Прогнозы изменения цен на арахисовое масло с помощью нейронной сети

Цель: Для широкого круга участников рынка, включая политиков, прогнозирование изменений цен на сырьевые товары имеет ключевое значение. Будучи одним из основных пищевых масел, колебания цен на арахисовое масло важно предсказывать. В данной статье используется еженедельный индекс оптовых цен за период с 1 января 2010 по 10 января 2020 года для решения этой задачи прогнозирования на китайском рынке. Дизайн/методология/подход: В качестве метода прогнозирования применена нелинейная авторегрессионная нейронная сеть (NAR-NN). Оценивались показатели прогнозирования при различных настройках, таких как методы обучения, число задержек, число скрытых нейронов и соотношения сегментации данных, чтобы сформировать окончательную спецификацию. Результаты: При среднеквадратичных ошибках (RMSE) на обучающей, валидационной и тестовой выборках, равных 5,89; 4,96 и 5,57 соответственно, итоговая модель дает надежные и точные прогнозы. В статье показана применимость подхода NAR-NN для прогнозирования цен на сырьевые товары. Новизна/значение: Полученные результаты могут использоваться как независимые технические прогнозы движения цен либо включаться в комбинации прогнозов с моделями других методов для формирования комплексных взглядов на динамику цен на сырьевые товары в прикладных исследованиях политики.