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　　原標題：商學(xué)院在能源領(lǐng)域取得重要研究進展

　　【MBAChina網(wǎng)訊】近期，能源經(jīng)濟與管理領(lǐng)域頂級期刊《Energy Economics》相繼在線發(fā)表了(Online)我校博士生程方正的兩項重要研究成果。指導(dǎo)該研究的是華東理工大學(xué)范體軍課題組，該研究工作得到了國家自然科學(xué)基金重點項目(71431004)的支持。

　　成果一：The VEC-NAR model for short-term forecasting of oil prices

　　預(yù)測未來的石油價格是一件極具挑戰(zhàn)的工作，因為石油價格存在三個重要特點，即滯后性、非線性和不同石油市場之間的相互作用。然而，大多數(shù)傳統(tǒng)的石油價格預(yù)測模型無法同時處理這三個特點。因此，該論文提出了一種新的混合模型，即VEC-NAR模型。該模型集成誤差修正模型和非線性自相關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且可以同時處理石油價格這三個特點。首先，VEC模型可以用來優(yōu)化石油價格的滯后階數(shù)，并通過分析內(nèi)生變量和外生變量的相互關(guān)系以區(qū)分這兩類變量。然后，鑒于NAR模型可以有效地捕獲石油價格中的非線性成分，將VEC模型獲得的結(jié)果輸入到NAR模型，對石油價格進行預(yù)測。該論文以2003年1月1日到2014年12月31日的布倫特石油價格數(shù)據(jù)作為實證樣本，來驗證所提出的預(yù)測方法的有效性，并且將所提出的模型與經(jīng)典的石油價格預(yù)測方法進行比較。Diebold-Mariano 檢驗的結(jié)果表明，在多步向前預(yù)測的短期預(yù)測方面，VEC-NAR 模型比傳統(tǒng)模型(包括廣義自回歸條件異方差類模型、向量自回歸模型、向量誤差修正模型和非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型)提供了更高的預(yù)測精度。

　　成果二：The prediction of oil price turning points with log-periodic power law and multi-population genetic algorithm

　　國際油價的拐點是世界市場中最重要而又難以預(yù)估的價格調(diào)整。拐點的準確預(yù)測可以幫助政府和企業(yè)制定有效的石油儲備戰(zhàn)略和經(jīng)濟決策。盡管如此，預(yù)測拐點在方法和計算方面都面臨著巨大的挑戰(zhàn)。對數(shù)周期冪律模型是一種最先進的拐點預(yù)測方法。該論文提出了一種改進的對數(shù)周期冪律預(yù)測模型，并通過集成多種群遺傳算法來優(yōu)化對數(shù)周期冪律模型中的參數(shù)。為了驗證改進的對數(shù)周期冪律模型的預(yù)測性能，該論文收集了2003年4月至2016年11月期間WTI現(xiàn)貨價格的數(shù)據(jù)，并基于拐點之前的歷史數(shù)據(jù)，使用所提方法來預(yù)測這段時間內(nèi)的三個主要拐點。此外，該論文還將所提方法與三種使用其他方法優(yōu)化參數(shù)的對數(shù)周期冪律模型進行了比較，包括模擬退火算法、標準遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法。實證結(jié)果表明，所提方法的預(yù)測結(jié)果優(yōu)于其他三種方法。新聞報道稱，2017年3月美國西德克薩斯輕質(zhì)原油現(xiàn)貨價格的波動將迎來新的重大拐點，論文驗證了該新聞僅僅是虛驚一場。因此，改進的對數(shù)周期冪律模型在預(yù)測拐點方面有很大的潛力。