利用ARIMA优化模型预测油价变化,创新运营实力

IF 1.1 Q4 MANAGEMENT
Antonino Parisi-Fernández, Luis Améstica-Rivas, Óscar Chileno-Trujillo
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摘要

本研究评估了原始力优化多元ARIMA模型在油价情况下的有效性,以预测最后分析日期后一周的股票行为。目标是建立一个信号预测百分比大于50%的预测模型,从而改善投资者的决策。使用现有资料的石油和财经网站的股票报价的三家公司,Gazprom和Rosneft,埃克森美孚,包括在2011年2月4日至2016年2月4日,在此期间才观察价格变化,这样能够比较真实数据的变化预计通过模型。使用12个变量,生成100,000次随机迭代,因为单纯形或求解器优化限制了一些结果的获得。利用蛮力技术,可以对石油价格和石油公司股票的预测能力建立在60%以上。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Predicción de variaciones en el precio del petróleo con el modelo de optimización ARIMA, innovando con fuerza bruta operacional
La presente investigación evalúa la eficacia del modelo ARIMA multivariable optimizado con fuerza bruta para el caso del precio del petróleo, con el fin de predecir el comportamiento de las acciones a la semana siguiente de una última fecha analizada. El objetivo es construir un modelo predictivo con un porcentaje de predicción de signo superior al 50% y, por consiguiente, mejorar la toma de decisiones para los inversionistas. Se utilizó la información disponible de la cotización del petróleo y acciones del portal web de finanzas de tres empresas, Exxon Mobil, Gazprom y Rosneft, comprendidos en el periodo del 4 de febrero de 2011 al 4 de febrero de 2016, durante el cual se pudo observar la variación de los precios, y así poder comparar los datos reales con las variaciones pronosticadas a través del modelo. Se utilizaron 12 variables, generando 100.000 iteraciones aleatorias con fuerza bruta, dado que la optimización por simplex o solver limitaba la obtención de algún resultado. Con la técnica de fuerza bruta se pudo establecer una capacidad de predicción superior al 60% para el caso del precio del petróleo y las acciones de empresas petroleras.
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