HP濾波趨勢(shì)及波動(dòng)趨勢(shì) 119
圖7.4 原油價(jià)格、突變點(diǎn)后驗(yàn)均值及后驗(yàn)概率 129
圖7.5 xmin、α、ntail的均值和標(biāo)準(zhǔn)差及p值的均值基于基本統(tǒng)計(jì)認(rèn)知 132
圖7.6 xmin、α、ntail的均值和標(biāo)準(zhǔn)差及p值的均值基于PPM-KM 134
圖7.7 冪律分布和指數(shù)分布及對(duì)數(shù)-正態(tài)分布尾部CDF擬合圖(雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)下)基于基本統(tǒng)計(jì)認(rèn)知 135
圖7.8 冪律分布和指數(shù)分布及對(duì)數(shù)-正態(tài)分布尾部CDF擬合圖(雙對(duì)數(shù)坐標(biāo)下)基于PPM-KM 135
圖8.1 SS-PV-EI研究框架 141
圖8.2 油價(jià)原始序列及其后驗(yàn)均值和突變點(diǎn)及發(fā)生概率 146
圖8.3 Brent原油現(xiàn)貨價(jià)格及世界原油產(chǎn)量趨勢(shì)圖 150
圖8.4 AR單位根檢驗(yàn)圖 151
圖8.5 不同提前期的脈沖響應(yīng)動(dòng)態(tài)演化圖 153
圖8.6 不同時(shí)間點(diǎn)的脈沖響應(yīng)圖 154
圖8.7 Brent對(duì)CPI動(dòng)態(tài)累計(jì)乘數(shù)效應(yīng) 164
表目錄
表2.1 排名前10的國(guó)家/地區(qū) 16
表2.2 原油價(jià)格研究領(lǐng)域的高產(chǎn)機(jī)構(gòu) 17
表2.3 原油價(jià)格研究領(lǐng)域的高產(chǎn)機(jī)構(gòu)的中心性排名 19
表2.4 原油價(jià)格研究領(lǐng)域的高被引期刊 20
表2.5 原油價(jià)格研究的高產(chǎn)作者 22
表3.1 代表性研究的數(shù)據(jù)特征對(duì)比 37
表3.2 變量描述及數(shù)據(jù)來(lái)源 43
表3.3 DBSTS模型估計(jì)結(jié)果(5個(gè)核心影響因素) 50
表3.4 加入Google Trends和美國(guó)頁(yè)巖油產(chǎn)量的DBSTS模型(7個(gè)核心影響因素) 51
表3.5 樣本內(nèi)預(yù)測(cè)表現(xiàn):一步向前預(yù)測(cè) 55
表3.6 樣本外預(yù)測(cè)表現(xiàn):h步向前預(yù)測(cè) 55
表3.7 樣本內(nèi)DM檢驗(yàn):一步向前預(yù)測(cè) 56
表3.8 樣本外DM檢驗(yàn):h步向前預(yù)測(cè) 56
表4.1 變量描述及數(shù)據(jù)來(lái)源 66
表4.2 核心因素的提取結(jié)果 68
表4.3 預(yù)測(cè)性能表現(xiàn) 70
表4.4 DM和PT統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 71
表5.1 基本統(tǒng)計(jì)描述 85
表5.2 閾值變量及其描述 85
表5.3 區(qū)間解釋變量及其描述 86
表5.4 預(yù)測(cè)結(jié)果比較(不包含區(qū)間解釋變量) 88
表5.5 預(yù)測(cè)結(jié)果比較(包含區(qū)間解釋變量) 88
表5.6 魯棒檢驗(yàn)預(yù)測(cè)結(jié)果比較(包含區(qū)間解釋變量) 91
表6.1 2004~2020年影響較大的颶風(fēng) 96
表6.2 變量離散化結(jié)果 101
表6.3 當(dāng)颶風(fēng)發(fā)生時(shí)原油價(jià)格預(yù)測(cè)結(jié)果 105
表6.4 當(dāng)金融危機(jī)發(fā)生時(shí)原油價(jià)格預(yù)測(cè)結(jié)果 106
表6.5 當(dāng)戰(zhàn)爭(zhēng)發(fā)生時(shí)原油價(jià)格預(yù)測(cè)結(jié)果 106
表6.6 當(dāng)OPEC會(huì)議發(fā)生時(shí)原油價(jià)格預(yù)測(cè)結(jié)果 107
表7.1 基于基本統(tǒng)計(jì)認(rèn)知的原油價(jià)格拐點(diǎn)分類(lèi) 119
表7.2 基于基本統(tǒng)計(jì)認(rèn)知的拐點(diǎn)時(shí)刻及間隔時(shí)間 122
表7.3 突變點(diǎn)的后驗(yàn)均值及突變概率 127
表7.4 原油價(jià)格突變點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的歷史突發(fā)事件 130
表7.5 基本統(tǒng)計(jì)定義突變點(diǎn)分布比較的檢驗(yàn)結(jié)果 133
表7.6 PPM定義突變點(diǎn)分布比較的檢驗(yàn)結(jié)果 135
表7.7 基本統(tǒng)計(jì)意義定義突變點(diǎn)時(shí)間距離及相對(duì)應(yīng)發(fā)生拐點(diǎn)的概率 136
表7.8 基于PPM-KM定義突變點(diǎn)時(shí)間距離及相對(duì)應(yīng)發(fā)生拐點(diǎn)的概率 137
表8.1 變量描述及數(shù)據(jù)來(lái)源 145
表8.2 突變點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的歷史突發(fā)事件 147
表8.3 供給沖擊事件總結(jié) 148
表8.4 各變量的ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果 150
表8.5 Johansen檢驗(yàn)結(jié)果 151
表8.6 TVP-SV-VAR估計(jì)結(jié)果 152
表8.7 供給沖擊情景設(shè)置 159
表8.8 基本統(tǒng)計(jì)描述估計(jì)結(jié)果 160
表8.9 MIDAS-AR模型回歸結(jié)果 161
表8.10 長(zhǎng)期及短期非對(duì)稱(chēng)性的Wald檢驗(yàn)結(jié)果 163
表8.11 NARDL模型估計(jì)和檢驗(yàn)結(jié)果 163

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