中國鋼鐵出口預測方法研究——基于互聯網大數據技術對鋼鐵市場預測的應用分析

作者：張坤,惠亮

摘要：綜合運用互聯網大數據,豐富外貿預測數據來源,對提升外貿監測預警分析能力,提高決策的針對性、科學性和時效性具有重要意義。本文基于鋼鐵行業相關文獻研究,從闡述互聯網大數據對中國鋼鐵出口值預測作用機制出發,基于百度搜索數據和中國鋼鐵出口值的月度數據,建立引入互聯網大數據的SVR回歸預測模型對中國鋼鐵出口值進行預測,并與傳統時間序列模型進行對比分析。實證表明:引入互聯網大數據樣本進行鋼鐵出口預測時,SVR模型預測效果明顯優于其他對比模型;基于互聯網大數據建立的SVR預測模型可以更好地逼近真實值的波動,能夠更加準確地對鋼鐵出口值進行預測,為外貿進出口監測預警提供應用方法參考。

發文機構：中華人民共和國青島海關

關鍵詞：鋼鐵出口預測監測預警輿情數據非結構化數據挖掘SVR模型steel export forecastmonitoring and early warningpublic opinion dataunstructured data miningSVR model

分類號： F42[經濟管理—產業經濟]