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为解决纤维板期货价格预测难题，研究人员开展融合供应链特征的人造板期货价格预测研究。构建多维特征系统，设计 DM - FusionNet 模型。结果显示该模型多指标提升显著，揭示 “双主导” 机制，为市场参与者提供决策支持。
在全球对木材资源需求日益增长，森林资源保护政策不断强化的当下，纤维板产业成为推动林业可持续发展的关键力量。作为全球纤维板的生产和消费大国，中国的纤维板期货市场在平衡供需、稳定价格方面发挥着重要作用。然而，纤维板期货价格却像变幻莫测的天气，受供需关系、生产成本、宏观经济等多种因素影响，波动十分剧烈。这种价格的大幅波动，让市场参与者在投资决策时仿佛置身迷雾之中，充满了不确定性。
此前，相关领域的价格预测研究经历了多个阶段。传统统计方法虽然理论基础扎实、可解释性强，但在处理非线性关系和复杂数据结构时却力不从心，预测市场转折点的准确性较低。随着计算技术的飞速发展，机器学习和深度学习方法崭露头角，它们能够自动学习数据中的非线性关系，适应复杂的市场环境。不过，这些方法也存在明显的短板，比如需要大量历史数据进行训练，在新兴市场数据获取困难，计算成本高，硬件要求苛刻，模型复杂导致实际应用面临挑战。近年来，研究人员尝试将产业链特征融入价格预测模型，取得了一定进展，但针对纤维板期货价格预测的专门研究仍然较少，而且在处理不同频率数据融合的问题上还缺乏深入探索。
为了拨开纤维板期货价格预测的重重迷雾，来自未知研究机构的研究人员开展了一项极具创新性的研究。他们提出了一种融合供应链特征的人造板期货价格预测方法，相关研究成果发表在《Forest Policy and Economics》上。这项研究意义重大，不仅填补了人造板期货价格预测研究的空白，还为异质数据融合问题提供了新的技术解决方案，为其他期货商品价格预测提供了重要参考，为市场参与者提供了实用的决策支持工具。
在研究过程中，研究人员主要运用了以下关键技术方法：首先，收集数据，从大连商品交易所获取人造板期货历史价格数据，利用新浪财经 API 收集 2014 年 1 月 1 日至 2024 年 6 月 30 日纤维板连续合约的每日数据。然后，构建多维特征系统，纳入上游木材、化工原料、能源等原料价格指数以及下游建筑行业景气指数等指标。最后，设计双频融合网络（DM - FusionNet），通过双向长短期记忆网络（Bi - LSTM）分支处理日数据的时间序列依赖，用轻量级 Transformer 分支提取月特征的长期模式，并借助动态融合机制将两类信息有机结合。
木材期货价格数据
研究的基石是来自大连商品交易所的人造板期货历史价格数据。自 2013 年 12 月 6 日人造板期货开始交易，研究人员利用新浪财经 API，收集了 2014 年 1 月 1 日至 2024 年 6 月 30 日纤维板连续合约的每日数据，涵盖 2241 个交易日。期间，2019 年 12 月 3 日，大连商品交易所对纤维板期货报价单位进行了调整。这些丰富的数据为后续研究奠定了坚实基础。
模型训练和性能指标
在数据处理阶段，研究人员将数据集按照 0.7/0.15/0.15 的比例，划分为训练集（2014 年 1 月 2 日 - 2021 年 9 月 15 日，1568 个数据点）、验证集（2021 年 9 月 16 日 - 2023 年 2 月 8 日，336 个数据点）和测试集（2023 年 2 月 9 日 - 2024 年 6 月 28 日，337 个数据点） ，并使用 StandardScaler 对价格数据进行标准化处理。通过验证集优化模型超参数，采用小批量随机梯度下降结合 AdamW 优化器训练模型。实验结果令人惊喜，与传统方法相比，该模型在多个评估指标上实现了显著提升。均方误差（MSE）降低了 16.8%，R2值提升至 0.870。在不同时间尺度和市场条件下，模型都展现出强大的性能，在 60 天预测期内，趋势预测准确率高达 96.1%。
供应链特征的预测价值和局限性
通过整合上下游供应链特征，研究显著提高了预测精度。特征重要性分析进一步量化了各供应链组件的贡献，结果表明，以新屋开工营建许可指数（NHPI）为代表的下游需求指标和以化工原料价格为代表的上游成本指标在预测中发挥着关键作用，共同构成了 “双主导” 影响机制。这一发现与经济学中的边际理论高度契合，有力地揭示了人造板期货价格形成的内在机制。
研究结论与讨论
研究人员成功构建了融合供应链特征的双频融合网络模型（DM - FusionNet）用于人造板期货价格预测。通过大量实验和深入分析，揭示了商品期货价格预测的多维复杂机制，为在价格预测中应用供应链特征提供了全新的理论和方法视角。从研究成果来看，不仅首次将完整的供应链特征引入人造板期货价格预测，构建了涵盖上下游指标的特征系统；还创新性地提出双频融合网络架构，有效解决了日交易数据和月供应链数据的多尺度融合问题；更重要的是，发现并验证了预测过程中的非线性动态特征，揭示了人造板期货价格形成的内在机制和市场周期性。这些成果极大地丰富了商品期货价格预测的研究方法，为市场参与者制定科学决策提供了有力支持，推动了人造板期货市场的健康发展，也为相关领域的研究开辟了新的道路。
