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普利·奥克托维尼；罗伯特·诺布洛赫；拉尔夫·科恩

使用外部因素的基于机器学习的农产品价格状态预测模型。 （英语） Zbl 1477.91025号

Decis公司。经济。财务 44，编号2，1063-1085（2021）.
摘要：在最近气候变化显著的时期，对外部因素的考虑，如天气和经济关键数字，对农业商品衍生品的正确估价变得更加重要。这些因素的严重变化导致价格发生显著变化，这促使引入了不同的价格状态，每种状态描述了价格过程的不同动态。为了包含外部因素，我们提出了一种基于机器学习方法的两步混合模型，用于聚类和分类。首先，我们使用K-均值聚类将价格状态分配给历史价格。这些价格状态也被分配给外部因素的相应数据。其次，通过K近邻或随机森林分类，从外部因素的短期预测中获得未来价格状态的预测。我们将模型应用于实际玉米期货数据，并通过蒙特卡罗模拟生成价格场景，我们将其与[C.瑟伦森《农产品期货的季节性建模》，《期货市场杂志》22，第5期，393–426页（2002；文件编号：10.1002/fut.10017)]. 因此，我们通过关于误差度量MAE、RMSE和MAPE的模拟期货价格获得了实际期货价格的更好近似值。从实际角度来看，这些模拟可用于支持风险管理系统中的价格风险评估，或作为不同价格状态下交易策略的决策支持。

MSC公司：

91B24型 微观经济理论（价格理论和经济市场）
91B70型 经济学中的随机模型
68T07型 人工神经网络与深度学习

关键词：

分类；群集；商品；混合模型；机器学习；随机价格模型

软件：

剪影；TensorFlow公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{P.Oktoviany}等人，Decis。经济。财务44，No.2，1063--1085（2021；Zbl 1477.91025）
全文： 内政部

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