2篇
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| 1 | 用卡尔曼滤波算法预测埃塞俄比亚咖啡价格(英文)显示文摘埃塞俄比亚咖啡价格波动很大,因此对国家经济发展的影响不容小视,对咖啡价格进行预测具有理论和实践意义。为了分析咖啡价格波动,我们采用来自埃塞俄比亚商品交易所(ECX)记录的2008年6月25日至2017年1月5日期间咖啡日收盘价数据。在这里,咖啡价格的性质是非平稳的,我们在单个线性状态空间模型上应用卡尔曼滤波算法来预测咖啡价格的最优值,主要通过使用均方根误差(RMSE)来评估用于预测咖啡价格的算法的性能。基于线性状态空间模型和卡尔曼滤波算法,均方根误差(RMSE)为0.000016375,说明该算法性能良好,研究结果可靠。 | Tesfahun Berhane Nurilign Shibabaw Aemiro Shibabaw Molalign Adam Abera A.Muhamed | 2018 | Journal of Resources and Ecology2018，9，3： | 1 |
| 2 | 使用跳跃扩散模型的咖啡价格期权定价(英文)显示文摘这篇文章旨在构建一个期权定价模型以减少与埃塞俄比亚咖啡价格波动相关的风险。我们使用从埃塞俄比亚商品交易所(ECX)获得的2011年5月31日至2018年3月30日期间记录的埃塞俄比亚每日(WSDA3)咖啡价格来分析其咖啡价格的波动。本文使用跳跃扩散模型对咖啡价格进行建模和期权定价,应用最大似然法估计模型参数,使用均方根误差(RMSE)来对模型进行验证。结果表明Merton和双指数跳跃扩散模型的RMSE值分别为0.1093和0.0783,模型模拟结果与实际数据非常吻合,说明采用蒙特卡罗技术得到的WSDA3价格来对期权定价时,双指数跳跃扩散模型比Merton模型更为有效。 | Tesfahun BERHANE Molalign ADAM Guriju AWGICHEW Eshetu HAILE | 2020 | Journal of Resources and Ecology2020，11，1： | 0 |
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