一、引言1.1研究背景與意義1.1.1研究背景在全球經(jīng)濟(jì)體系中，股票市場和石油市場占據(jù)著舉足輕重的地位。股票市場作為經(jīng)濟(jì)的“晴雨表”，不僅為企業(yè)提供了重要的融資渠道，促進(jìn)資源優(yōu)化配置，還與居民的財產(chǎn)性收入密切相關(guān)。當(dāng)股票市場繁榮時，企業(yè)融資便利，投資活躍，能帶動經(jīng)濟(jì)增長；反之，股票市場的大幅下跌則可能引發(fā)經(jīng)濟(jì)衰退。石油作為現(xiàn)代工業(yè)的“血液”，是全球最重要的能源資源之一，其價格波動對世界經(jīng)濟(jì)和金融市場產(chǎn)生了廣泛影響。從能源行業(yè)的角度來看，原油期貨價格是“風(fēng)向標(biāo)”，它對企業(yè)生產(chǎn)、供應(yīng)鏈管理和風(fēng)險控制的影響尤為顯著。石油價格的波動通常受到供需關(guān)系、地緣政治事件等因素的影響，例如，全球經(jīng)濟(jì)增長預(yù)期提升時，對石油的需求增加，價格隨之上漲；中東地區(qū)的沖突可能導(dǎo)致供應(yīng)中斷，從而推高石油價格。傳統(tǒng)的股票收益和石油價格預(yù)測方法，如時間序列分析、回歸分析等，往往依賴于歷史數(shù)據(jù)和簡單的統(tǒng)計模型，難以準(zhǔn)確捕捉市場的復(fù)雜變化和非線性特征。隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，為金融市場預(yù)測帶來了新的機(jī)遇和方法。這些新技術(shù)能夠處理海量的數(shù)據(jù)，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在模式和規(guī)律，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測股票收益和石油價格的走勢。因此，將新技術(shù)指標(biāo)應(yīng)用于股票收益和石油價格預(yù)測，已成為金融領(lǐng)域的研究熱點和發(fā)展趨勢。1.1.2研究意義本研究具有重要的理論和實踐意義。在理論方面，豐富了金融市場預(yù)測的研究方法和理論體系。傳統(tǒng)的預(yù)測方法在面對復(fù)雜多變的金融市場時存在一定的局限性，而新技術(shù)指標(biāo)的引入為金融市場預(yù)測提供了新的視角和方法。通過深入研究新技術(shù)指標(biāo)在股票收益和石油價格預(yù)測中的應(yīng)用，可以進(jìn)一步揭示金融市場的運(yùn)行規(guī)律和內(nèi)在機(jī)制，推動金融市場預(yù)測理論的發(fā)展。從實踐角度來看，本研究成果對金融投資、能源市場分析等領(lǐng)域具有重要的指導(dǎo)意義。對于投資者而言，準(zhǔn)確預(yù)測股票收益和石油價格的走勢可以幫助他們制定更加合理的投資策略，降低投資風(fēng)險，提高投資收益。在股票投資中，投資者可以根據(jù)預(yù)測結(jié)果選擇具有潛力的股票，優(yōu)化投資組合；在石油市場中，投資者可以通過預(yù)測油價波動，合理安排石油期貨交易，獲取利潤。對于能源企業(yè)來說，了解原油價格的未來走勢可以幫助他們優(yōu)化生產(chǎn)計劃，合理安排庫存，降低運(yùn)營成本。當(dāng)預(yù)測油價上漲時，企業(yè)可以提前增加產(chǎn)量，儲備庫存；當(dāng)預(yù)測油價下跌時，企業(yè)可以減少產(chǎn)量，避免庫存積壓。本研究還可以為政策制定者提供決策參考，有助于制定更為合理的能源政策和金融監(jiān)管政策，保障國家能源安全和金融市場穩(wěn)定。1.2研究方法與創(chuàng)新點1.2.1研究方法本研究采用了多種研究方法，以確保研究的科學(xué)性和可靠性。具體而言，主要運(yùn)用了數(shù)據(jù)分析法、模型構(gòu)建法和實證研究法。在數(shù)據(jù)分析法方面，收集了大量的股票市場和石油市場相關(guān)數(shù)據(jù)，包括股票價格、成交量、石油價格、供需數(shù)據(jù)等。通過對這些數(shù)據(jù)的清洗、整理和預(yù)處理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計分析技術(shù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，挖掘數(shù)據(jù)中的潛在模式和規(guī)律，為后續(xù)的模型構(gòu)建和預(yù)測提供數(shù)據(jù)支持。例如，通過相關(guān)性分析，研究股票收益與石油價格之間的相關(guān)關(guān)系，找出影響股票收益和石油價格的關(guān)鍵因素。在模型構(gòu)建法上，結(jié)合大數(shù)據(jù)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等新技術(shù)，構(gòu)建了多種預(yù)測模型，如基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型、支持向量機(jī)模型、深度學(xué)習(xí)模型等。這些模型能夠充分利用數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和可靠性。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，通過構(gòu)建多層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，對股票收益和石油價格的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，從而實現(xiàn)對未來走勢的預(yù)測。同時，對不同模型的性能進(jìn)行比較和評估，選擇最優(yōu)的模型進(jìn)行預(yù)測。本研究還采用了實證研究法，運(yùn)用實際數(shù)據(jù)對構(gòu)建的模型進(jìn)行驗證和評估。通過將預(yù)測結(jié)果與實際數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，計算預(yù)測誤差和準(zhǔn)確率等指標(biāo)，評估模型的預(yù)測性能。在實證研究過程中，還進(jìn)行了敏感性分析和穩(wěn)健性檢驗，以驗證模型的穩(wěn)定性和可靠性。例如，通過改變數(shù)據(jù)的樣本區(qū)間或調(diào)整模型的參數(shù)，觀察預(yù)測結(jié)果的變化情況，以確保模型的預(yù)測結(jié)果不受數(shù)據(jù)和參數(shù)的影響。1.2.2創(chuàng)新點本研究在指標(biāo)選取、模型構(gòu)建及多市場聯(lián)動分析方面具有創(chuàng)新之處。在指標(biāo)選取上，突破了傳統(tǒng)的財務(wù)指標(biāo)和市場指標(biāo)，引入了一些新的技術(shù)指標(biāo)，如基于大數(shù)據(jù)分析的市場情緒指標(biāo)、社交媒體關(guān)注度指標(biāo)等。這些新指標(biāo)能夠更全面地反映市場參與者的情緒和行為，為股票收益和石油價格預(yù)測提供了更豐富的信息。社交媒體關(guān)注度指標(biāo)可以反映市場對某只股票或石油市場的關(guān)注程度，當(dāng)社交媒體上對某只股票的討論熱度突然增加時，可能預(yù)示著該股票的價格將發(fā)生變化。在模型構(gòu)建方面，創(chuàng)新性地將多種新技術(shù)進(jìn)行融合，構(gòu)建了更加復(fù)雜和有效的預(yù)測模型。將深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）相結(jié)合，充分利用CNN對數(shù)據(jù)特征的提取能力和RNN對時間序列數(shù)據(jù)的處理能力，提高對股票收益和石油價格的預(yù)測精度。同時，引入了注意力機(jī)制和遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)，進(jìn)一步優(yōu)化模型的性能，使其能夠更好地適應(yīng)金融市場的復(fù)雜變化。本研究還注重多市場聯(lián)動分析，不僅研究股票市場和石油市場各自的價格走勢，還深入分析兩個市場之間的相互影響和聯(lián)動關(guān)系。通過構(gòu)建向量自回歸（VAR）模型和格蘭杰因果檢驗等方法，研究股票收益和石油價格之間的因果關(guān)系和動態(tài)傳導(dǎo)機(jī)制，為投資者提供更全面的市場信息和投資決策依據(jù)。二、相關(guān)理論與文獻(xiàn)綜述2.1股票收益與石油價格關(guān)系理論基礎(chǔ)2.1.1宏觀經(jīng)濟(jì)傳導(dǎo)機(jī)制石油作為一種基礎(chǔ)性能源，在全球經(jīng)濟(jì)體系中扮演著至關(guān)重要的角色，其價格波動會對宏觀經(jīng)濟(jì)的多個關(guān)鍵變量產(chǎn)生顯著影響，進(jìn)而在股票收益上得到體現(xiàn)。從通貨膨脹角度來看，石油價格上漲往往會引發(fā)成本推動型通貨膨脹。當(dāng)油價上升時，企業(yè)的生產(chǎn)和運(yùn)輸成本大幅增加，例如航空公司，燃油成本在其運(yùn)營成本中占比較高，油價上漲直接導(dǎo)致其運(yùn)營成本上升，這些額外成本最終會通過提高產(chǎn)品或服務(wù)價格轉(zhuǎn)嫁給消費者，從而推動整體物價水平上升。根據(jù)費雪效應(yīng)，通貨膨脹率的上升會導(dǎo)致名義利率上升，而高利率會增加企業(yè)的融資成本，減少企業(yè)的投資和擴(kuò)張計劃，進(jìn)而降低企業(yè)的盈利預(yù)期，使得股票價格下跌。相反，當(dāng)石油價格下跌時，企業(yè)成本降低，通貨膨脹壓力減小，利率可能下降，企業(yè)融資成本降低，投資增加，盈利預(yù)期改善，股票價格可能上漲。石油價格波動對經(jīng)濟(jì)增長也有著重要影響。在經(jīng)濟(jì)全球化背景下，石油價格的上漲會導(dǎo)致企業(yè)生產(chǎn)成本上升，利潤空間被壓縮，企業(yè)可能會減少生產(chǎn)規(guī)模，甚至裁員，這將直接影響就業(yè)水平和居民收入，進(jìn)而抑制消費需求。當(dāng)消費需求下降時，企業(yè)產(chǎn)品的銷售量減少，經(jīng)濟(jì)增長受到抑制。而股票市場作為經(jīng)濟(jì)的“晴雨表”，會對經(jīng)濟(jì)增長的變化做出反應(yīng)，股票價格往往會隨經(jīng)濟(jì)增長的放緩而下跌。以20世紀(jì)70年代的石油危機(jī)為例，石油價格大幅上漲，導(dǎo)致全球經(jīng)濟(jì)陷入“滯脹”，股票市場也遭受重創(chuàng)，許多國家的股票指數(shù)大幅下跌。在國際貿(mào)易方面，石油價格波動會影響各國的貿(mào)易收支狀況。對于石油進(jìn)口國來說，油價上漲意味著進(jìn)口石油的成本增加，貿(mào)易逆差可能擴(kuò)大，本幣面臨貶值壓力。貨幣貶值會提高進(jìn)口商品的價格，進(jìn)一步加劇通貨膨脹，同時也會降低外國投資者對該國資產(chǎn)的信心，導(dǎo)致資金外流，股票市場資金供應(yīng)減少，股票價格下跌。相反，對于石油出口國，油價上漲會增加其出口收入，貿(mào)易順差擴(kuò)大，本幣可能升值，吸引外國投資者，股票市場資金流入增加，股票價格上漲。2.1.2行業(yè)成本收益理論石油價格的變動對不同行業(yè)的成本和收益有著不同程度的影響，進(jìn)而影響股票收益。在交通運(yùn)輸行業(yè)，尤其是航空、航運(yùn)和公路運(yùn)輸?shù)燃?xì)分領(lǐng)域，石油是主要的能源消耗品。當(dāng)石油價格上漲時，這些行業(yè)的運(yùn)營成本會顯著增加。以航空業(yè)為例，燃油成本通常占航空公司總成本的30%-40%，油價每上漲10%，航空公司的運(yùn)營成本可能會增加3%-4%。為了應(yīng)對成本上升，航空公司可能會采取提高票價、減少航班頻次等措施，但這些措施可能會導(dǎo)致客流量下降，進(jìn)而影響公司的營業(yè)收入和利潤。從股票市場表現(xiàn)來看，航空運(yùn)輸業(yè)的股票價格往往會隨油價上漲而下跌，因為投資者對其未來盈利預(yù)期降低。在能源行業(yè)，石油價格波動對石油開采和煉油企業(yè)的影響截然不同。對于石油開采企業(yè)，高油價是重大利好，因為它們可以以更高的價格出售開采的石油，從而增加收入和利潤。當(dāng)油價上漲時，石油開采企業(yè)的股價通常會上漲，投資者對其未來盈利能力充滿信心。然而，對于煉油企業(yè)來說，高油價意味著原材料成本大幅上升，盡管它們可以通過調(diào)整產(chǎn)品價格來部分轉(zhuǎn)嫁成本，但由于市場競爭等因素，成本轉(zhuǎn)嫁往往不完全，這可能導(dǎo)致煉油企業(yè)的利潤空間被壓縮。如果油價持續(xù)高位運(yùn)行，煉油企業(yè)的盈利能力可能會受到嚴(yán)重影響，其股票價格也可能隨之下跌?；ば袠I(yè)也與石油價格密切相關(guān)，許多化工產(chǎn)品的原材料直接或間接來自石油。當(dāng)石油價格上漲時，化工企業(yè)的原材料采購成本增加，生產(chǎn)成本上升。為了維持利潤，化工企業(yè)可能會提高產(chǎn)品價格，但這可能會影響產(chǎn)品的市場需求。如果市場需求對價格敏感，化工企業(yè)的產(chǎn)品銷量可能會下降，從而影響其利潤。對于一些技術(shù)含量高、附加值高的化工產(chǎn)品，企業(yè)可能具有更強(qiáng)的成本轉(zhuǎn)嫁能力，受油價上漲的影響相對較小；而對于一些技術(shù)含量低、附加值低的化工產(chǎn)品，企業(yè)的成本壓力可能更大，利潤受到的影響也更明顯。在股票市場上，化工行業(yè)的股票價格走勢會因企業(yè)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、成本轉(zhuǎn)嫁能力等因素而有所不同。汽車行業(yè)同樣受到石油價格波動的影響。高油價會使消費者的燃油成本增加，從而影響消費者的購車決策。當(dāng)油價上漲時，消費者可能更傾向于購買節(jié)能型汽車或電動汽車，傳統(tǒng)燃油汽車的銷量可能受到抑制。對于汽車制造商來說，這意味著市場需求結(jié)構(gòu)的變化，他們需要調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，加大對節(jié)能型汽車和電動汽車的研發(fā)和生產(chǎn)投入。如果汽車制造商不能及時適應(yīng)這種市場變化，其市場份額和利潤可能會受到影響，股票價格也可能下跌。相反，那些在新能源汽車領(lǐng)域具有技術(shù)優(yōu)勢和市場競爭力的汽車制造商，可能會受益于油價上漲帶來的市場需求變化，其股票價格可能上漲。2.2新技術(shù)指標(biāo)在金融預(yù)測中的應(yīng)用研究綜述2.2.1股票收益預(yù)測技術(shù)指標(biāo)研究現(xiàn)狀在股票收益預(yù)測領(lǐng)域，技術(shù)指標(biāo)一直是投資者和研究者關(guān)注的重點。傳統(tǒng)的技術(shù)指標(biāo)主要基于股票價格和成交量等歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建，如移動平均線（MA）、相對強(qiáng)弱指標(biāo)（RSI）、隨機(jī)指標(biāo)（KDJ）等。移動平均線通過計算一定時期內(nèi)股票收盤價的平均值，來平滑價格波動，幫助投資者識別市場趨勢。當(dāng)短期移動平均線向上穿越長期移動平均線時，通常被視為買入信號；反之則為賣出信號。相對強(qiáng)弱指標(biāo)則通過比較一段時間內(nèi)股票價格上漲和下跌的幅度，來衡量股票的強(qiáng)弱程度，判斷市場的超買超賣狀態(tài)。當(dāng)RSI值超過70時，市場可能處于超買狀態(tài)，價格有回調(diào)風(fēng)險；當(dāng)RSI值低于30時，市場可能處于超賣狀態(tài)，價格有反彈可能。隨機(jī)指標(biāo)通過比較股票收盤價與一定周期內(nèi)的最高價和最低價，來判斷股票的買賣時機(jī)。隨著金融市場的發(fā)展和信息技術(shù)的進(jìn)步，傳統(tǒng)技術(shù)指標(biāo)在捕捉市場復(fù)雜變化和非線性特征方面逐漸顯露出局限性。近年來，越來越多的研究開始關(guān)注新型技術(shù)指標(biāo)的開發(fā)和應(yīng)用。一些學(xué)者利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，從社交媒體、新聞資訊等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取市場情緒指標(biāo)，用于股票收益預(yù)測。通過分析社交媒體上投資者對某只股票的討論熱度、情感傾向等信息，構(gòu)建市場情緒指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)市場情緒與股票價格走勢存在一定的相關(guān)性，積極的市場情緒往往預(yù)示著股票價格的上漲，而消極的市場情緒則可能導(dǎo)致股票價格下跌。還有研究將機(jī)器學(xué)習(xí)算法與傳統(tǒng)技術(shù)指標(biāo)相結(jié)合，構(gòu)建新的預(yù)測模型。支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和規(guī)律，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。通過將移動平均線、相對強(qiáng)弱指標(biāo)等傳統(tǒng)技術(shù)指標(biāo)作為輸入特征，利用支持向量機(jī)算法構(gòu)建股票收益預(yù)測模型，實證結(jié)果表明，該模型在預(yù)測精度上優(yōu)于傳統(tǒng)的時間序列模型。深度學(xué)習(xí)技術(shù)在股票收益預(yù)測中也得到了廣泛應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)模型如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等，能夠自動提取數(shù)據(jù)的高級特征，對股票價格的非線性變化具有更強(qiáng)的建模能力?；贚STM網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的股票收益預(yù)測模型，通過對股票歷史價格、成交量等多維度數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠較好地捕捉股票價格的長期趨勢和短期波動，為投資者提供更準(zhǔn)確的預(yù)測信息。2.2.2石油價格預(yù)測技術(shù)指標(biāo)研究現(xiàn)狀在石油價格預(yù)測方面，傳統(tǒng)的技術(shù)指標(biāo)同樣發(fā)揮著重要作用。移動平均線、布林帶（BollingerBands）、MACD指標(biāo)等在石油市場分析中被廣泛應(yīng)用。移動平均線用于平滑石油價格波動，顯示價格的長期趨勢，幫助投資者判斷市場的買賣時機(jī)。布林帶由三條軌道線組成，中間的是移動平均線，上下兩條軌道則根據(jù)價格的標(biāo)準(zhǔn)差計算得出。當(dāng)石油價格觸及上軌時，可能意味著市場過熱，價格有回調(diào)風(fēng)險；當(dāng)價格觸及下軌時，可能意味著市場超跌，價格有反彈機(jī)會。MACD指標(biāo)通過計算兩條不同周期移動平均線的差值，來判斷石油價格的趨勢變化和買賣信號。當(dāng)MACD線向上穿越信號線時，為買入信號；當(dāng)MACD線向下穿越信號線時，為賣出信號。然而，石油市場受到全球經(jīng)濟(jì)形勢、地緣政治、供需關(guān)系等多種復(fù)雜因素的影響，價格波動具有高度的不確定性和非線性特征，傳統(tǒng)技術(shù)指標(biāo)難以全面準(zhǔn)確地預(yù)測石油價格的走勢。近年來，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等新技術(shù)的發(fā)展，一些新的技術(shù)指標(biāo)和預(yù)測方法不斷涌現(xiàn)。有學(xué)者利用衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，構(gòu)建了石油庫存變化指標(biāo)。通過對衛(wèi)星圖像的分析，獲取石油儲存設(shè)施的庫存變化信息，結(jié)合其他市場數(shù)據(jù)，如石油產(chǎn)量、消費量等，構(gòu)建石油庫存變化指標(biāo)，用于預(yù)測石油價格走勢。研究發(fā)現(xiàn)，石油庫存變化與石油價格之間存在密切的負(fù)相關(guān)關(guān)系，當(dāng)石油庫存增加時，石油價格往往下跌；當(dāng)石油庫存減少時，石油價格往往上漲。機(jī)器學(xué)習(xí)算法在石油價格預(yù)測中也取得了顯著進(jìn)展。隨機(jī)森林、梯度提升樹等集成學(xué)習(xí)算法能夠綜合多個弱分類器的預(yù)測結(jié)果，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。通過將石油價格的歷史數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、地緣政治事件等作為輸入特征，利用隨機(jī)森林算法構(gòu)建石油價格預(yù)測模型，實驗結(jié)果表明，該模型在預(yù)測精度和穩(wěn)定性方面優(yōu)于傳統(tǒng)的時間序列模型。深度學(xué)習(xí)模型在石油價格預(yù)測中的應(yīng)用也日益廣泛。遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體LSTM網(wǎng)絡(luò)能夠處理時間序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系，在石油價格預(yù)測中表現(xiàn)出較好的性能?；贚STM網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的石油價格預(yù)測模型，能夠充分利用石油價格的歷史數(shù)據(jù)和相關(guān)影響因素，準(zhǔn)確地預(yù)測石油價格的短期和長期走勢。一些研究還將注意力機(jī)制引入深度學(xué)習(xí)模型，使模型能夠更加關(guān)注對石油價格影響較大的因素，進(jìn)一步提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。三、新技術(shù)指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源3.1股票收益預(yù)測新技術(shù)指標(biāo)3.1.1基于機(jī)器學(xué)習(xí)的指標(biāo)在股票收益預(yù)測中，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的指標(biāo)展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢和應(yīng)用價值，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)指標(biāo)的應(yīng)用尤為廣泛。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計算模型，它由大量的節(jié)點（神經(jīng)元）和連接這些節(jié)點的邊組成，通過對大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，自動提取數(shù)據(jù)中的特征和模式，從而實現(xiàn)對股票收益的預(yù)測。以多層感知器（MLP）為例，它是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由輸入層、隱藏層和輸出層組成。在股票收益預(yù)測中，輸入層可以接收股票的歷史價格、成交量、市盈率、市凈率等傳統(tǒng)財務(wù)指標(biāo)和市場指標(biāo)作為輸入特征。隱藏層則通過非線性激活函數(shù)對輸入特征進(jìn)行變換和組合，提取數(shù)據(jù)中的潛在模式和規(guī)律。輸出層則根據(jù)隱藏層的輸出結(jié)果，預(yù)測股票的未來收益。在訓(xùn)練過程中，通過反向傳播算法不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和閾值，使得預(yù)測結(jié)果與實際收益之間的誤差最小化。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）在處理股票收益的時間序列數(shù)據(jù)方面具有獨特的優(yōu)勢。股票價格和收益是隨時間變化的序列數(shù)據(jù)，具有很強(qiáng)的時間依賴性和動態(tài)性。RNN能夠處理這種時間序列數(shù)據(jù)，通過隱藏層的循環(huán)結(jié)構(gòu)，將過去的信息傳遞到當(dāng)前時刻，從而對股票收益的趨勢進(jìn)行建模和預(yù)測。然而，RNN在處理長序列數(shù)據(jù)時存在梯度消失和梯度爆炸的問題，導(dǎo)致其對長期依賴關(guān)系的建模能力有限。LSTM通過引入門控機(jī)制，有效地解決了RNN的上述問題。LSTM單元包含輸入門、遺忘門和輸出門，輸入門控制新信息的輸入，遺忘門控制記憶單元中舊信息的保留和刪除，輸出門控制輸出信息。這種門控機(jī)制使得LSTM能夠更好地捕捉股票收益時間序列中的長期依賴關(guān)系，對股票收益的短期波動和長期趨勢都能進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測。在預(yù)測股票收益時，LSTM可以根據(jù)過去一段時間內(nèi)股票的價格、成交量等數(shù)據(jù)，預(yù)測未來一段時間內(nèi)股票的收益情況。通過對大量歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，LSTM能夠發(fā)現(xiàn)股票收益時間序列中的復(fù)雜模式和規(guī)律，如季節(jié)性、周期性等，從而提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。3.1.2大數(shù)據(jù)衍生指標(biāo)隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)衍生指標(biāo)在股票收益預(yù)測中發(fā)揮著越來越重要的作用。社交媒體情緒指數(shù)作為一種典型的大數(shù)據(jù)衍生指標(biāo)，能夠反映市場參與者的情緒和心理狀態(tài)，對股票收益預(yù)測具有重要的參考價值。在社交媒體平臺上，如微博、股吧、Twitter等，投資者會分享自己對股票市場的看法、觀點和情緒。通過對這些社交媒體數(shù)據(jù)的收集、整理和分析，可以構(gòu)建社交媒體情緒指數(shù)。運(yùn)用自然語言處理技術(shù)和情感分析算法，對社交媒體上的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分類，判斷其情感傾向是正面、負(fù)面還是中性。將正面情感的文本數(shù)量與總文本數(shù)量的比例作為正面情緒指數(shù)，負(fù)面情感的文本數(shù)量與總文本數(shù)量的比例作為負(fù)面情緒指數(shù)，通過對這些情緒指數(shù)的分析和建模，來預(yù)測股票收益的變化。大量的實證研究表明，社交媒體情緒指數(shù)與股票收益之間存在著顯著的相關(guān)性。當(dāng)社交媒體上的情緒指數(shù)為正，即投資者情緒較為樂觀時，股票價格往往會上漲，股票收益增加；當(dāng)社交媒體上的情緒指數(shù)為負(fù)，即投資者情緒較為悲觀時，股票價格往往會下跌，股票收益減少。這是因為投資者的情緒會影響他們的投資決策，當(dāng)投資者情緒樂觀時，他們更傾向于買入股票，推動股票價格上漲；當(dāng)投資者情緒悲觀時，他們更傾向于賣出股票，導(dǎo)致股票價格下跌。搜索熱度指數(shù)也是一種重要的大數(shù)據(jù)衍生指標(biāo)。在互聯(lián)網(wǎng)時代，投資者在做出投資決策之前，往往會通過搜索引擎搜索相關(guān)的股票信息，如股票代碼、公司業(yè)績、行業(yè)動態(tài)等。通過分析搜索引擎的搜索數(shù)據(jù)，可以獲取股票的搜索熱度指數(shù)。百度指數(shù)、谷歌趨勢等工具可以提供關(guān)鍵詞的搜索熱度數(shù)據(jù)，通過將股票名稱或相關(guān)關(guān)鍵詞作為搜索對象，獲取其在一段時間內(nèi)的搜索熱度變化趨勢。搜索熱度指數(shù)能夠反映市場對某只股票的關(guān)注度和興趣程度。當(dāng)某只股票的搜索熱度指數(shù)突然上升時，可能意味著市場上出現(xiàn)了與該股票相關(guān)的重要信息或事件，如公司發(fā)布重大利好消息、行業(yè)政策調(diào)整等，這些信息可能會影響投資者的預(yù)期和投資決策，進(jìn)而影響股票價格和收益。通過對搜索熱度指數(shù)的監(jiān)測和分析，可以提前發(fā)現(xiàn)市場熱點和潛在的投資機(jī)會，為股票收益預(yù)測提供重要的參考依據(jù)。三、新技術(shù)指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源3.2石油價格預(yù)測新技術(shù)指標(biāo)3.2.1能源技術(shù)革新指標(biāo)能源技術(shù)革新指標(biāo)在石油價格預(yù)測中具有重要作用，其中頁巖油開采技術(shù)指標(biāo)的影響力尤為顯著。頁巖油作為一種非常規(guī)油氣資源，其開采技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用對全球石油市場的供需格局和價格走勢產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。水平井鉆井技術(shù)和水力壓裂技術(shù)是頁巖油開采的核心技術(shù)。水平井鉆井技術(shù)能夠增加油井與頁巖層的接觸面積，提高頁巖油的開采效率。通過在頁巖層中鉆出水平井，使得油井能夠穿越更多的含油區(qū)域，從而增加原油的產(chǎn)量。水力壓裂技術(shù)則是通過向頁巖層中注入高壓液體，使巖石產(chǎn)生裂縫，從而提高頁巖油的流動性和開采率。這兩項技術(shù)的不斷進(jìn)步和創(chuàng)新，使得頁巖油的開采成本不斷降低，產(chǎn)量不斷增加。以美國為例，美國是全球頁巖油產(chǎn)量最大的國家，其頁巖油產(chǎn)量的快速增長對全球石油市場產(chǎn)生了重大影響。在2008年至2018年期間，美國頁巖油產(chǎn)量從不足100萬桶/日增長到超過700萬桶/日，成為全球石油市場的重要供應(yīng)來源。美國頁巖油產(chǎn)量的大幅增長，使得全球石油市場的供應(yīng)格局發(fā)生了變化，增加了市場的供應(yīng)能力，對石油價格產(chǎn)生了下行壓力。頁巖油開采技術(shù)指標(biāo)對石油價格的影響主要體現(xiàn)在成本和產(chǎn)量兩個方面。從成本角度來看，隨著頁巖油開采技術(shù)的不斷進(jìn)步，頁巖油的開采成本逐漸降低。當(dāng)頁巖油的開采成本低于市場油價時，頁巖油生產(chǎn)商就會增加開采量，從而增加市場供應(yīng)，導(dǎo)致石油價格下降。相反，當(dāng)市場油價低于頁巖油的開采成本時，頁巖油生產(chǎn)商可能會減少開采量，市場供應(yīng)減少，石油價格可能會上漲。在產(chǎn)量方面，頁巖油開采技術(shù)的提升使得頁巖油產(chǎn)量具有較強(qiáng)的靈活性和可調(diào)節(jié)性。當(dāng)市場油價上漲時，頁巖油生產(chǎn)商可以迅速增加開采量，以獲取更多的利潤；當(dāng)市場油價下跌時，頁巖油生產(chǎn)商可以減少開采量，降低生產(chǎn)成本。這種產(chǎn)量的快速調(diào)整能力使得頁巖油成為全球石油市場的重要邊際供應(yīng)來源，對石油價格的短期波動產(chǎn)生了重要影響。除了頁巖油開采技術(shù)指標(biāo)，其他能源技術(shù)革新指標(biāo)，如深海石油開采技術(shù)、石油精煉技術(shù)等，也對石油價格預(yù)測具有重要意義。深海石油開采技術(shù)的發(fā)展，使得人類能夠開采更深海域的石油資源，增加了全球石油的供應(yīng)潛力。石油精煉技術(shù)的進(jìn)步，則可以提高石油產(chǎn)品的質(zhì)量和生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本，從而影響石油產(chǎn)品的市場價格。3.2.2地緣政治風(fēng)險量化指標(biāo)地緣政治風(fēng)險是影響石油價格的重要因素之一，將地緣政治風(fēng)險量化為可用于預(yù)測石油價格的指標(biāo)具有重要的現(xiàn)實意義。地緣政治風(fēng)險主要包括政治沖突、戰(zhàn)爭、制裁、政策變化等因素，這些因素會直接或間接地影響石油的供應(yīng)和需求，進(jìn)而影響石油價格。為了將地緣政治風(fēng)險量化，學(xué)者們提出了多種方法和指標(biāo)。其中，一種常用的方法是構(gòu)建地緣政治風(fēng)險指數(shù)（GPR）。該指數(shù)通過對一系列地緣政治事件進(jìn)行量化評估，如政治沖突的強(qiáng)度、戰(zhàn)爭的規(guī)模、制裁的嚴(yán)厲程度等，來反映地緣政治風(fēng)險的大小。具體而言，地緣政治風(fēng)險指數(shù)的構(gòu)建通常包括以下步驟：首先，確定與石油市場相關(guān)的地緣政治事件，如中東地區(qū)的政治沖突、產(chǎn)油國的政權(quán)更迭等；然后，對每個事件進(jìn)行評估，根據(jù)事件的性質(zhì)、影響范圍和持續(xù)時間等因素，賦予相應(yīng)的分值；最后，將所有事件的分值進(jìn)行加權(quán)匯總，得到地緣政治風(fēng)險指數(shù)。以中東地區(qū)為例，中東是全球最大的石油生產(chǎn)和出口地區(qū)，該地區(qū)的地緣政治局勢對全球石油市場具有重要影響。當(dāng)該地區(qū)發(fā)生政治沖突或戰(zhàn)爭時，如伊拉克戰(zhàn)爭、敘利亞內(nèi)戰(zhàn)等，石油生產(chǎn)和運(yùn)輸可能會受到嚴(yán)重影響，導(dǎo)致石油供應(yīng)減少，價格上漲。通過構(gòu)建地緣政治風(fēng)險指數(shù)，可以對中東地區(qū)的地緣政治風(fēng)險進(jìn)行量化評估，從而預(yù)測石油價格的走勢。另一種量化地緣政治風(fēng)險的方法是利用新聞媒體數(shù)據(jù)。新聞媒體是獲取地緣政治信息的重要渠道，通過對新聞媒體報道的分析，可以提取與地緣政治風(fēng)險相關(guān)的信息，并將其量化為指標(biāo)。通過對新聞報道中關(guān)于地緣政治事件的關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率、報道的情感傾向等進(jìn)行分析，構(gòu)建新聞媒體地緣政治風(fēng)險指標(biāo)。當(dāng)新聞報道中關(guān)于政治沖突、戰(zhàn)爭等關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻率增加，且報道的情感傾向為負(fù)面時，說明地緣政治風(fēng)險增加，可能會對石油價格產(chǎn)生影響。將地緣政治風(fēng)險量化為指標(biāo)后，可以將其納入石油價格預(yù)測模型中，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。在構(gòu)建石油價格預(yù)測模型時，可以將地緣政治風(fēng)險指標(biāo)與其他影響因素，如石油供需數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等相結(jié)合，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法或時間序列分析方法，建立預(yù)測模型。通過對歷史數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和驗證，不斷優(yōu)化模型的參數(shù)和結(jié)構(gòu)，從而實現(xiàn)對石油價格的準(zhǔn)確預(yù)測。三、新技術(shù)指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源3.3數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理3.3.1數(shù)據(jù)來源本研究中，股票數(shù)據(jù)主要來源于知名金融數(shù)據(jù)提供商萬得資訊（Wind）和東方財富Choice數(shù)據(jù)終端。這些數(shù)據(jù)平臺提供了豐富的股票市場信息，包括股票的歷史價格、成交量、市值、財務(wù)指標(biāo)等，數(shù)據(jù)的時間跨度從2010年1月1日至2023年12月31日，涵蓋了A股市場中滬深300指數(shù)成分股的每日交易數(shù)據(jù)。對于新技術(shù)指標(biāo)中的社交媒體情緒指數(shù)數(shù)據(jù)，通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)從國內(nèi)主流社交媒體平臺微博和股吧收集相關(guān)文本數(shù)據(jù)。使用Python語言編寫爬蟲程序，設(shè)定與股票相關(guān)的關(guān)鍵詞，如股票名稱、股票代碼、行業(yè)名稱等，按照一定的時間間隔（如每小時）進(jìn)行數(shù)據(jù)抓取，獲取了2015年1月1日至2023年12月31日期間的社交媒體文本數(shù)據(jù)，用于計算社交媒體情緒指數(shù)。搜索熱度指數(shù)數(shù)據(jù)則借助百度指數(shù)和谷歌趨勢平臺獲取，通過輸入股票名稱或相關(guān)關(guān)鍵詞，獲取其在相應(yīng)時間段內(nèi)的搜索熱度數(shù)據(jù)。石油價格數(shù)據(jù)主要來源于國際能源署（IEA）的官方網(wǎng)站和彭博資訊（Bloomberg）。IEA提供了全球石油市場的供需數(shù)據(jù)、產(chǎn)量數(shù)據(jù)、庫存數(shù)據(jù)等，彭博資訊則提供了原油期貨價格、現(xiàn)貨價格等實時市場數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)時間跨度為2010年1月1日至2023年12月31日。關(guān)于能源技術(shù)革新指標(biāo)中的頁巖油開采技術(shù)數(shù)據(jù)，如水平井鉆井?dāng)?shù)量、水力壓裂作業(yè)量等，來源于美國能源信息署（EIA）的官方報告和相關(guān)行業(yè)研究機(jī)構(gòu)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。地緣政治風(fēng)險量化指標(biāo)數(shù)據(jù)則通過對國際新聞媒體報道的收集和分析獲取，利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)從路透社、彭博社等國際知名新聞網(wǎng)站抓取與地緣政治事件相關(guān)的新聞報道，結(jié)合專家評分法和文本分析技術(shù)，構(gòu)建地緣政治風(fēng)險指數(shù)。3.3.2數(shù)據(jù)清洗與整理在獲取原始數(shù)據(jù)后，進(jìn)行了嚴(yán)格的數(shù)據(jù)清洗和整理工作，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。首先，對股票價格和成交量數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值處理。通過計算數(shù)據(jù)的四分位數(shù)和四分位距（IQR），識別出異常值。對于股票價格數(shù)據(jù)，若某一交易日的價格高于上四分位數(shù)加上1.5倍IQR，或低于下四分位數(shù)減去1.5倍IQR，則將該價格視為異常值，采用線性插值法進(jìn)行修正，即用該異常值前后兩個正常交易日價格的平均值來替代異常值。對于缺失值處理，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和分布情況，采用不同的方法。對于連續(xù)型數(shù)據(jù)，如股票價格、成交量等，若缺失值較少（小于5%），則采用均值填充法，用該變量的歷史均值進(jìn)行填充；若缺失值較多（大于5%），則采用時間序列預(yù)測模型，如ARIMA模型進(jìn)行預(yù)測填充。對于社交媒體情緒指數(shù)和搜索熱度指數(shù)數(shù)據(jù)，由于其具有較強(qiáng)的時間序列特征，當(dāng)出現(xiàn)缺失值時，采用基于時間序列的插值方法，如三次樣條插值法進(jìn)行填充，以保持?jǐn)?shù)據(jù)的連續(xù)性和趨勢性。在石油價格數(shù)據(jù)清洗中，對異常波動的數(shù)據(jù)進(jìn)行了甄別和處理。通過對比不同數(shù)據(jù)源的石油價格數(shù)據(jù)，以及結(jié)合市場基本面信息，判斷價格數(shù)據(jù)的合理性。當(dāng)發(fā)現(xiàn)某一時間段的石油價格數(shù)據(jù)與市場供需情況、地緣政治局勢等因素嚴(yán)重不符時，對該數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步核實和修正。對于能源技術(shù)革新指標(biāo)數(shù)據(jù)，如頁巖油開采技術(shù)數(shù)據(jù)，檢查數(shù)據(jù)的完整性和一致性，確保不同來源的數(shù)據(jù)在統(tǒng)計口徑和單位上保持一致。對于地緣政治風(fēng)險量化指標(biāo)數(shù)據(jù)，對新聞報道的文本進(jìn)行清洗，去除噪聲信息和無關(guān)內(nèi)容，提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。在完成數(shù)據(jù)清洗后，對股票和石油價格數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其具有可比性和可分析性。對于股票價格和成交量數(shù)據(jù)，采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布數(shù)據(jù)，計算公式為：Z=\frac{X-\mu}{\sigma}，其中X為原始數(shù)據(jù)，\mu為數(shù)據(jù)的均值，\sigma為數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。對于石油價格數(shù)據(jù)，同樣采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法進(jìn)行處理，以消除數(shù)據(jù)的量綱和尺度差異，便于后續(xù)的模型構(gòu)建和分析。四、股票收益預(yù)測模型構(gòu)建與實證分析4.1模型構(gòu)建4.1.1傳統(tǒng)時間序列模型自回歸積分滑動平均模型（ARIMA）作為傳統(tǒng)時間序列模型的典型代表，在股票收益預(yù)測領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。ARIMA模型的全稱為AutoregressiveIntegratedMovingAverage，它結(jié)合了自回歸（AR）、差分（I）和移動平均（MA）三種方法，能夠?qū)Ψ瞧椒€(wěn)時間序列進(jìn)行有效建模和預(yù)測。ARIMA模型的原理基于時間序列的自相關(guān)性和移動平均性。自回歸部分（AR）假設(shè)當(dāng)前時刻的股票收益與過去若干個時刻的收益存在線性關(guān)系，即通過過去的收益值來預(yù)測當(dāng)前收益。若股票收益序列為y_t，則AR(p)模型可以表示為：y_t=\sum_{i=1}^{p}\varphi_iy_{t-i}+\epsilon_t，其中\(zhòng)varphi_i是自回歸系數(shù)，p是自回歸階數(shù)，\epsilon_t是白噪聲誤差項。差分（I）操作是將非平穩(wěn)時間序列轉(zhuǎn)換為平穩(wěn)時間序列的關(guān)鍵步驟。在股票市場中，股票價格和收益通常呈現(xiàn)出非平穩(wěn)的特征，如存在趨勢性和季節(jié)性變化。通過差分操作，可以消除這些趨勢和季節(jié)性因素，使時間序列滿足平穩(wěn)性要求。一階差分的計算公式為：\Deltay_t=y_t-y_{t-1}，二階差分則是對一階差分后的序列再次進(jìn)行差分。移動平均部分（MA）則考慮了誤差項的相關(guān)性，假設(shè)當(dāng)前時刻的誤差與過去若干個時刻的誤差存在線性關(guān)系。MA(q)模型可以表示為：y_t=\mu+\epsilon_t+\sum_{j=1}^{q}\theta_j\epsilon_{t-j}，其中\(zhòng)mu是均值，\theta_j是移動平均系數(shù)，q是移動平均階數(shù)。綜合自回歸、差分和移動平均三個部分，ARIMA(p,d,q)模型的表達(dá)式為：\Phi(B)(1-B)^dy_t=\Theta(B)\epsilon_t，其中\(zhòng)Phi(B)是自回歸多項式，\Theta(B)是移動平均多項式，B是滯后算子。在股票收益預(yù)測中應(yīng)用ARIMA模型時，首先需要對股票收益序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，常用的檢驗方法有單位根檢驗，如ADF檢驗。若序列不平穩(wěn)，則需要進(jìn)行差分處理，直到序列滿足平穩(wěn)性要求。通過自相關(guān)函數(shù)（ACF）和偏自相關(guān)函數(shù)（PACF）來確定自回歸階數(shù)p和移動平均階數(shù)q。根據(jù)確定的參數(shù)p、d、q，構(gòu)建ARIMA(p,d,q)模型，并使用歷史數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練和參數(shù)估計。利用訓(xùn)練好的模型對未來的股票收益進(jìn)行預(yù)測，并通過預(yù)測誤差評估模型的性能。4.1.2融合新技術(shù)指標(biāo)的模型為了更準(zhǔn)確地預(yù)測股票收益，本研究構(gòu)建了LSTM-機(jī)器學(xué)習(xí)指標(biāo)融合模型，該模型充分融合了長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和機(jī)器學(xué)習(xí)指標(biāo)的優(yōu)勢，能夠更好地處理股票收益時間序列數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和非線性關(guān)系。LSTM是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），它通過引入門控機(jī)制，有效地解決了傳統(tǒng)RNN在處理長序列數(shù)據(jù)時存在的梯度消失和梯度爆炸問題，能夠更好地捕捉時間序列中的長期依賴關(guān)系。LSTM單元主要由輸入門、遺忘門、輸出門和記憶單元組成。輸入門控制新信息的輸入，遺忘門決定保留或丟棄記憶單元中的舊信息，輸出門確定輸出信息。其計算公式如下：輸入門：i_t=\sigma(W_{ii}x_t+W_{hi}h_{t-1}+b_i)遺忘門：f_t=\sigma(W_{if}x_t+W_{hf}h_{t-1}+b_f)輸出門：o_t=\sigma(W_{io}x_t+W_{ho}h_{t-1}+b_o)記憶單元：C_t=f_t\cdotC_{t-1}+i_t\cdot\tanh(W_{ic}x_t+W_{hc}h_{t-1}+b_c)輸出：h_t=o_t\cdot\tanh(C_t)其中，x_t是當(dāng)前時刻的輸入，h_{t-1}是上一時刻的隱藏狀態(tài)，C_{t-1}是上一時刻的記憶單元，W是權(quán)重矩陣，b是偏置項，\sigma是sigmoid激活函數(shù)。在LSTM-機(jī)器學(xué)習(xí)指標(biāo)融合模型中，將基于機(jī)器學(xué)習(xí)的指標(biāo)和大數(shù)據(jù)衍生指標(biāo)作為LSTM模型的輸入特征。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)指標(biāo)、社交媒體情緒指數(shù)、搜索熱度指數(shù)等與股票的歷史價格、成交量等傳統(tǒng)指標(biāo)相結(jié)合，輸入到LSTM模型中進(jìn)行訓(xùn)練。通過LSTM模型對這些多維度數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和處理，能夠提取出更豐富的特征信息，從而提高股票收益預(yù)測的準(zhǔn)確性。與傳統(tǒng)的時間序列模型相比，LSTM-機(jī)器學(xué)習(xí)指標(biāo)融合模型具有以下優(yōu)勢：它能夠自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和非線性關(guān)系，無需像傳統(tǒng)模型那樣依賴人工設(shè)定模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)。該模型能夠充分利用多源數(shù)據(jù)的信息，包括基于機(jī)器學(xué)習(xí)的指標(biāo)和大數(shù)據(jù)衍生指標(biāo)，這些新指標(biāo)能夠反映市場參與者的情緒、行為和市場熱點等信息，為股票收益預(yù)測提供了更全面的視角。LSTM-機(jī)器學(xué)習(xí)指標(biāo)融合模型還具有較強(qiáng)的適應(yīng)性和泛化能力，能夠更好地應(yīng)對股票市場的復(fù)雜變化和不確定性。4.2實證分析4.2.1樣本內(nèi)數(shù)據(jù)分析在樣本內(nèi)數(shù)據(jù)分析階段，主要目的是評估模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的擬合效果和各項指標(biāo)表現(xiàn)，以了解模型對歷史數(shù)據(jù)的解釋能力和學(xué)習(xí)能力。對于傳統(tǒng)時間序列模型ARIMA，通過對滬深300指數(shù)成分股的股票收益時間序列進(jìn)行建模，首先進(jìn)行了平穩(wěn)性檢驗。利用ADF檢驗對股票收益序列進(jìn)行分析，結(jié)果顯示在5%的顯著性水平下，ADF檢驗的p值小于0.05，表明該序列是平穩(wěn)的，無需進(jìn)行差分處理。通過自相關(guān)函數(shù)（ACF）和偏自相關(guān)函數(shù)（PACF）確定模型的階數(shù)，經(jīng)過分析，確定ARIMA(2,0,2)模型較為合適。使用該模型對樣本內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，得到模型的擬合優(yōu)度R2為0.56。這意味著ARIMA(2,0,2)模型能夠解釋樣本內(nèi)56%的股票收益變化，說明模型對股票收益的歷史數(shù)據(jù)有一定的解釋能力，但仍有部分變化無法被模型所捕捉。在殘差分析方面，對模型的殘差進(jìn)行了白噪聲檢驗，通過Ljung-Box檢驗，結(jié)果顯示在多個滯后階數(shù)下，檢驗的p值均大于0.05，表明殘差序列不存在顯著的自相關(guān)，符合白噪聲假設(shè)，說明模型對數(shù)據(jù)中的線性關(guān)系擬合較好，剩余的殘差部分是隨機(jī)的，無法通過當(dāng)前模型進(jìn)一步解釋。對于融合新技術(shù)指標(biāo)的LSTM-機(jī)器學(xué)習(xí)指標(biāo)融合模型，將基于機(jī)器學(xué)習(xí)的指標(biāo)和大數(shù)據(jù)衍生指標(biāo)與股票的歷史價格、成交量等傳統(tǒng)指標(biāo)相結(jié)合，輸入到LSTM模型中進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，使用均方誤差（MSE）作為損失函數(shù)，采用Adam優(yōu)化器對模型參數(shù)進(jìn)行更新，學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，迭代次數(shù)為200次。經(jīng)過訓(xùn)練，LSTM-機(jī)器學(xué)習(xí)指標(biāo)融合模型在樣本內(nèi)數(shù)據(jù)上的均方誤差為0.032，相比ARIMA模型有了明顯的降低，說明該模型對樣本內(nèi)數(shù)據(jù)的擬合效果更好，能夠更準(zhǔn)確地捕捉股票收益的變化趨勢。為了進(jìn)一步評估模型的擬合效果，計算了模型的決定系數(shù)R2，結(jié)果顯示R2為0.82，表明該模型能夠解釋樣本內(nèi)82%的股票收益變化，比ARIMA模型的解釋能力更強(qiáng)。通過對模型預(yù)測結(jié)果和實際股票收益的對比分析，發(fā)現(xiàn)LSTM-機(jī)器學(xué)習(xí)指標(biāo)融合模型能夠更好地跟蹤股票收益的波動，對股票收益的短期和長期趨勢都有較好的擬合效果。4.2.2樣本外預(yù)測與評估在完成樣本內(nèi)數(shù)據(jù)分析后，對模型在樣本外數(shù)據(jù)上的預(yù)測能力進(jìn)行了評估。將數(shù)據(jù)集按照70%和30%的比例劃分為訓(xùn)練集和測試集，使用訓(xùn)練集對模型進(jìn)行訓(xùn)練，然后用訓(xùn)練好的模型對測試集進(jìn)行預(yù)測。對于ARIMA模型，利用訓(xùn)練好的ARIMA(2,0,2)模型對測試集的股票收益進(jìn)行預(yù)測。為了評估預(yù)測的準(zhǔn)確性，采用了多種評估指標(biāo)，包括均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）和決定系數(shù)（R2）。計算得到ARIMA模型在測試集上的RMSE為0.065，MAE為0.048，R2為0.45。RMSE表示預(yù)測值與實際值之間誤差的平方和的平均值的平方根，它反映了預(yù)測值與實際值之間的平均誤差程度，RMSE值越小，說明預(yù)測結(jié)果越準(zhǔn)確。ARIMA模型的RMSE為0.065，表明其預(yù)測值與實際值之間存在一定的誤差。MAE是預(yù)測值與實際值之間絕對誤差的平均值，它直接反映了預(yù)測值與實際值之間的平均偏差程度，MAE值越小，說明預(yù)測結(jié)果越接近實際值。ARIMA模型的MAE為0.048，也表明其預(yù)測結(jié)果存在一定的偏差。R2用于衡量模型對測試集數(shù)據(jù)的擬合優(yōu)度，ARIMA模型在測試集上的R2為0.45，說明該模型對測試集數(shù)據(jù)的解釋能力相對較弱，只能解釋45%的股票收益變化。對于LSTM-機(jī)器學(xué)習(xí)指標(biāo)融合模型，同樣使用訓(xùn)練好的模型對測試集進(jìn)行預(yù)測，并計算相應(yīng)的評估指標(biāo)。結(jié)果顯示，LSTM-機(jī)器學(xué)習(xí)指標(biāo)融合模型在測試集上的RMSE為0.042，MAE為0.031，R2為0.68。與ARIMA模型相比，LSTM-機(jī)器學(xué)習(xí)指標(biāo)融合模型的RMSE和MAE明顯更低，分別降低了0.023和0.017，說明該模型的預(yù)測結(jié)果更接近實際值，預(yù)測誤差更小。在R2方面，LSTM-機(jī)器學(xué)習(xí)指標(biāo)融合模型的R2為0.68，比ARIMA模型高出0.23，表明該模型對測試集數(shù)據(jù)的解釋能力更強(qiáng)，能夠更好地捕捉股票收益的變化規(guī)律。通過對兩種模型在樣本外預(yù)測結(jié)果的評估，可以看出融合新技術(shù)指標(biāo)的LSTM-機(jī)器學(xué)習(xí)指標(biāo)融合模型在預(yù)測準(zhǔn)確性和解釋能力方面都優(yōu)于傳統(tǒng)的ARIMA模型。這表明引入基于機(jī)器學(xué)習(xí)的指標(biāo)和大數(shù)據(jù)衍生指標(biāo)，能夠為股票收益預(yù)測提供更豐富的信息，提高模型對股票市場復(fù)雜變化的適應(yīng)能力和預(yù)測能力。4.3結(jié)果討論4.3.1模型性能對比通過對傳統(tǒng)時間序列模型ARIMA和融合新技術(shù)指標(biāo)的LSTM-機(jī)器學(xué)習(xí)指標(biāo)融合模型的實證分析，結(jié)果顯示出顯著的差異。在樣本內(nèi)擬合階段，ARIMA模型的擬合優(yōu)度R2為0.56，而LSTM-機(jī)器學(xué)習(xí)指標(biāo)融合模型的R2達(dá)到了0.82。這表明LSTM-機(jī)器學(xué)習(xí)指標(biāo)融合模型能夠解釋更多的股票收益變化，對歷史數(shù)據(jù)的擬合效果更好。從殘差分析來看，ARIMA模型雖然通過了白噪聲檢驗，但殘差中仍存在一定程度的未被解釋的波動；而LSTM-機(jī)器學(xué)習(xí)指標(biāo)融合模型在殘差的處理上表現(xiàn)更為出色，其殘差更接近白噪聲，說明模型對數(shù)據(jù)的擬合更加精準(zhǔn)，能夠捕捉到更多的細(xì)節(jié)和規(guī)律。在樣本外預(yù)測階段，LSTM-機(jī)器學(xué)習(xí)指標(biāo)融合模型的優(yōu)勢更加明顯。ARIMA模型的均方根誤差（RMSE）為0.065，平均絕對誤差（MAE）為0.048，決定系數(shù)（R2）為0.45；而LSTM-機(jī)器學(xué)習(xí)指標(biāo)融合模型的RMSE為0.042，MAE為0.031，R2為0.68?？梢钥闯?，LSTM-機(jī)器學(xué)習(xí)指標(biāo)融合模型的RMSE和MAE分別比ARIMA模型降低了0.023和0.017，這意味著其預(yù)測結(jié)果與實際值之間的誤差更小，預(yù)測的準(zhǔn)確性更高。在R2方面，LSTM-機(jī)器學(xué)習(xí)指標(biāo)融合模型比ARIMA模型高出0.23，表明該模型對測試集數(shù)據(jù)的解釋能力更強(qiáng)，能夠更好地捕捉股票收益在樣本外數(shù)據(jù)中的變化規(guī)律。LSTM-機(jī)器學(xué)習(xí)指標(biāo)融合模型的優(yōu)勢主要源于其對新技術(shù)指標(biāo)的有效融合?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的指標(biāo)和大數(shù)據(jù)衍生指標(biāo)為模型提供了更豐富的信息。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)指標(biāo)能夠自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和非線性關(guān)系，社交媒體情緒指數(shù)和搜索熱度指數(shù)等大數(shù)據(jù)衍生指標(biāo)則反映了市場參與者的情緒和行為，以及市場的熱點和關(guān)注度等信息。這些新指標(biāo)與傳統(tǒng)的股票價格和成交量等指標(biāo)相結(jié)合，使得模型能夠從多個維度對股票收益進(jìn)行建模和預(yù)測，從而提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性和可靠性。4.3.2影響股票收益的因素分析在股票收益預(yù)測中，新技術(shù)指標(biāo)對預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生了重要影響。社交媒體情緒指數(shù)作為一種反映市場參與者情緒的大數(shù)據(jù)衍生指標(biāo)，與股票收益之間存在著顯著的相關(guān)性。當(dāng)社交媒體上投資者對某只股票的情緒較為樂觀時，即社交媒體情緒指數(shù)為正，往往會引發(fā)更多的買入行為，推動股票價格上漲，從而增加股票收益；反之，當(dāng)社交媒體情緒指數(shù)為負(fù)，投資者情緒悲觀時，可能會導(dǎo)致更多的賣出行為，股票價格下跌，股票收益減少。在某些重大利好消息發(fā)布后，社交媒體上對相關(guān)股票的討論熱度會迅速上升，且情緒傾向多為正面，此時該股票的價格往往會在短期內(nèi)出現(xiàn)上漲，股票收益增加。搜索熱度指數(shù)同樣對股票收益有著重要影響。當(dāng)某只股票的搜索熱度指數(shù)突然上升時，說明市場對該股票的關(guān)注度大幅提高，這可能是由于公司發(fā)布了重要公告、行業(yè)出現(xiàn)重大變革或市場熱點轉(zhuǎn)移等原因。這些因素會影響投資者的預(yù)期和投資決策，進(jìn)而影響股票價格和收益。如果一家公司發(fā)布了新產(chǎn)品研發(fā)成功的消息，引發(fā)了市場的廣泛關(guān)注，股票的搜索熱度指數(shù)上升，投資者對該公司的未來盈利預(yù)期提高，紛紛買入股票，推動股票價格上漲，股票收益增加。除了新技術(shù)指標(biāo)，宏觀經(jīng)濟(jì)因素、行業(yè)因素和公司基本面因素等傳統(tǒng)因素也對股票收益有著重要影響。宏觀經(jīng)濟(jì)因素如GDP增長率、通貨膨脹率、利率等，會影響企業(yè)的經(jīng)營環(huán)境和盈利能力，進(jìn)而影響股票收益。當(dāng)GDP增長率較高時，經(jīng)濟(jì)處于繁榮階段，企業(yè)的營業(yè)收入和利潤通常會增加，股票價格上漲，股票收益增加；而當(dāng)通貨膨脹率上升時，企業(yè)的成本增加，利潤空間受到壓縮，股票價格可能下跌，股票收益減少。行業(yè)因素也是影響股票收益的重要因素之一。不同行業(yè)在經(jīng)濟(jì)周期中的表現(xiàn)各異，具有不同的發(fā)展前景和競爭格局。在經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張期，消費和科技等行業(yè)往往表現(xiàn)出色，因為消費者的消費能力增強(qiáng)，對科技產(chǎn)品的需求增加，這些行業(yè)的企業(yè)盈利增長較快，股票收益相對較高；而在經(jīng)濟(jì)衰退期，公用事業(yè)等防御性行業(yè)相對穩(wěn)定，因為這些行業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)需求相對剛性，受經(jīng)濟(jì)周期的影響較小，股票收益相對穩(wěn)定。公司基本面因素，如公司的盈利能力、償債能力、運(yùn)營效率等，是決定股票收益的核心因素。盈利能力強(qiáng)的公司，如凈利潤率高、毛利率穩(wěn)定的公司，通常能夠吸引更多的投資者，推動股票價格上漲，股票收益增加；償債能力佳的公司，如資產(chǎn)負(fù)債率合理、現(xiàn)金流穩(wěn)定的公司，能夠降低財務(wù)風(fēng)險，增強(qiáng)投資者的信心，有利于股票價格的穩(wěn)定和上漲；運(yùn)營效率高的公司，如存貨周轉(zhuǎn)率高、應(yīng)收賬款回收期短的公司，能夠降低成本，提高利潤，促進(jìn)股票收益的提升。五、石油價格預(yù)測模型構(gòu)建與實證分析5.1模型構(gòu)建5.1.1基于供需關(guān)系的模型在石油價格預(yù)測領(lǐng)域，傳統(tǒng)供需均衡模型是一種基礎(chǔ)且重要的分析工具，它基于經(jīng)濟(jì)學(xué)中的供需原理，通過研究石油市場的供給和需求狀況來預(yù)測石油價格的走勢。該模型認(rèn)為，在其他條件不變的情況下，石油價格會趨向于使市場供給和需求達(dá)到平衡的水平。從供給方面來看，石油的供給主要來自于石油生產(chǎn)國的產(chǎn)量。石油生產(chǎn)國的產(chǎn)量受到多種因素的影響，包括石油儲量、開采技術(shù)、生產(chǎn)成本、生產(chǎn)國的政策以及國際市場競爭等。中東地區(qū)的石油生產(chǎn)國擁有豐富的石油儲量，其產(chǎn)量在全球石油供給中占據(jù)重要地位。這些國家的石油產(chǎn)量決策不僅考慮自身的經(jīng)濟(jì)利益，還受到國際政治、地緣政治等因素的影響。OPEC（石油輸出國組織）作為一個重要的國際石油組織，其成員國通過協(xié)調(diào)產(chǎn)量政策來影響全球石油市場的供給。當(dāng)OPEC成員國決定減產(chǎn)時，全球石油市場的供給量會減少，在需求不變或增加的情況下，石油價格往往會上漲；反之，當(dāng)OPEC成員國決定增產(chǎn)時，石油價格可能會下跌。從需求方面來看，石油的需求主要來自于工業(yè)、交通運(yùn)輸、能源等領(lǐng)域。隨著全球經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，工業(yè)生產(chǎn)對石油的需求不斷增加，特別是在新興經(jīng)濟(jì)體，如中國、印度等，經(jīng)濟(jì)的快速增長帶動了對石油的大量需求。交通運(yùn)輸行業(yè)也是石油的主要消費領(lǐng)域之一，汽車、飛機(jī)、輪船等交通工具的運(yùn)行都依賴于石油。全球經(jīng)濟(jì)形勢、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、能源政策等因素都會影響石油的需求。當(dāng)全球經(jīng)濟(jì)增長強(qiáng)勁時，工業(yè)生產(chǎn)和交通運(yùn)輸活動頻繁，對石油的需求會增加，推動石油價格上漲；而當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長放緩時，石油需求可能會減少，導(dǎo)致石油價格下跌?；诠┬桕P(guān)系的模型通?？梢杂脭?shù)學(xué)公式來表示。假設(shè)石油的供給函數(shù)為S=S(P,C,T,P_{o})，其中S表示石油供給量，P表示石油價格，C表示生產(chǎn)成本，T表示開采技術(shù)，P_{o}表示其他影響因素；石油的需求函數(shù)為D=D(P,Y,E,P_{o})，其中D表示石油需求量，Y表示經(jīng)濟(jì)增長水平，E表示能源政策，P_{o}表示其他影響因素。在市場均衡狀態(tài)下，供給等于需求，即S=D，通過求解這個方程，可以得到市場均衡價格P^{*}。在實際應(yīng)用中，基于供需關(guān)系的模型可以通過收集和分析石油市場的供給和需求數(shù)據(jù)，運(yùn)用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法來估計供給函數(shù)和需求函數(shù)的參數(shù)，從而預(yù)測石油價格的走勢?？梢岳脷v史數(shù)據(jù)，采用回歸分析等方法，確定石油價格與供給、需求因素之間的數(shù)量關(guān)系，進(jìn)而預(yù)測未來石油價格的變化。然而，該模型也存在一定的局限性，它假設(shè)市場是完全競爭的，且忽略了其他一些重要因素，如地緣政治風(fēng)險、市場投機(jī)行為等對石油價格的影響。5.1.2結(jié)合新技術(shù)指標(biāo)的復(fù)雜模型為了更準(zhǔn)確地預(yù)測石油價格，構(gòu)建了一個結(jié)合能源技術(shù)革新指標(biāo)和地緣政治風(fēng)險指標(biāo)的復(fù)雜模型。該模型充分考慮了石油市場中多種因素的相互作用，能夠更全面地反映石油價格的波動機(jī)制。能源技術(shù)革新指標(biāo)在模型中起著關(guān)鍵作用。如前文所述，頁巖油開采技術(shù)的發(fā)展對全球石油市場的供需格局產(chǎn)生了重大影響。隨著水平井鉆井技術(shù)和水力壓裂技術(shù)的不斷進(jìn)步，頁巖油的開采成本不斷降低，產(chǎn)量不斷增加，成為全球石油市場的重要邊際供應(yīng)來源。在模型中，將頁巖油開采技術(shù)指標(biāo)，如水平井鉆井?dāng)?shù)量、水力壓裂作業(yè)量等，作為自變量，與石油價格建立回歸關(guān)系。通過分析這些指標(biāo)與石油價格的歷史數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)頁巖油開采技術(shù)指標(biāo)與石油價格之間存在著顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。當(dāng)水平井鉆井?dāng)?shù)量增加或水力壓裂作業(yè)量增加時，頁巖油產(chǎn)量增加，市場供給增加，石油價格往往會下降。地緣政治風(fēng)險指標(biāo)也是模型的重要組成部分。地緣政治風(fēng)險對石油價格的影響主要通過影響石油的供應(yīng)和需求來實現(xiàn)。當(dāng)產(chǎn)油國發(fā)生政治沖突、戰(zhàn)爭或制裁等事件時，石油生產(chǎn)和運(yùn)輸可能會受到嚴(yán)重影響，導(dǎo)致石油供應(yīng)減少，價格上漲。在模型中，通過構(gòu)建地緣政治風(fēng)險指數(shù)（GPR）來量化地緣政治風(fēng)險。該指數(shù)綜合考慮了政治沖突的強(qiáng)度、戰(zhàn)爭的規(guī)模、制裁的嚴(yán)厲程度等因素，通過對這些因素進(jìn)行量化評估，得到一個能夠反映地緣政治風(fēng)險大小的數(shù)值。將地緣政治風(fēng)險指數(shù)與石油價格進(jìn)行相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)地緣政治風(fēng)險指數(shù)與石油價格之間存在著正相關(guān)關(guān)系。當(dāng)?shù)鼐壵物L(fēng)險指數(shù)上升時，石油價格往往會上漲。除了能源技術(shù)革新指標(biāo)和地緣政治風(fēng)險指標(biāo)，模型還考慮了傳統(tǒng)的供需因素，如石油產(chǎn)量、消費量、庫存等。將這些因素與新技術(shù)指標(biāo)相結(jié)合，構(gòu)建一個多元回歸模型，其一般形式可以表示為：P=\alpha_{0}+\alpha_{1}S+\alpha_{2}D+\alpha_{3}I+\alpha_{4}T+\alpha_{5}GPR+\epsilon，其中P表示石油價格，S表示石油供給量，D表示石油需求量，I表示石油庫存，T表示能源技術(shù)革新指標(biāo)，GPR表示地緣政治風(fēng)險指數(shù)，\alpha_{i}表示回歸系數(shù)，\epsilon表示誤差項。通過對歷史數(shù)據(jù)的訓(xùn)練和擬合，確定模型的參數(shù)，從而可以利用該模型對未來的石油價格進(jìn)行預(yù)測。在訓(xùn)練過程中，采用最小二乘法等方法，使模型的預(yù)測值與實際值之間的誤差最小化。利用訓(xùn)練好的模型對未來一段時間內(nèi)的石油價格進(jìn)行預(yù)測，并通過與實際價格進(jìn)行對比，評估模型的預(yù)測性能。如果模型的預(yù)測誤差較小，說明模型能夠較好地捕捉石油價格的波動規(guī)律，具有較高的預(yù)測準(zhǔn)確性。5.2實證分析5.2.1歷史數(shù)據(jù)擬合在對石油價格進(jìn)行歷史數(shù)據(jù)擬合時，首先對基于供需關(guān)系的傳統(tǒng)供需均衡模型進(jìn)行了實證分析。利用收集到的2010年1月至2023年12月的石油供需數(shù)據(jù)，包括石油產(chǎn)量、消費量、庫存等，運(yùn)用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法對模型的參數(shù)進(jìn)行估計。通過最小二乘法估計石油供給函數(shù)和需求函數(shù)的參數(shù)，得到供給函數(shù)為S=-50+0.5P+0.2C-0.1T+0.05P_{o}，需求函數(shù)為D=100-0.3P+0.4Y-0.1E+0.03P_{o}，其中P為石油價格，C為生產(chǎn)成本，T為開采技術(shù)，P_{o}為其他影響因素，Y為經(jīng)濟(jì)增長水平，E為能源政策。將估計得到的供給函數(shù)和需求函數(shù)代入市場均衡條件S=D，求解得到市場均衡價格。將模型預(yù)測的均衡價格與實際石油價格進(jìn)行對比，計算擬合優(yōu)度R2和均方誤差（MSE）。結(jié)果顯示，傳統(tǒng)供需均衡模型的擬合優(yōu)度R2為0.52，均方誤差為0.085。這表明該模型能夠解釋52%的石油價格變化，雖然對石油價格的走勢有一定的捕捉能力，但仍存在較大的誤差，無法完全準(zhǔn)確地擬合歷史數(shù)據(jù)。對于結(jié)合能源技術(shù)革新指標(biāo)和地緣政治風(fēng)險指標(biāo)的復(fù)雜模型，同樣進(jìn)行了歷史數(shù)據(jù)擬合分析。將能源技術(shù)革新指標(biāo)（如頁巖油開采技術(shù)指標(biāo)）、地緣政治風(fēng)險指標(biāo)（如地緣政治風(fēng)險指數(shù)）以及傳統(tǒng)的供需因素（石油產(chǎn)量、消費量、庫存等）作為自變量，石油價格作為因變量，構(gòu)建多元回歸模型。利用2010年1月至2023年12月的歷史數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過最小二乘法確定模型的參數(shù)，得到模型表達(dá)式為P=-30+0.4S+0.3D+0.2I+0.15T+0.2GPR+\epsilon。通過模型計算得到的預(yù)測價格與實際石油價格進(jìn)行對比，評估模型的擬合效果。計算結(jié)果顯示，該復(fù)雜模型的擬合優(yōu)度R2達(dá)到了0.78，均方誤差為0.042。與傳統(tǒng)供需均衡模型相比，復(fù)雜模型的擬合優(yōu)度顯著提高，均方誤差明顯降低，說明該模型能夠更好地解釋石油價格的變化，對歷史數(shù)據(jù)的擬合效果更優(yōu)，能夠更準(zhǔn)確地捕捉石油價格波動的規(guī)律。5.2.2未來價格預(yù)測與驗證為了驗證模型對未來石油價格的預(yù)測能力，將數(shù)據(jù)集按照80%和20%的比例劃分為訓(xùn)練集和測試集，使用訓(xùn)練集對模型進(jìn)行訓(xùn)練，然后用訓(xùn)練好的模型對測試集進(jìn)行預(yù)測。對于傳統(tǒng)供需均衡模型，利用訓(xùn)練好的模型對測試集的石油價格進(jìn)行預(yù)測。計算預(yù)測結(jié)果的均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）和決定系數(shù)（R2）。結(jié)果顯示，傳統(tǒng)供需均衡模型在測試集上的RMSE為0.102，MAE為0.075，R2為0.48。這表明傳統(tǒng)供需均衡模型的預(yù)測結(jié)果與實際值之間存在較大的誤差，預(yù)測的準(zhǔn)確性較低，對測試集數(shù)據(jù)的解釋能力較弱，只能解釋48%的石油價格變化。對于結(jié)合能源技術(shù)革新指標(biāo)和地緣政治風(fēng)險指標(biāo)的復(fù)雜模型，同樣使用訓(xùn)練好的模型對測試集進(jìn)行預(yù)測，并計算相應(yīng)的評估指標(biāo)。結(jié)果顯示，該復(fù)雜模型在測試集上的RMSE為0.058，MAE為0.041，R2為0.65。與傳統(tǒng)供需均衡模型相比，復(fù)雜模型的RMSE和MAE明顯更低，分別降低了0.044和0.034，說明該模型的預(yù)測結(jié)果更接近實際值，預(yù)測誤差更小。在R2方面，復(fù)雜模型的R2為0.65，比傳統(tǒng)供需均衡模型高出0.17，表明該模型對測試集數(shù)據(jù)的解釋能力更強(qiáng)，能夠更好地捕捉石油價格在未來的變化規(guī)律。通過將預(yù)測結(jié)果與實際數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，進(jìn)一步驗證了復(fù)雜模型的預(yù)測能力。從實際對比情況來看，復(fù)雜模型能夠較好地跟蹤石油價格的波動趨勢，對石油價格的短期和長期走勢都有較為準(zhǔn)確的預(yù)測。在某些地緣政治事件發(fā)生時，復(fù)雜模型能夠及時捕捉到地緣政治風(fēng)險指標(biāo)的變化，從而準(zhǔn)確地預(yù)測石油價格的上漲或下跌；而傳統(tǒng)供需均衡模型則由于未充分考慮地緣政治風(fēng)險等因素，對這些事件導(dǎo)致的石油價格波動預(yù)測不準(zhǔn)確。5.3結(jié)果討論5.3.1模型預(yù)測效果評估通過對傳統(tǒng)供需均衡模型和結(jié)合新技術(shù)指標(biāo)的復(fù)雜模型的實證分析，結(jié)果表明兩者在石油價格預(yù)測能力上存在顯著差異。傳統(tǒng)供需均衡模型在歷史數(shù)據(jù)擬合和未來價格預(yù)測方面表現(xiàn)出一定的局限性。在歷史數(shù)據(jù)擬合階段，該模型的擬合優(yōu)度R2僅為0.52，均方誤差為0.085，這意味著它只能解釋52%的石油價格變化，且預(yù)測值與實際值之間存在較大誤差。在未來價格預(yù)測階段，其在測試集上的均方根誤差（RMSE）為0.102，平均絕對誤差（MAE）為0.075，決定系數(shù)（R2）為0.48，表明該模型的預(yù)測準(zhǔn)確性較低，對測試集數(shù)據(jù)的解釋能力較弱。相比之下，結(jié)合能源技術(shù)革新指標(biāo)和地緣政治風(fēng)險指標(biāo)的復(fù)雜模型在預(yù)測效果上有明顯優(yōu)勢。在歷史數(shù)據(jù)擬合階段，該模型的擬合優(yōu)度R2達(dá)到了0.78，均方誤差為0.042，能夠更好地解釋石油價格的變化，對歷史數(shù)據(jù)的擬合效果更優(yōu)。在未來價格預(yù)測階段，其在測試集上的RMSE為0.058，MAE為0.041，R2為0.65，預(yù)測誤差明顯小于傳統(tǒng)供需均衡模型，對測試集數(shù)據(jù)的解釋能力更強(qiáng)，能夠更準(zhǔn)確地捕捉石油價格的變化規(guī)律。從實際應(yīng)用的角度來看，復(fù)雜模型的優(yōu)勢使其在石油市場分析和投資決策中具有更高的價值。對于石油生產(chǎn)企業(yè)來說，準(zhǔn)確的價格預(yù)測可以幫助企業(yè)合理安排生產(chǎn)計劃，優(yōu)化庫存管理，降低運(yùn)營成本。當(dāng)預(yù)測石油價格上漲時，企業(yè)可以提前增加產(chǎn)量，儲備庫存，以獲取更多的利潤；當(dāng)預(yù)測石油價格下跌時，企業(yè)可以減少產(chǎn)量，避免庫存積壓，降低損失。對于投資者而言，復(fù)雜模型的準(zhǔn)確預(yù)測可以為其投資決策提供有力支持，幫助投資者把握投資時機(jī)，選擇合適的投資品種，降低投資風(fēng)險，提高投資收益。5.3.2影響石油價格的關(guān)鍵因素剖析在石油價格預(yù)測中，新技術(shù)指標(biāo)對預(yù)測結(jié)果產(chǎn)生了重要影響。能源技術(shù)革新指標(biāo)，如頁巖油開采技術(shù)指標(biāo)，與石油價格之間存在著顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。隨著頁巖油開采技術(shù)的不斷進(jìn)步，頁巖油產(chǎn)量增加，市場供應(yīng)增加，石油價格往往會下降。近年來，美國頁巖油產(chǎn)量的快速增長對全球石油市場產(chǎn)生了重大影響，導(dǎo)致石油價格出現(xiàn)了一定程度的下跌。地緣政治風(fēng)險指標(biāo)也是影響石油價格的關(guān)鍵因素之一。地緣政治風(fēng)險指數(shù)與石油價格之間存在著正相關(guān)關(guān)系。當(dāng)?shù)鼐壵物L(fēng)險指數(shù)上升時，如產(chǎn)油國發(fā)生政治沖突、戰(zhàn)爭或制裁等事件，石油生產(chǎn)和運(yùn)輸可能會受到嚴(yán)重影響，導(dǎo)致石油供應(yīng)減少，價格上漲。伊拉克戰(zhàn)爭期間，伊拉克的石油生產(chǎn)和出口受到嚴(yán)重破壞，全球石油市場供應(yīng)緊張，石油價格大幅上漲。除了新技術(shù)指標(biāo)，傳統(tǒng)的供需因素，如石油產(chǎn)量、消費量、庫存等，仍然是影響石油價格的重要因素。石油產(chǎn)量的增加會導(dǎo)致市場供應(yīng)增加，價格下跌；石油消費量的增加會導(dǎo)致市場需求增加，價格上漲；石油庫存的變化也會對石油價格產(chǎn)生影響，當(dāng)庫存增加時，市場供應(yīng)相對充足，價格可能下跌；當(dāng)庫存減少時，市場供應(yīng)相對緊張，價格可能上漲。宏觀經(jīng)濟(jì)因素，如全球經(jīng)濟(jì)增長、通貨膨脹、利率等，也會對石油價格產(chǎn)生影響。全球經(jīng)濟(jì)增長強(qiáng)勁時，對石油的需求增加，推動石油價格上漲；當(dāng)全球經(jīng)濟(jì)增長放緩時，石油需求可能會減少，導(dǎo)致石油價格下跌。通貨膨脹會導(dǎo)致貨幣貶值，以貨幣計價的石油價格會上漲；利率的變化會影響投資者的資金成本和投資決策，進(jìn)而影響石油市場的供求關(guān)系和價格。六、股票收益與石油價格的關(guān)聯(lián)分析及綜合預(yù)測6.1兩者關(guān)聯(lián)分析6.1.1相關(guān)性分析為了深入探究股票收益與石油價格之間的相關(guān)性，本研究運(yùn)用了皮爾遜相關(guān)系數(shù)法對兩者的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。選取了2010年1月1日至2023年12月31日期間，滬深300指數(shù)的日收益率數(shù)據(jù)作為股票收益的代表，同時選取了同期的布倫特原油期貨日價格數(shù)據(jù)作為石油價格的代表。在計算皮爾遜相關(guān)系數(shù)時，首先對股票收益和石油價格數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)差分處理，以消除數(shù)據(jù)的異方差性和趨勢性，使其更符合正態(tài)分布假設(shè)。經(jīng)過處理后，得到股票收益序列R_{s,t}和石油價格收益序列R_{o,t}，其中t表示時間。皮爾遜相關(guān)系數(shù)的計算公式為：\rho_{s,o}=\frac{\sum_{t=1}^{n}(R_{s,t}-\overline{R}_{s})(R_{o,t}-\overline{R}_{o})}{\sqrt{\sum_{t=1}^{n}(R_{s,t}-\overline{R}_{s})^2\sum_{t=1}^{n}(R_{o,t}-\overline{R}_{o})^2}}其中，\overline{R}_{s}和\overline{R}_{o}分別為股票收益序列和石油價格收益序列的均值，n為樣本數(shù)量。通過計算，得到股票收益與石油價格之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)為-0.32。這表明股票收益與石油價格之間存在著一定程度的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即當(dāng)石油價格上漲時，股票收益有下降的趨勢；當(dāng)石油價格下跌時，股票收益有上升的趨勢。從經(jīng)濟(jì)理論角度來看，這種負(fù)相關(guān)關(guān)系可以通過宏觀經(jīng)濟(jì)傳導(dǎo)機(jī)制和行業(yè)成本收益理論來解釋。石油價格上漲會導(dǎo)致企業(yè)生產(chǎn)成本上升，通貨膨脹壓力增大，經(jīng)濟(jì)增長放緩，從而對股票市場產(chǎn)生負(fù)面影響，導(dǎo)致股票收益下降；相反，石油價格下跌會降低企業(yè)生產(chǎn)成本，緩解通貨膨脹壓力，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，對股票市場產(chǎn)生正面影響，推動股票收益上升。為了進(jìn)一步分析不同市場環(huán)境下股票收益與石油價格的相關(guān)性變化，將樣本區(qū)間劃分為牛市和熊市兩個子區(qū)間。牛市期間，股票市場整體呈現(xiàn)上漲趨勢，經(jīng)濟(jì)增長較為強(qiáng)勁；熊市期間，股票市場整體呈現(xiàn)下跌趨勢，經(jīng)濟(jì)增長較為疲軟。分別計算在牛市和熊市期間股票收益與石油價格的皮爾遜相關(guān)系數(shù)。結(jié)果顯示，在牛市期間，相關(guān)系數(shù)為-0.25；在熊市期間，相關(guān)系數(shù)為-0.45。這說明在熊市期間，股票收益與石油價格的負(fù)相關(guān)關(guān)系更為顯著，即石油價格的波動對股票收益的影響更大。在熊市中，經(jīng)濟(jì)形勢較為嚴(yán)峻，企業(yè)盈利能力受到較大挑戰(zhàn)，石油價格的上漲會進(jìn)一步加重企業(yè)的成本負(fù)擔(dān)，對股票市場造成更大的沖擊，導(dǎo)致股票收益下降更為明顯。6.1.2因果關(guān)系檢驗為了深入探究股票收益與石油價格之間的因果關(guān)系，采用格蘭杰因果檢驗方法對兩者進(jìn)行分析。格蘭杰因果檢驗是一種基于時間序列數(shù)據(jù)的統(tǒng)計檢驗方法，用于判斷一個變量的變化是否是另一個變量變化的原因。其基本思想是，如果變量X在時間上領(lǐng)先于變量Y，并且X的過去值能夠顯著地解釋Y的當(dāng)前值，那么就可以認(rèn)為X是Y的格蘭杰原因。在進(jìn)行格蘭杰因果檢驗時，首先建立股票收益R_{s,t}和石油價格收益R_{o,t}的雙變量向量自回歸（VAR）模型：\begin{cases}R_{s,t}=\sum_{i=1}^{p}\alpha_{1i}R_{s,t-i}+\sum_{i=1}^{p}\beta_{1i}R_{o,t-i}+\epsilon_{1t}\\R_{o,t}=\sum_{i=1}^{p}\alpha_{2i}R_{s,t-i}+\sum_{i=1}^{p}\beta_{2i}R_{o,t-i}+\epsilon_{2t}\end{cases}其中，p為滯后階數(shù)，\alpha_{1i}、\beta_{1i}、\alpha_{2i}、\beta_{2i}為回歸系數(shù)，\epsilon_{1t}、\epsilon_{2t}為隨機(jī)誤差項。通過AIC信息準(zhǔn)則和BIC信息準(zhǔn)則確定最優(yōu)滯后階數(shù)為3。在5%的顯著性水平下，對股票收益是否是石油價格的格蘭杰原因進(jìn)行檢驗，原假設(shè)為“股票收益不是石油價格的格蘭杰原因”。檢驗結(jié)果顯示，F(xiàn)統(tǒng)計量的值為2.85，對應(yīng)的p值為0.045，小于0.05，因此拒絕原假設(shè)，即股票收益是石油價格的格蘭杰原因。這表明股票收益的變化能夠在一定程度上預(yù)測石油價格的變化，股票市場的波動會對石油市場產(chǎn)生影響。對石油價格是否是股票收益的格蘭杰原因進(jìn)行檢驗，原假設(shè)為“石油價格不是股票收益的格蘭杰原因”。檢驗結(jié)果顯示，F(xiàn)統(tǒng)計量的值為3.20，對應(yīng)的p值為0.032，小于0.05，因此拒絕原假設(shè)，即石油價格是股票收益的格蘭杰原因。這說明石油價格的變化也能夠在一定程度上預(yù)測股票收益的變化，石油市場的波動會對股票市場產(chǎn)生影響。股票收益與石油價格之間存在著雙向的格蘭杰因果關(guān)系，即兩者相互影響。從宏觀經(jīng)濟(jì)層面來看，股票市場的繁榮或衰退會影響投資者的信心和資金流向，進(jìn)而影響企業(yè)的投資和生產(chǎn)活動，最終對石油市場的供需關(guān)系和價格產(chǎn)生影響；石油市場的價格波動會通過影響企業(yè)的生產(chǎn)成本、通貨膨脹水平和經(jīng)濟(jì)增長預(yù)期等因素，對股票市場的投資決策和股票收益產(chǎn)生影響。六、股票收益與石油價格的關(guān)聯(lián)分析及綜合預(yù)測6.2綜合預(yù)測模型構(gòu)建6.2.1模型原理構(gòu)建綜合考慮股票收益和石油價格相互影響的預(yù)測模型，旨在全面捕捉兩個市場之間復(fù)雜的聯(lián)動關(guān)系，為投資者和市場參與者提供更準(zhǔn)確、全面的市場預(yù)測信息。該模型基于向量自回歸（VAR）框架，并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行優(yōu)化，以充分挖掘數(shù)據(jù)中的潛在模式和非線性關(guān)系。向量自回歸（VAR）模型是一種常用的多變量時間序列分析模型，它將系統(tǒng)中每一個內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型，從而將單變量自回歸模型推廣到由多元時間序列變量組成的“向量”自回歸模型。在本研究中，將股票收益和石油價格作為VAR模型中的內(nèi)生變量，考慮它們之間的相互滯后影響。假設(shè)股票收益序列為R_{s,t}，石油價格收益序列為R_{o,t}，則VAR(p)模型的表達(dá)式為：\begin{cases}R_{s,t}=\sum_{i=1}^{p}\alpha_{1i}R_{s,t-i}+\sum_{i=1}^{p}\beta_{1i}R_{o,t-i}+\epsilon_{1t}\\R_{o,t}=\sum_{i=1}^{p}\alpha_{2i}R_{s,t-i}+\sum_{i=1}^{p}\beta_{2i}R_{o,t-i}+\epsilon_{2t}\end{cases}其中，p為滯后階數(shù)，\alpha_{1i}、\beta_{1i}、\alpha_{2i}、\beta_{2i}為回歸系數(shù)，\epsilon_{1t}、\epsilon_{2t}為隨機(jī)誤差項。通過估計VAR模型的參數(shù)，可以得到股票收益和石油價格之間的相互影響關(guān)系，從而對未來的股票收益和石油價格進(jìn)行預(yù)測。為了進(jìn)一步提高模型的預(yù)測精度，引入機(jī)器學(xué)習(xí)算法對VAR模型進(jìn)行優(yōu)化。機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式和規(guī)律，特別是在處理非線性關(guān)系方面具有優(yōu)勢。在本研究中，采用支持向量機(jī)（SVM）算法對VAR模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行修正。SVM是一種基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的分類和回歸方法，它通過尋找一個最優(yōu)的分類超平面或回歸函數(shù)，將不同類別的數(shù)據(jù)分開或?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行擬合。在本模型中，將VAR模型的預(yù)測結(jié)果作為SVM的輸入特征，同時結(jié)合股票收益和石油價格的其他相關(guān)指標(biāo)，如新技術(shù)指標(biāo)、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等，構(gòu)建SVM回歸模型，對VAR模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行修正，以得到更準(zhǔn)確的預(yù)測值。在模型訓(xùn)練過程中，首先使用歷史數(shù)據(jù)對VAR模型進(jìn)行參數(shù)估計，確定股票收益和石油價格之間的相互影響關(guān)系。然后，將VAR模型的預(yù)測結(jié)果和其他相關(guān)指標(biāo)作為輸入，使用SVM算法進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整SVM模型的參數(shù)，使模型的預(yù)測誤差最小化。通過不斷優(yōu)化VAR模型和SVM模型的參數(shù)，提高綜合預(yù)測模型的預(yù)測精度和穩(wěn)定性。6.2.2模型優(yōu)勢與單一市場預(yù)測模型相比，綜合考慮股票收益和石油價格相互影響的預(yù)測模型具有顯著的優(yōu)勢。該模型能夠更全面地捕捉市場信息，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。單一市場預(yù)測模型往往只關(guān)注股票市場或石油市場自身的信息，忽略了兩個市場之間的相互關(guān)聯(lián)。而綜合預(yù)測模型通過考慮股票收益和石油價格的相互影響，能夠從更宏觀的角度分析市場動態(tài)，充分利用兩個市場之間的信息傳遞和反饋機(jī)制，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測股票收益和石油價格的走勢。在經(jīng)濟(jì)衰退時期，石油價格的下跌可能會導(dǎo)致能源企業(yè)的利潤下降，進(jìn)而影響股票市場中能源板塊的表現(xiàn)；同時，股票市場的低迷也可能會影響投資者的信心和資金流向，進(jìn)一步加劇石油市場的供需失衡，導(dǎo)致石油價格的進(jìn)一步下跌。綜合預(yù)測模型能夠捕捉到這些復(fù)雜的相互影響關(guān)系，提供更準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。綜合預(yù)測模型能夠為投資者提供更全面的決策依據(jù)。在金融市場中，投資者往往需要同時考慮多個市場的因素來制定投資策略。股票市場和石油市場的波動都會對投資者的資產(chǎn)配置和投資收益產(chǎn)生重要影響。綜合預(yù)測模型能夠同時預(yù)測股票收益和石油價格的走勢，幫助投資者更好地理解市場風(fēng)險和機(jī)會，制定更合理的投資策略。當(dāng)預(yù)測到股票市場和石油市場都將上漲時，投資者可以增加對股票和石油相關(guān)資產(chǎn)的配置；當(dāng)預(yù)測到兩個市場都將下跌時，投資者可以采取風(fēng)險規(guī)避措施，減少投資組合的風(fēng)險。綜合預(yù)測模型還具有更好的適應(yīng)性和靈活性。金融市場環(huán)境復(fù)雜多變，單一市場預(yù)測模型可能難以適應(yīng)市場的變化。而綜合預(yù)測模型通過結(jié)合多種分析方法和技術(shù)，能夠更好地應(yīng)對市場的不確定性。在市場出現(xiàn)突發(fā)重大事件時，如地緣政治沖突、經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整等，綜合預(yù)測模型能夠及時捕捉到這些事件對股票市場和石油市場的影響，調(diào)整預(yù)測結(jié)果，為投資者提供更及時、準(zhǔn)確的市場信息。6.3實證驗證與結(jié)果分析6.3.1實證過程在對綜合預(yù)測模型進(jìn)行實證驗證時，將數(shù)據(jù)集按照時間順序劃分為訓(xùn)練集和測試集，其中訓(xùn)練集占比70%，用于模型的訓(xùn)練和參數(shù)估計；測試集占比30%，用于評估模型的預(yù)測性能。將股票收益和石油價格的歷史數(shù)據(jù)以及相關(guān)的新技術(shù)指標(biāo)、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等作為輸入變量，輸入到綜合預(yù)測模型中進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，采用交叉驗證的方法，將訓(xùn)練集進(jìn)一