基于商空间的黄金价格SVM模型预测

doi:10.11872/j.issn.1005-2518.2020.01.067

Abstract

Abstract:

Based on the detailed analysis of the influencing factors of the gold price，the gold price of China was predicted according to the price factor of gold price combined with the quotient space theory and the support vector machine method.Firstly，we used the person correlation coefficient method to compare the correlation between 9 price factors with gold price in the current.Five price factors with larger correlation coefficient were selected，they are US dollar index，WIT crude oil futures，G5 currency index，producer index，consumer index and correlation coefficient with correlation coefficient of -0.46，0.52，0.5，0.59 and 0.55 respectively.Secondly，through the granger causality test，we got the reason that the commodity index and the consumer price of the index lead to the change of the gold price hypotheses are more likely to be established，the odds are 0.83338 and 0.95609 respectively.Then，using the dollar index，the WIT crude oil futures，the G5 currency index，the producer index，the consumer index，the commodity index and the consumer price index as the main price factors for the forecast，combining with the quotient space theory and according to the time attribute，divided the gold price domain into three divisions of year，quarter and month，then established the three-tier quotient space，and conducted the granularity of the synthesis and calculation.The SVM forecasting model based on the quotient space theory was established to forecast the gold price.The forecast value of the gold price for year，quarter and month granularity is 8 122.4 CNY/troy ounce，7 947.506 CNY/troy ounce and 8 089.5 CNY/troy ounce respectively，and the composite result is 8 053.1 CNY/troy ounce.Finally，the reliability of the model is verified by comparing the gold price forecast with the GM（1，1） forecast of 9 382.2 CNY/troy ounce and the actual gold price of 8 306.0 CNY/troy ounce，indicate that the prediction result of the model is within the range allowed by the error，and the model is superior to traditional price prediction methods..

Key words: gold price, influencing factor, quotient space, granularity, SVM model, Person correlation coefficient method, Granger causality test

CLC Number:

X751

Xu HAN,Shan YANG,Ximei WANG. Modelling SVM and Prediction of Gold Price Based on Quotient Space[J].Gold Science and Technology, 2020, 28(1): 148-157.

Figures/Tables 10

Fig.1

Fig.2

Fig.3

Table 1

Table 2

Table 3

Table 4

Fig.4

Table 5

Table 6

Comparison of gold price predictions in 2016"

预测模型	预测值/（元·金衡盎司^-1）	相对误差 $δ$ /%
年粒度	8 122.4	$δ 年 = - 2.21$
季粒度	7 947.5	$δ 季 = - 4.32$
月粒度	8 089.5	$δ 月 = - 2.61$
GM（1，1）年均预测值	9 382.2	$δ G M = 12.96$
本文合成预测值	8 053.1	$δ = - 3.04$

Table 6

References 27

1	姚琳娜.影响黄金价格的因素分析[D].济南：山东大学，2015.
	Yao Linna. Analysis of the Factors Influencing the Price of Gold[D].Jinan：Shandong University，2015.
2	王荣.国际黄金价格的影响因素及走势分析[D].济南：山东财经大学，2014.
	Wang Rong.The Influence Factors of the International Price of Gold and Trend Analysis[D].Jinan：Shandong University of Finance and Economics，2014.
3	张勇.国际黄金价格的影响因素研究[D].成都：西南财经大学，2014.
	Zhang Yong.Research on the Influential Factors of International Gold Price[D].Chengdu：Southwestern University of Finance and Economics，2014.
4	张晓丽.黄金价格影响因素的实证分析[D].昆明：昆明理工大学，2013.
	Zhang Xiaoli.An Empirical Analysis of the Influencing Factors of the Gold Price[D].Kunming：Kunming University of Science and Technology，2013.
5	Kanjilal K，Sajal G.Dynamics of crude oil and gold price post 2008 global financial crisis-New evidence from threshold vector error-correction model[J].Resources Policy，2017，52：358-365.
6	Gil-Alana L，Yaya O S，Awe O O.Time series analysis of co-movements in the prices of gold and oil：Fractional cointegration approach[J].Resources Policy，2017，53：117-124.
7	Kamran A，Israr S，Rizvi S M A.Determinants of Gold Prices in Pakistan[M].Berlin Heidelberg：Springer，2014.
8	费一凡，陶雨芊.基于ARMA模型的黄金价格短期预测分析[J].时代金融，2018（10）：236-237.
	Fei Yifan，Tao Yuqian.Analysis of short-term forecast of gold price based on ARMA model[J].Times Finance，2018（10）：236-237.
9	宁艳艳，方小艳，张延利.基于等维积分GM（1，1）模型的黄金价格预测[J].黄金，2016，37（7）：8-10.
	Ning Yanyan，Fang Xiaoyan，Zhang Yanli.Gold price prediction based on equi-dimensional integral GM（1，1） model [J].Gold，2016，37（7）：8-10.
10	董杰，潘和平，姚一永，等.基于DCC-MVGARCH模型的石油、股票和黄金市场相关性实证研究[J].预测，2012，31（4）：53-57.
	Dong Jie，Pan Heping，Yao Yiyong，et al.Empirical study on the correlation of oil，stock and gold markets based on DCC-MVGARCH model[J].Forecasting，2012，31（4）：53-57.
11	Kristjanpoller W，Minutolo M C.Gold price volatility：A forecasting approach using the Artificial Neural Network-GARCH model[J].Expert Systems with Applications，2015，42（20）：7245-7251.
12	Dutta S，Ghosh D，Samanta S.Multifractal detrended cross-correlation analysis of gold price and SENSEX[J].Physica A：Statistical Mechanics and Its Applications，2014，413：195-204.
13	Khaled K，Samia M.Estimation of the parameters of the stochastic differential equations black-scholes model share price of gold[J].Journal of Mathematics and Statistics，2010，6（4）：421-424.
14	Yang J H，Dou W.A new prediction method of gold price：EMD-PSO-SVM[J].Journal of Software，2014，9（1）：195-202.
15	张燕平，罗斌，姚一豫，等.商空间与粒计算——结构化问题求解理论与方法[M].北京：科学出版社，2010.
	Zhang Yanping，Luo Bin，Yao Yiyu，et al.Quotient Space and Granular Computing：Theory and Method of Structured Problem Solving [M].Beijing：Science Press，2010.
16	程伟，张燕平，赵姝.商空间理论框架下的SVM产量预测模型研究[J].中国农业大学学报，2009，14（5）：135-139.
	Cheng Wei，Zhang Yanping，Zhao Shu.Research of yield prediction model based on support vector machine within the framework of quotient space theory[J].Journal of China Agricultural University，2009，14（5）：135-139.
17	王定成.支持向量机建模预测与控制[M].北京：气象出版社，2009.
	Wang Dingcheng.Support Vector Machine Modeling，Forecasting and Control[M].Beijing：China Meteorological Press，2009.
18	张炳南.黄金价格、中国黄金储备与通货膨胀关系研究[J].当代经济科学，2012，34（1）：75-82，126-127.
	Zhang Bingnan.A study on the relationships of gold price，China gold reserve and inflation[J].Modern Economic Science，2012，34（1）：75-82，126-127.
19	刘曙光，胡再勇.黄金价格的长期决定因素稳定性分析[J].世界经济研究，2008，12（2）：35-41，87.
	Liu Shuguang，Hu Zaiyong.An analysis of the stability of long-run determinants of the gold price[J].World Economy Study，2008，12（2）：35-41，87.
20	安辉，秦伟广，谷宇.美国量化宽松货币政策对黄金价格的影响研究——基于政策宣告时点和政策实施区间的经验分析[J].国际金融研究，2016，355（11）：87-96.
	An Hui，Qin Weiguang，Gu Yu.Research on the impact of US quantitative easing monetary policy on gold price：Empirical study on policy announcement and policy enforcement [J].Studies of International Finance，2016，355（11）：87-96.
21	刘莉.黄金价格动态预测和影响因素研究[D]山东：山东财经大学，2016.
	Liu Li.Dynamic Prediction and Influence Factors Analysis on the Price of Gold[D].Shandong：Shandong University of Finance and Economics，2016.
22	王学亮.美元汇率、中国股市对黄金价格影响的实证分析[D]山东：山东大学，2014.
	Wang Xueliang.Empirical Analysis of the Influence of the US Dollar Exchange Rate and the China Share Market on Gold Price[D].Shandong：Shandong University，2014.
23	王金莲.黄金价格波动与美元、石油价格波动的联动分析[D].南京：南京理工大学，2014.
	Wang Jinlian.The Linkage Analysis of Fluctuations Among Gold Price，Oil Price and U.S. Dollar Index[D].Nanjing：Nanjing University of Science and Technology，2014.
24	张明.全球黄金价格的波动趋势与影响因素[J].金融评论，2013，5（4）：33-47，124.
	Zhang Ming.Fluctuation trend and driving factors of global gold price[J].Chinese Review of Financial Studies，2013，5（4）：33-47，124.
25	王益虹.黄金价格与美元汇率走势关系的实证研究[D].杭州：浙江大学，2013.
	Wang Yihong.Empirical Analysis of the Relationship Between Price and US dollar Exchange Rate[D].Hangzhou：Zhejiang University，2013.
26	付丹，梅雪，张晖.黄金价格与通货膨胀相关性的实证分析[J].黄金，2009，30（1）：4-7.
	Fu Dan，Mei Xue，Zhang Hui.Empirical analysis on the correlation between gold price and inflation[J].Gold，2009，30（1）：4-7.
27	周华林.黄金价格影响因素的实证分析[J].重庆交通大学学报（社会科学版），2008，8（6）：42-46.
	Zhou Hualin.Positive analysis of influence factors to gold price[J].Journal of Chongqing Jiaotong University（Social Science Edition），2008，8（6）：42-46.

Metrics

Viewed

Full text

Abstract

Cited

Shared

Discussed

Comments

Recommended 10

[1]	YAN Jie, QIN Ze-Li, XIE Wen-Bing, CA Bang-Yong. [J]. J4, 2010, 18(4): 22 -26 .
[2]	HU Qin-Xia, LI Jian-Zhong, YU Guang-Meng, XIE Yan-Fang, ZHANG Ku-Xiao. Discussion on Gold Ore Point of Bailongjiang Metallogenic Belt[J]. J4, 2010, 18(3): 51 -53 .
[3]	CUI Ting-Jun, DAI Ke-Sai, PENG Yong, FU Xing. Discussion on the Geological Characteristics and Metallogenic Regularity of the Southern Edge of Qaidam Basin Gold Metallogenic Belt in Qinghai Province[J]. J4, 2010, 18(3): 63 -67 .
[4]	YANG Meng-Rong, MAO Chang-Xian. Uncertainty Evaluation of Arsenic and Antimony in Chemical Prospecting Sa-mple by Atomic Fluorescence Spectrometry[J]. J4, 2010, 18(3): 68 -71 .
[5]	LIU Qing-Guang, GAO Hai-Feng, HUANG Suo-Yang. The Application of PDA in Geology Department of Jiaojia Gold Mine[J]. J4, 2010, 18(3): 79 -82 .
[6]	HUANG Jun, WU Jiafu, LU RuKuai , XIA Liyuan. [J]. J4, 2010, 18(4): 1 -5 .
[7]	ZHANG Yuan, ZHANG Hong-Xi. [J]. J4, 2010, 18(4): 12 -16 .
[8]	LIN An-Zhi, DIAO Yu-Suo, XIAO Zhen, QING Min, WEI Feng, JIU Zhen-Beng. [J]. J4, 2010, 18(4): 27 -32 .
[9]	LI Hong-Jie, CU Jing-Ji, MA Shu-Jiang. [J]. J4, 2010, 18(4): 41 -46 .
[10]	LU Meng-Fu, HU Shou-Quan. [J]. J4, 2010, 18(4): 62 -64 .

价格因子	说明
CRB（x₁）	商品指数：一种期货价格指数，总体上反映了世界主要商品价格的动态信息。在一定程度上揭示未来宏观经济的走向，能较好地反映通货膨胀
CPI（x₂）	居民消费价格指数：反映居民家庭一般所购买的消费商品和服务价格水平变动情况的宏观经济指标
USDX（x₃）	美元指数：综合反映美元在国际外汇市场的汇率情况的指标，用来衡量美元对一揽子货币的汇率变化程度
DJIA（x₄）	道琼斯股票价格平均指数：是世界上最有影响、使用最广的股价指数，由4种股价平均指数构成。本文所述的是道琼斯指数中的第一组道琼斯工业平均指数（Dow Jones Industrial Average）
WTI（x₅）	原油期货：取世界原油市场的三大价格基准之一的WTI原油价格
IR（x₆）	通胀率：即通货膨胀率（Inflation Rate），是货币超发部分与实际需要的货币量之比，用以反映通货膨胀和货币贬值的程度
G5CI（x₇）	G5货币指数（G5 Currency Index）：是由G5货币，美元、欧元、日元、英镑和加元组成的指数，以3年GDP加权
PI（x₈）	生产者指数（Produce Index）：是由5个最大的黄金生产国货币组成的指数，按3年平均矿产量排名并加权，当前五大黄金生产国依次为中国、美国、俄罗斯、澳大利亚和南非
CI（x₉）	消费者指数（Consumer Index）：是由5种最大的黄金消费国货币组成的指数，按3年平均黄金需求量排序并加权
GP（y）	中国的黄金价格

年份	x₁	x₂	x₃	x₄	x₅	x₆	x₇	x₈	x₉	y
2006	0.75	0.92	0.84	-0.30	-1.42	-0.67	-1.10	-1.13	-1.05	-1.43
2007	0.52	0.62	-0.06	-0.03	-0.59	0.93	-0.91	-1.03	-1.00	-1.18
2008	1.53	1.36	-0.72	-1.52	-0.75	1.46	-0.88	-0.94	-0.93	-0.78
2009	-1.09	-1.73	-0.31	-0.97	-0.72	-1.74	-0.76	-0.78	-0.80	-0.47
2010	-0.36	-0.26	-0.35	-0.59	-0.54	0.20	-0.49	-0.43	-0.50	0.38
2011	0.84	0.92	-1.18	-0.38	-0.25	1.22	-0.12	0.03	-0.04	1.35
2012	0.12	0.11	-0.70	-0.09	0.50	-0.14	0.43	0.58	0.54	1.55
2013	-0.18	-0.33	-0.51	1.07	1.22	0.15	0.92	1.01	1.04	0.59
2014	-0.17	-0.26	0.04	1.48	1.59	-0.67	1.36	1.29	1.35	0.13
2015	-1.93	-1.36	2.33	1.35	0.96	-0.72	1.57	1.40	1.39	-0.14

	x₁	x₂	x₃	x₄	x₅	x₆	x₇	x₈	x₉	y
x₁	1	0.95	-0.69	-0.52	-0.45	0.72	-0.57	-0.54	-0.53	-0.11
x₂	0.95	1	-0.54	-0.38	-0.40	0.79	-0.46	-0.44	-0.43	-0.11
x₃	-0.69	-0.54	1	0.44	0.11	-0.60	0.31	0.23	0.25	-0.46
x₄	-0.52	-0.38	0.44	1	0.85	-0.30	0.87	0.85	0.87	0.21
x₅	-0.45	-0.40	0.11	0.85	1	-0.17	0.96	0.96	0.96	0.52
x₆	0.72	0.79	-0.60	-0.30	-0.17	1	-0.25	-0.23	-0.24	0.13
x₇	-0.57	-0.46	0.31	0.87	0.96	-0.25	1	0.99	1	0.50
x₈	-0.54	-0.44	0.23	0.85	0.96	-0.23	0.99	1	1	0.59
x₉	-0.53	-0.43	0.25	0.87	0.96	-0.24	1	1	1	0.55
y	-0.11	-0.11	-0.46	0.21	0.52	0.13	0.50	0.59	0.55	1

序号	假设	可能性P_r	序号	假设	可能性P_r
1	x₁是y的原因	0.83338	8	y是x₁的原因	0.59425
2	x₂是y的原因	0.95609	9	y是x₂的原因	0.63112
3	x₃是y的原因	0.87609	10	y是x₃的原因	0.99394
4	x₅是y的原因	0.00639	11	y是x₅的原因	0.09528
5	x₇是y的原因	0.00161	12	y是x₇的原因	0.14256
6	x₈是y的原因	0.00180	13	y是x₈的原因	0.14409
7	x₉是y的原因	0.00033	14	y是x₉的原因	0.13109

预测模型	c	gamma	最优
月粒度	100	0.0078740	0.2661497
季粒度	100	0.0212766	0.2580292
年粒度	100	0.0212766	0.2275999

Modelling SVM and Prediction of Gold Price Based on Quotient Space

RichHTML

PDF (PC)

Abstract

Cite this article

share this article

Figures/Tables 10

References 27

Related Articles 5

Metrics

Comments

Recommended 10

[1]	Mei WANG, Jianhong CHEN, Shan YANG. Gold Price Forecast Based on the Equal Dimensional Dynamic Markov SCGM（1，1）_C Model [J]. Gold Science and Technology, 2020, 28(1): 158-166.
[2]	LI Shuqin，CHEN Xiaowu，MU changxian. Influencing Factors of As， Sb， Bi Determinate in Chemical Prospecting Sample by Atomic Fluorescence Spectroscopy [J]. Gold Science and Technology, 2013, 21(6): 78-81.
[3]	ZHANG Shuliang. Analysis of the Recent Situation of the Global Gold Market and Its Trend in the Near Future [J]. J4, 2009, 17(4): 65-69.
[4]	XU Zhongmin, ZHUANG Yukai, LUAN Zuochun. The Way of Part positive Crossing Matrix Separate out Factor Apply in Optimiz -ing Floatation Factor Test [J]. J4, 2008, 16(1): 7-11.
[5]	WANG Zhong-Jun, WANG Yong-Cheng, JIANG Wei-Ming, HU Shi-Li, LIU Jin-Peng. Analysis and Application of Cut-off-Grade in Gold Ore Extraction [J]. J4, 2007, 15(4): 54-57.