5、原油价格波动网络分析与预测

原油价格波动网络分析与预测

原油作为全球最重要的能源之一，其价格波动一直是各界关注的焦点。本文将对原油价格波动进行深入研究，通过构建复杂网络模型，分析不同时间尺度下原油价格波动的特征，并探讨其对价格预测的意义。

数据处理

全球原油交易主要以西德克萨斯中质原油（WTI）和北海布伦特原油（Brent）为两大基准。考虑到布伦特原油作为基准油占全球原油交易量的65%，我们选取了1987年4月5日至2019年1月1日的布伦特原油现货价格作为样本数据，数据来源于美国能源信息管理局（EIA）。
为了从不同角度探索原油价格波动的特征，我们选择了日价格、周价格（连续五天的平均值）和月价格（月价格的平均值）作为研究对象，以比较和分析不同时间尺度下原油价格的波动情况。
由于原油日现货价格之间没有直接关系，无法反映价格的变化，我们定义价格变化来表示原油价格每个时期的波动。原油价格波动序列表示为：
$\Delta P(t) = P(t) - P(t - 1)$
其中，$P(t)$（$t = 1, 2, 3, …, N$）是当前价格，$P(t - 1)$是前一价格。
基于原油价格波动序列，我们对价格波动序列进行粗粒化处理，以突出原油价格波动的本质特征。然后，我们对数据进行符号化处理，将原油价格波动序列转换为符号序列$S_t$，并为每个波动状态选择四个字母（G, g, d, D）。符号序列$S_t$如下所示：
$S_t =
\begin{cases}
G, & T_{pos} > T_{pos.int} \
g, & 0 < T_{pos} \leq T_{pos.int} \
d, & 0 \