利用事件抽取预测原油价格

由于原油价格对全球经济的重大影响，原油价格预测研究一直备受学者和政策制定者的关注。除了供需关系，原油价格还受到经济发展、金融市场、冲突、战争和政治事件等多种因素的显著影响。以往大多数研究将原油价格预测视为时间序列或计量经济变量预测问题。尽管近期有研究考虑了实时新闻事件的影响，但这些工作大多使用原始新闻标题或主题模型来提取文本特征，而未深入挖掘事件信息。本研究提出了一种新颖的原油价格预测框架AGESL来解决这一问题。在我们的方法中，利用开放域事件抽取算法提取潜在的相关事件，并使用文本情感分析算法从海量新闻中提取情感。然后，构建一个集成新闻事件特征、情感特征和历史价格特征的深度神经网络来预测未来原油价格。基于西德克萨斯中质原油（WTI）价格数据的实证实验表明，与几种基准方法相比，我们的方法取得了更优的性能。