2022年6月2日下午4點，廈門大學管理學院龔旭副教授于金盆嶺校區七教204為我院師生開展了題為“Forcasting oil prices based on machine learning and natural language processing”的講座。本次講座由副院長劉堅教授主持，經管學院副院長彭新宇、我院青年老師和研究生參與講座。
龔旭詳細講述了他對于油價預測的研究，并指出石油是最重要的能源之一，在世界范圍內的工業制造和經濟活動中起著至關重要的作用。預測石油價格有利于政府政策的制定，在整個商業領域創造財富并減少財物損失。然而，石油市場的不確定性和復雜性使得油價預測變得困難，所以進行對油價預測的深入研究是十分有必要的。
龔旭報告了他最新的兩個研究工作。（1）提出了一種基于經驗模態分解（EMD）和長短期記憶（LSTM）算法的混合深度學習預測模型——Mod-EMD-LSTM模型。接著，使用WTI原油期貨價格數據，檢驗該模型對原油價格的預測能力。結果表明，該模型對原油價格具有良好的預測精度。與LSTM/EMD-LSTM 模型相比，Mod-EMD-LSTM 模型的R2和方向精度（DA）有明顯的提高；同時，均方誤差（MSE）和平均絕對誤差（MAE）也有明顯的下降。（2）提出了一種創新的方法，可以根據最新的基于文本的新聞和歷史財務記錄來捕捉原油價格的趨勢。通過采用自然語言處理（NLP）技術，從在線石油新聞中獲得的文本特征捕捉到更多隱藏信息，提高了原油價格的預測準確性。該研究發現文本和財務特征在提高LightGBM和基準模型的預測能力方面是互補的。此外，還進行了一系列事件研究，以驗證正負情緒沖擊對原油價格變化的不對稱影響。其實證結果表明，生成的基于文本的新聞特征可以有效地減少預測誤差，并且可以通過合并所有特征來最大限度地減少預測誤差。
會議最后，青年教師與研究生就本次講座主題進行了深入交流。劉堅總結指出，龔旭老師非常真誠地分享了個人在學術道路上的心得，講座幽默風趣，有很多富有價值的觀點，對于青年老師和研究生從事學術研究事業有極大的指導意義。
龔旭，湖南寧鄉人，廈門大學管理學院副教授，廈門大學人工智能研究院兼職碩士研究生導師；主要研究領域為能源金融、能源安全、氣候金融與金融風險管理。主持國家自然科學基金面上項目等科研項目7項，已經在《管理科學學報》《Journal of Futures Markets》《International Review of Financial Analysis》等國內外重要期刊發表（含錄用）論文50余篇，曾獲湖南省自然科學獎二等獎等獎項，撰寫的多份咨詢報告被中央國家安全委員會辦公室領導批示或采納。
(文/范辰、吳畏 圖/鐘笑陽 審/劉堅)
