马一琳 | 国自 《考虑多源异构因子筛选的能源商品价格密度预测:基于集成学习技术的研究》
党的二十大报告明确提出要"确保粮食、能源资源、重要产业链供应链安全"。习近平总书记强调"能源安全是关系国家经济社会发展的全局性、战略性问题"。原油和天然气作为重要的能源资源,深刻影响着全球宏观经济趋势和行业发展。随着经济的发展,2021年我国成为全球第二大原油消费国和第三大天然气消费国。2022年我国原油对外依存度为71.2%,天然气对外依存度为42.8%,这表明我国相当一部分的原油和天然气消费来源于进口。因此,国际原油和天然气对于我国的能源安全、宏观经济和金融市场具有重要的影响。21世纪以来,原油和天然气价格波动越发剧烈,并且与地缘政治事件和经济周期关系紧密。在此背景下,预测原油和天然气价格密度的重要性显得尤为突出。
在国家层面上,原油和天然气作为推动我国经济发展的重要能源商品,与工业部门的发展关系密切,深刻影响着我国的能源储备和宏观经济决策。所以,准确预测原油和天然气价格密度有助于维护我国能源安全和促进经济增长。从金融市场稳定的角度来看,原油和天然气具有金融属性,影响着股票市场、外汇市场、衍生品市场等金融市场。所以,准确预测原油和天然气价格密度可以为政策制定者的金融政策调整提供决策支持。从企业的角度来看,原油和天然气会影响企业的经营管理和投融资决策,所以准确预测原油和天然气价格密度可以帮助相关企业合理地调整经营策略。从投资者的角度来看,原油和天然气及其相关的金融衍生品是投资者重要的投资对象,准确预测原油和天然气价格密度有助于投资者的风险管理和资产配置。因此,研究能源商品价格密度预测,不仅能够支持我国的能源储备决策,对政府监管部门的宏观经济调控、金融市场风险管理和相关企业的经营管理等也具有重要的参考价值。鉴于此,本项目首先挖掘和筛选多源异构数据中的有效预测因子,在此基础上结合集成学习技术构建集成模型预测能源商品价格密度,最后分析样本外预测结果并研究其相关应用。
个人简介
马一琳,男,中共党员,1992年出生,安徽涡阳人,管理学院讲师。2020年毕业于东南大学,获管理学博士学位。南京理工大学博士后。2021年入选江苏省“双创博士”人才计划。
主要从事能源金融、金融工程等方向的研究工作。目前主持国家自然科学基金青年项目1项,江苏省高校基础科学(自然科学)研究面上项目1项、江苏省高校哲学社会科学一般项目1项,参与国家自然科学基金面上项目1项。目前已在《Computers & Industrial Engineering》、《Energy》、《Expert Systems with Applications》等SCI/SSCI/EI检索期刊发表论文10余篇。承担本科生《人工智能与机器学习》、《金融大数据》、《大数据应用实践3》等课程。
马老师的联系方式为ylmaseu@163.com管理学院7个项目获2024年度国家自然科学基金立项资助
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