【摘 要】
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BDI指数是干散货航运市场中极为重要的综合性指数,本文全面研究了该指数不同类型的影响因素,将影响因素归纳划分为内部因素及外部因素,并采用基于VMD算法、小波分析理论与随
【机 构】
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大连海事大学综合交通运输协同创新中心; 大连海事大学交通运输工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(71831002),时间:2019-2023;国家自然科学基金(71672016),时间:2017-2020;教育部长江学者和创新团队发展计划(IRT_17R13),时间:2018-2020;大连海事大学综合交通运输协同创新中心种子基金(3132018301,3132018304),时间:2018-2019;辽宁省高等教育内涵发展专项资金资助项目(2011011740
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BDI指数是干散货航运市场中极为重要的综合性指数,本文全面研究了该指数不同类型的影响因素,将影响因素归纳划分为内部因素及外部因素,并采用基于VMD算法、小波分析理论与随机森林回归构建的VMD-WA-RFR模型,综合分析各影响因素与BDI指数的关系,对深化影响因素分析的理论基础以及增强航运市场调节的指导作用有重要的意义。进一步研究发现:一是,借助VMD-WA-RFR模型能够得出BDI指数影响因素的重要性排名,加强有针对性地调节航运市场的理论依据;二是,能够刻画影响因素对BDI指数的影响程度,具有能够迅速科学地制定调节当前航运市场最有效方案的现实意义;三是,通过随机森林回归模型能够实现对BDI指数的预测,表明模型具有较高的预测精确度。
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