张金良，李德智，谭忠富

（1.华北电力大学 经济与管理学院，北京 102206；2.中国电力科学研究院有限公司 用电与能效研究所，北京 100192）

一、文献综述

在市场供需博弈、美元汇率、投机交易、地缘冲突、自然灾害等因素综合作用下，国际原油价格剧烈波动，增加了原油价格预测的难度。为此，构建科学合理的模型，较为准确地预测国际原油价格走势，成为学术界关注的热点和难点。

原油价格预测模型较多，归纳起来主要分为三类：时间序列模型、人工智能模型和混合预测模型。徐凌等（2013）[1]建立了自回归积分滑动平均模型对国际油价进行定量预测。包湘海等（2014）[2]通过原油价格和世界人均国内生产总值的回归模型，对国际原油价格进行了预测。熊熊等（2016）[3]将季节因子加入自回归积分滑动平均模型中，对2014—2020年的国际原油价格进行预测。尽管时间序列模型能够较好地刻画原油价格序列中的线性特征，其很难拟合原油价格序列中的非线性特征。为此，有学者将人工智能模型引入原油价格预测中。Shin等（2013）[4]利用神经网络模型预测1992年1月—2008年6月美国西德克萨斯轻质原油的月度价格。范秋枫等（2017）[5]建立模糊神经网络模型预测布伦特原油价格。Yu等（2017）[6]采用最小二乘支持向量模型预测美国西德克萨斯轻质原油价格。Zhao等（2017）[7]将深度神经网络模型应用于美国西德克萨斯轻质原油价格预测中。虽然人工智能模型能够较好地刻画原油价格序列中的非线性特征，其很难刻画原油价格序列中的线性变化趋势。……