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Erschienen in:
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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Nonlinear Forecasting of Energy Futures

verfasst von : Germán G. Creamer

Erschienen in: Intelligent Methods and Big Data in Industrial Applications

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This paper proposes the use of the Brownian distance correlation for feature selection and for conducting a lead-lag analysis of energy time series. Brownian distance correlation determines relationships similar to those identified by the linear Granger causality test, and it also uncovers additional non-linear relationships among the log return of oil, coal, and natural gas. When these linear and non-linear relationships are used to forecast the direction of energy futures log return with a non-linear classification method such as support vector machine, the forecast of energy futures log return improve when compared to a forecast based only on Granger causality.

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Fußnoten
1
Information about R can be found at http://​cran.​r-project.​org.
 
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Metadaten
Titel
Nonlinear Forecasting of Energy Futures
verfasst von
Germán G. Creamer
Copyright-Jahr
2019
Buch
Intelligent Methods and Big Data in Industrial Applications

Print ISBN: 978-3-319-77603-3

Electronic ISBN: 978-3-319-77604-0

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-77604-0_1

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